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论文研究基于卷积网络的帧率提升算法研究.pdf

上传者: 2019-07-29 00:35:56上传 PDF文件 1022.98KB 热度 43次
基于运动补偿的帧率提升算法是目前主要的帧率提升方法。为减小内插帧中的块效应、孔洞和遮挡问题,提高插值帧质量,提出一种基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)的自学习帧率提升(framerateup-conversion)方法。卷积神经网络用于利用两相邻帧预测待插值帧。在卷积神经网络的训练阶段,假设高帧率视频是存在的,网络参数由高帧率视频与低帧率视频训练而来。最后视频数据以低帧率视频加网络参数的形式传输,在接收端就可以利用卷积神经网络重建高帧率视频。实质上,这样做是通过增加视频发布者的负担以提供给视频接收者更多便利。对于视频点播网站来说,这是提升用户体验的重要因素。实验表明,该方案相对于传统的基于运动补偿的帧率提升算法,平
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