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图像超分辨率技术的回顾与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望。 相似文献
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为解决当前视频重压缩取证方法没有考虑色度域信息、取证准确度低的问题,提出一种面向最新多用途视频编码(versatile video coding, VVC)标准色度域亮度域信息融合的监控视频重压缩取证方法(CLF-SVRF)。基于VVC标准的编码原理,从监控视频的色度域和亮度域维度分析并确定VVC视频码流中与压缩次数密切相关的基础码流特征;基础码流特征包括色度域和亮度域编码单元(coding unit, CU)的划分类型及预测模式;结合拉格朗日率失真优化技术分析随着压缩次数的增加,色度域亮度域CU划分类型和预测模式的变化;进一步确定色度域亮度域CU划分类型和预测模式可以作为检测视频压缩次数的基础码流特征;接着考虑视频监控应用对重压缩取证方法低复杂度的需求,基于色度域亮度域CU划分类型和预测模式构建低复杂度高级码流特征;将高级码流特征输入支持向量机完成监控视频的重压缩取证。实验结果表明,与当前先进方法相比,CLF-SVRF方法的监控视频重压缩取证准确度平均提升了13.53%,同时可以大幅度地降低重压缩取证耗时,重压缩取证时间平均减少了47.42%。 相似文献
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刑侦工作中,若犯罪嫌疑人的人脸图像存在遮挡,人脸特征点遭到破坏,精确去除遮挡区域成为提高人脸识别技术的重要一步.因此,人脸去遮挡有着重要的研究意义.对人脸去遮挡技术最新进展进行阐述,并基于2016年首次提出的基于深度学习图像修复算法,介绍从2017年至今学者们提出的各类人脸去遮挡融合算法.首先根据遮挡方式的不同将现有算... 相似文献
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针对新一代高效视频编码(HEVC)帧内预测中编码单元(CU)的编码深度选择过程中计算复杂度较高的问题,提出了一种基于空域相关性的帧内快速深度决策算法。首先,利用相邻已编码树单元(CTU)的深度通过线性加权得到当前CTU深度估计值;然后,对当前CTU深度估计值设置较为合适的深度双阈值提前终止编码树单元的划分或跳过CTU的某些深度,来缩小当前CTU的深度范围,从而减少不必要的深度计算。实验结果表明:与HM12.0相比,所提算法对比较简单的视频序列编码时间的减少比较明显,在亮度峰值信噪比(Y-PSNR)几乎不变的情况下(平均降低0.02 dB),编码时间平均减少了34.6%。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,能进一步降低HEVC的帧内计算复杂度,最终达到实时传送高清视频的目的。 相似文献
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