用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

发布时间：2017-07-05 07:22

  本文关键词：用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

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【摘要】：为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。
【作者单位】： 国防科技大学航天科学与工程学院;国防科技大学湖南省图像测量与视觉导航重点实验室;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 时序一致性 运动补偿帧插值
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB733100)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 视频图像帧间运动补偿又称运动补偿帧插值[1-2](motion compensated frame interpolation),指利用视频序列中连续两帧图像进行运动插值以合成中间帧图像的过程。作为图像与视频处理领域的经典问题之一,其在视频帧率提升、慢速视频制作以及虚拟视图合成等场合具有广泛应用。目

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本文编号：521045