一种基于多尺度网络的自适应分辨率分像素插值方法

本发明属于图像/视频压缩技术领域，公开了一种基于多尺度网络的自适应分辨率分像素插值方法，包括如下步骤：步骤1：构建模型选择模块；所述模型选择模块根据视频分辨率来选择对应的神经网络模型，所述模型选择模块位于编解码器的帧间预测模块中，其输出的网络模型用于后续基于深度学习的分像素插值方法来生成分像素预测块；步骤2：构建基于空洞卷积的多尺度特征融合网络；步骤3：训练基于空洞卷积的多尺度特征融合网络；步骤4：构建基于深度学习的分像素预测模块。本发明根据视频分辨率来选择对应的神经网络模型,网络模型用于后续分像素插值任务得到分像素预测块，提升了分像素预测准确性。