Multimedia Systems, Год журнала: 2024, Номер 31(1)
Опубликована: Дек. 29, 2024
Язык: Английский
Multimedia Systems, Год журнала: 2024, Номер 31(1)
Опубликована: Дек. 29, 2024
Язык: Английский
Computers & Electrical Engineering, Год журнала: 2025, Номер 123, С. 110052 - 110052
Опубликована: Янв. 13, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Computational Intelligence, Год журнала: 2025, Номер 41(3)
Опубликована: Май 3, 2025
ABSTRACT Convolutional Neural Networks used deep architectures to achieve feature extraction in video super‐resolution. However, they suffered from challenges of rapid motion and complex scenes In this paper, we present a deformable convolutional neural network for super‐resolution (DVSRNet). DVSRNet mainly contains forward backward propagation blocks (FPBs), enhancement (FEBs), fusion block (FFB), reconstruction (RB). FPBs can leverage temporal sequence information capture rich dimensional To restore detailed information, an optical flow technique guided CNN align the obtained structural different frames reduce motion‐induced blur artifacts. address videos motioned objects, two FEBs utilized convolutions adaptively correct misaligned objects improve spatial continuity videos. reliability videos, FFB is integrate relations propagations. Finally, RB via upsampling operations residual learning construct high‐quality Experimental results demonstrate that our exhibits superior performance on multiple public datasets Its codes be available at https://github.com/leyoukai/DVSRNet .
Язык: Английский
Процитировано
0Displays, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 103063 - 103063
Опубликована: Май 1, 2025
Процитировано
0IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Год журнала: 2024, Номер 62, С. 1 - 17
Опубликована: Янв. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1Applied Soft Computing, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 112315 - 112315
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0Multimedia Systems, Год журнала: 2024, Номер 31(1)
Опубликована: Дек. 29, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0