一种基于可控特征空间的神经网络视频去模糊方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于可控特征空间的神经网络视频去模糊方法,包括以下步骤:从部分输入中获取短期时序信息,并从所有输入中获取长期时序信息;从所有输入中获取全局空间信息,并对长期时序信息再次进行检测;利用长期时序信息和短期时序信息计算多帧之间的联系,之后,使用全局空间信息在特征空间中进行去模糊,并将全局信息再次注入特征空间以控制特征空间;将去模糊后的多帧序列从特征空间中还原为清晰视频序列。上述技术方案,充分考虑了输入序列中帧与帧的时序信息。对此,本发明专门设计了一个时域处理模块,用于提取输入序列中的长短期时空信息,这对最后的恢复结果有重要影响。
基本信息
专利标题 :
一种基于可控特征空间的神经网络视频去模糊方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111008939A
申请号 :
CN201911177488.4
公开(公告)日 :
2020-04-14
申请日 :
2019-11-27
授权号 :
CN111008939B
授权日 :
2022-04-05
发明人 :
张笑钦蒋润华王涛王金鑫赵丽
申请人 :
温州大学
申请人地址 :
浙江省温州市瓯海经济开发区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器
代理机构 :
北京中北知识产权代理有限公司
代理人 :
陈孝政
优先权 :
CN201911177488.4
主分类号 :
G06T5/00
IPC分类号 :
G06T5/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-04-05 :
授权
2020-05-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20191127
申请日 : 20191127
2020-04-14 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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