[发明专利]基于双向循环卷积网络的视频超分辨率方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于双向循环卷积网络的视频超分辨率方法，包括建立双向循环网络，包括按照时间顺序的前向循环子网络和后向循环子网络，每个循环子网络自底向上包含一个输入序列层，两个隐含序列层和一个输出序列层，每一序列层包括多个状态，对应于不同时刻的视频帧；用三种卷积操作来连接这些状态，包括前馈卷积，循环卷积和条件卷积，以得到双向循环卷积网络；把训练视频送到建立好的双向循环卷积网络中，利用随机梯度下降算法来最小化预测的和真实的高分辨率视频之间的均方误差，从而迭代地优化该网络的权重，并得到最终的双向循环卷积网络；向所述最终的双向循环卷积网络模型输入待处理的低分辨率视频序列，得到对应的超分辨率结果。

主权项

一种基于双向循环卷积网络的视频超分辨率方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、建立双向循环网络，包括按照时间顺序的一个前向循环子网络和一个后向循环子网络，在每一个循环子网络中，自底向上包含一个输入序列层，两个隐含序列层和一个输出序列层，其中每一序列层包括多个状态，对应于不同时刻的视频帧；步骤2、用三种卷积操作来连接这些状态，所述三种卷积操作包括前馈卷积，循环卷积和条件卷积，以得到双向循环卷积网络；步骤3、把训练视频送到建立好的双向循环卷积网络中，利用随机梯度下降算法来最小化双向循环卷积网络的目标函数，从而迭代地优化该网络的权重，并得到最终的双向循环卷积网络模型；以及步骤4、向所述最终的双向循环卷积网络模型输入待处理的低分辨率视频序列，得到对应的超分辨率结果。