Apr, 2023

卫星视频超分辨率的本地 - 全局时差学习

PDF
TL;DR本文提出了一种在卫星视频超分辨率（VSR）中实现高效而强健的时间补偿的方法，利用亮度图像中定义良好的时间差异来分别建模短期和长期时间差异，同时设计了差异补偿单元来保持空间一致性和避免错位。通过 extensive 的客观和主观评估，证明了该方法在卫星 VSR 中表现出色。
temporal compensationsatellite video super-resolutiontemporal difference moduleshort-term and long-term temporal discrepancydifference compensation unit
发现论文，激发创造
  • 回头看和向前看：明确时间差建模的视频超分辨率

    本文提出一种基于时间差建模的视频超分辨率方法，通过不同的接受野分别处理两个像素子集以提取互补信息，并计算高频域中连续帧的差异来利用中间结果进一步增强 SR 结果

    Apr, 2022

  • 通过扩散模型实现视频超分辨率中的时域一致细节合成以增强感知质量

    通过引入 Temporal Conditioning Module 和 Frame-wise Bidirectional Sampling，本文提出了一种基于 Diffusion Models 的 Video Super-Resolution 方法，显著提高了视频的感知质量。

    Nov, 2023

  • 可控时空视频超分辨率的时间调制网络

    本文提出了一种使用 “时间调制网络” 的方法，结合弯曲卷积和局部时间特征比较模块来处理视频的短期和长期动作线索，以提高低分辨率和低帧率视频的空间和时间分辨率，实验结果表明，该方法的性能优于现有的 STVSR 方法。

    Apr, 2021

  • TMP：在线视频超分辨率的时域动作传播

    提出了一种高效的时间运动传播（TMP）方法，利用运动场的连续性实现连续帧之间的快速像素级对齐，通过先前帧的偏移向当前帧传播，并在邻域内进行进一步调整，同时对扭曲特征进行空间加权，以增强对齐的鲁棒性。

    Dec, 2023

  • 透过循环隐空间传播实现高效视频超分辨率

    本文提出一种高效的视频超分辨率算法，通过引入高维潜在状态来隐式地传播帧之间的时序信息，以解决复杂的运动补偿问题和高计算负荷的限制，并且在超过 70 倍加速的同时，优于现有的最先进方法 DUF。

    Sep, 2019

  • 运动引导的潜在扩散用于时域一致的现实世界视频超分辨率

    利用预训练的隐式扩散模型，结合时序动态和创新的序列导向损失来提高视频超分辨率，实现更好的感知质量。

    Dec, 2023

  • 卫星视频的深度盲超分辨率

    该研究提出了一种实用的盲自适应卫星视频超分辨率算法（BSVSR），通过粗到精的方式考虑像素级模糊程度，探索更多的锐度线索，并使用金字塔空间转换模块在多层次领域中调整锐度中间特征的解空间，从而在模拟和实际卫星视频上表现出色，优于最先进的非盲和盲自适应超分辨率模型。

    Jan, 2024

  • 时空视频超分辨率与神经算子

    通过引入物理信息的神经网络，本文提出了解决空时视频超分辨率问题的方法，该方法能够准确处理大运动中的运动估计和运动补偿问题，并在固定大小和连续空时视频超分辨率任务中超过同类技术。

    Apr, 2024

  • 仅需一次对齐：空时视频超分辨率的双向交互

    该研究提出了一种新的基于双向交互的有效和高效的时空视频超分辨率方法，并设计了混合融合模块，用于聚合和提炼信息以改进空间信息和重构高质量视频帧，实验表明，我们的方法在效率上优于现有的方法并降低了约 22% 的计算成本。

    Jul, 2022

  • 视频超分辨率的时间建模再思考

    本文提出了一种新颖的循环残差网络模型用于视频超分辨率，该模型相比于其他几种建模方法具有更高的计算效率和更好的超分辨率效果，取得了当前最好的结果。

    Aug, 2020