一种基于强化学习的视频超分辨率多尺度特征提取系统

本发明涉及视频超分辨率提取与聚合技术领域，公开了一种基于强化学习的视频超分辨率多尺度特征提取系统，系统包括：输入张量构建模块、空间特征提取模块、融合特征构建模块、重建特征构建模块和视频序列重构模块；相较于现有技术中多采用传统VSR方法或基于固定卷积核的图像重建方法，尤其是在处理低分辨率、复杂动态视频和运动模糊等条件下，通常面临多尺度特征融合不足、帧间时空对齐问题和计算效率低的技术问题，由于本申请通过引入强化学习结合SPCAM优化多尺度特征提取与融合过程，从而避免了传统方法中信息丢失、模糊重建和计算效率低的问题，提高了低分辨率视频的重建质量和计算效率。