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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于混合差分方程启发的压缩视频质量增强方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于混合差分方程启发的视频质量增强网络模型并对其进行迭代训练；获取视频质量增强结果。本发明中跨层互注意力聚合网络在编码网络与解码网络之间通过基于混合差分方程启发方式的连接，将不同编码器输出的增强特征图聚合为不同尺度的特征信息并逐层输入到相应的解码器作为补充，充分利用了压缩伪影的多尺度相似性，进而恢复了视频帧的纹理和细节信息；分区边界平滑模块PBS利用平滑卷积在水平方向和垂直方向上的敏感性平滑压缩视频的不连续分区边界，实现了视频分区边界的平滑处理，从而有效提高了质量增强性能和视频的整体质量。
主权项：1.一种基于混合差分方程启发的压缩视频质量增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：对各包含S个视频帧的M个原视频及其对应压缩视频的进行预处理，并将K个预处理后的原视频中的每个视频帧作为对应预处理后的压缩视频的视频帧的标签，再将预处理后的Q个压缩视频的视频帧及其标签组成训练样本集R，将剩余预处理后的P个视频帧组成测试样本集E，其中，S≥126，M≥100，P＝M-K×S，第q个标签为Fq'；2构建基于混合差分方程启发的视频质量增强网络模型O：构建包括级联的时空可变形融合网络STDF-R3、基于混合差分方程启发的转换器和残差融合模块的视频质量增强网络模型O；转换器包括由N个级联的编码器组成的编码网络和由级联的解码器组成的解码网络连接而成的U形网络，以及由并行排布的N个稀疏扫描互注意力模块S3A-CCA组成的跨层互注意力聚合网络,每个S3A-CCA模块的输入端、输出端分别基于混合差分方程的图形化概念与每个编码器、解码器连接,其中，N≥3；3对视频质量增强网络模型进行迭代训练：将训练样本集R作为视频质量增强网络模型O的输入对其进行迭代训练，得到训练好的视频质量增强网络模型O*；4获取视频质量增强结果：将测试样本集E作为训练好的视频质量增强网络慢模型O*的输入进行前向传播，得到P个测试样本对应的视频质量增强结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于混合差分方程启发的压缩视频质量增强方法
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