摘要
本申请涉及视频处理领域,公开了一种视频超分辨率处理方法、装置和存储介质。该方法包括:获取待超分的低分辨率视频流数据,对低分辨率视频流数据进行前处理后再将其依次经过深度神经网络处理,得到图像数据;深度神经网络依次包括多层卷积层和一层像素洗牌处理层;像素洗牌处理层对经过多层卷积层后的低分辨率视频流数据进行上采样处理;对图像数据进行后处理,得到最终的高分辨率视频流数据。本申请通过深度神经网络对低分辨率视频流数据增强每一帧图像的质量来实现超分处理,可以有效避免出现现有技术中使用传统插值方法时会造成的伪影、模糊等现象,保证了超分辨率处理的可靠性,也提升了用户体验。
技术关键词
视频超分辨率
深度神经网络
视频流
数据
洗牌
通道
上采样
图像
像素排布方式
拉普拉斯
格式
计算机存储介质
插值方法
输入模块
输出模块
处理器
编码
系统为您推荐了相关专利信息
可靠性预测方法
遗传算法
训练集数据
预测模型训练
参数
网络资源配置
深度学习模型
统计分析方法
长短期记忆网络
数据
安全漏洞检测方法
图像分类模型
深度学习模型
联合损失函数
通用触发器
电子元器件
检测点
图像采集设备
亮度传感器
嵌入式系统