摘要
本发明公开了一种基于选择性时域融合的视频去摩尔纹方法,该方法将帧对齐模块输出的特征拼接后输入选择性时域融合模块,通过时域通道融合模块对拼接的特征进行分割后,利用卷积层和激活函数处理后再融合,输入空间特征自适应模块来细化融合特征,有效的融合相邻帧的时域信息,并自适应地探索融合帧的有用特征;同时,选择性时域融合模块通过深层融合特征的空间探索,有效地指导学习浅层相邻帧对齐的参数,避免因特征偏移过大带来的系统不稳定。此外,该方法使用的去摩尔纹子网络通过将多尺度注意力模块嵌入编解码器网络的各级编码器,有效地去除融合帧中各个尺度的摩尔纹。
技术关键词
对齐模块
可变形卷积层
多尺度感知损失
编码器模块
融合特征
视频
注意力
图像
网络
特征金字塔
双线性插值
通道
多层感知机
数据
编解码器
语义特征
分辨率