作者：许倬维; 池漫钊; 蔡文康; 罗金涛模型框架近况
摘要：视频超分辨率是指采用信号处理的方法通过对低分辨率视频的退化图像通过处理以获得一幅或者多幅高分辨率复原图像,该技术可以弥补硬件实现的局限并且成本低,在视频、遥感等领域有着重要的应用前景。近几年来,视频超分辨率的方法被大量提出。其中,基于机器学习的视频超分辨率方式以其强大的性能、可观的输出结果,成为视频超分辨率之主流以及众人才研究与发展的方向。在该文章中,作者通过介绍主流视频超分辨率模型的提出背景,核心框架与工作贡献,呈现近年来视频超分辨率的主要发展情况。
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