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摘要
视频超分辨率（Video-Super Resolution,VSR）旨在将低分辨率视频帧序列重建为高分辨率视频帧序列。相较于图像超分辨率，VSR由于增加了时间维度的信息，因此通常需要依赖邻近帧高度相关信息实现当前帧的重建。如何对齐相邻帧，并获取帧间高度相关信息，是VSR任务关注的重点问题。本文将VSR任务分为去模糊、对齐、重建三个阶段。在去模糊阶段，将当前帧与相邻帧进行预对齐，获取与当前帧高度相关的特征信息，通过强化当前帧的细节以便实现初始阶段更多特征信息的提取。在对齐阶段，通过对输入特征进行二次对齐操作，利用相邻帧中高度相关信息进一步强化当前帧中特征信息。在重建阶段，通过聚合原始低分辨率帧以在网络末端提供更多特征信息。本文利用多层感知机（Multi-Layer Perceptron,MLP）代替传统卷积操作构造特征提取模块，同时对生成的特征信息进行二次对齐，以细化图像特征获得更优的视频帧重建效果。实验结果表明，本文提出的算法在多种公开数据集上的视频帧序列重建精度更高的同时，也取得了更少的网络参数量和更连贯的视频序列重建表现。
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单位昆明理工大学; 机电工程学院
