کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6937395 | 1449734 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Video super-resolution based on spatial-temporal recurrent residual networks
ترجمه فارسی عنوان
ویدئو فوق العاده رزولوشن بر اساس شبکه های مکرر فضایی-زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
باقی مانده فضایی، باقی مانده در زمان، ویدئو فوق العاده رزولوشن، زمینه حرکت بین فریم، افزونگی درون فریم،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a new video Super-Resolution (SR) method by jointly modeling intra-frame redundancy and inter-frame motion context in a unified deep network. Different from conventional methods, the proposed Spatial-Temporal Recurrent Residual Network (STR-ResNet) investigates both spatial and temporal residues, which are represented by the difference between a high resolution (HR) frame and its corresponding low resolution (LR) frame and the difference between adjacent HR frames, respectively. This spatial-temporal residual learning model is then utilized to connect the intra-frame and inter-frame redundancies within video sequences in a recurrent convolutional network and to predict HR temporal residues in the penultimate layer as guidance to benefit estimating the spatial residue for video SR. Extensive experiments have demonstrated that the proposed STR-ResNet is able to efficiently reconstruct videos with diversified contents and complex motions, which outperforms the existing video SR approaches and offers new state-of-the-art performances on benchmark datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 168, March 2018, Pages 79-92
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 168, March 2018, Pages 79-92
نویسندگان
Wenhan Yang, Jiashi Feng, Guosen Xie, Jiaying Liu, Zongming Guo, Shuicheng Yan,