【计算机视觉】基于时序可变形对齐网络的视频超分辨率技术：TDAN模型设计与性能评估

内容概要：本文提出了一种用于视频超分辨率（VSR）的一阶段时序可变形对齐网络（TDAN）。传统方法通常依赖于光流来对齐参考帧和支持帧，这可能导致图像伪影并影响最终重建的高分辨率（HR）视频帧质量。TDAN则在特征级别上自适应地对齐参考帧和支持帧，无需计算光流。通过从参考帧和支持帧中提取特征，动态预测卷积核的偏移量，TDAN可以将支持帧转换为与参考帧对齐的状态。实验结果表明，TDAN在多个基准数据集上优于现有方法，特别是在处理复杂运动场景时表现出色。 适用人群：从事计算机视觉、深度学习研究的科研人员，尤其是专注于视频处理和超分辨率领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①解决视频超分辨率任务中因相机或物体运动导致的帧间不对齐问题；②提高视频超分辨率模型的性能，特别是在处理复杂运动场景时；③减少传统基于光流的方法中可能出现的图像伪影。 其他说明：TDAN的设计具有较强的泛化能力，不仅适用于视频超分辨率任务，还可以扩展到其他视频修复任务如视频去噪、视频去模糊和视频帧插值等。此外，TDAN采用自监督训练方式，无需额外标注数据，降低了训练难度。实验部分详细对比了TDAN与其他先进方法在不同退化条件下的表现，并通过消融研究验证了各模块的有效性。未来工作将集中在构建更大规模的高分辨率视频数据集，以进一步提升TDAN的性能。