CN110120011B - 一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于计算机视觉技术领域，具体提供一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法；首先，在视频序列中周期保留部分帧作为高分辨率帧数据，而其他帧则经过退化处理作为低分辨率图像帧，二者结合组成混合分辨视频；然后，基于卷积神经网络训练退化网络提取退化因子的特征信息，并用训练好的模型得到低分辨率图像帧的退化特征图；再然后，将低分辨率图像帧和与其相关的高分辨率帧、退化特征图作为输入数据，基于卷积神经网络训练得到超分辨网络模型，得到输出的高分辨率视频。本发明将卷积神经网络和混合分辨率模型相结合，能够有针对性地分析图像纹理细节和退化因子，从而提高了超分辨的准确性。

Description

一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法
技术领域
本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法。
背景技术
随着多媒体技术的不断发展，在线直播、高分辨率电视等视频应用逐渐成为人们生活娱乐的主流媒体；然而视频系统往往会受到种种客观条件限制，包括精度不足的视频采集设备、有限的网络带宽以及处理能力不够的终端等，这都使得视频系统难以提供充足的高分辨率视频源。
为了解决以上问题，可以在视频系统中借力于超分辨技术，使得客观条件有限的视频应用也能够提供高质量的视频呈现。视频超分辨技术是对于给定的低分辨率视频序列，经过相关的图像处理算法，增加其图像帧的像素密度和恢复其在成像过程中丢失的细节信息，从而得到其对应的高分辨率视频。超分辨技术一方面克服了成像硬件系统的局限，另外一方面以较小的成像成本来得到高分辨率的图像画质，因此能够广泛运用到医学图像研究、安防监控处理以及视频编解码等各类成像设备和成像系统中。
目前，已经有不少的视频超分辨方法被提出，但是由于视频图像帧的特质以及视频场景的多元性，其超分辨结果还不能令人完全满意。现有的视频超分辨方法一般利用相邻帧之间冗余信息来互补融合，恢复得到图像帧缺失的高频信息；然而不管是当前图像帧还是相邻帧，它们都是低分辨率图像，同样缺少包含纹理细节的高频信息，导致这一部分信息可能在整个超分辨过程中都难以恢复；同时，现有的视频超分辨方法一般采用连续的5幅低分辨率帧作为网络输入，每一帧都重复多次输入，增加了恢复整个视频序列的总体计算冗余；另外，在实际应用中，图像帧的退化方法复杂多样，目前的视频超分辨方法多只考虑双三次下采样这一种退化方法，一旦视频涉及的退化方法还包括其他退化因子，这些超分辨方法的结果就会降低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，提供一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法，用以提高视频超分辨方法的性能。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法，包括以下步骤：
步骤1、构建输入数据：收集互联网视频序列组成数据集，对于数据集中每一段视频序列周期性选择部分图像帧保留原始分辨率、作为输入的高分辨率图像帧，剩余图像帧分别进行各向同性高斯模糊、双三次下采样和高斯白噪声加扰过程成为输入的低分辨率图像帧，并将高分辨率图像帧和低分辨率图像帧按照视频流顺序重新结合，组成混合分辨率视频序列；其中，每个低分辨率图像帧与其最邻近的高分辨率图像帧相对应，作为一组输入；
步骤2、构建退化网络模型：采用多个大小不同卷积核实现多尺度卷积层、作为网络第一层，经过维度级联后依次连接网络第二层、第三层和第四层，且网络第二层、第三层和第四层采用密集连接；
步骤3、训练退化网络模型：从数据集的所有图像帧中抽取图像作为训练数据，并对训练数据首先经过双三次下采样得到低分辨率图像，然后再由已知参数大小为K×K的高斯模糊核作模糊处理；最后加上已知噪声水平的高斯白噪声，得到退化图像，并且将退化图像作为模型训练的输入数据；
输入大小为W×H的退化图像；对已知参数的模糊核向量进行PCA降维，再将降维后模糊核向量加上噪声向量后进行矩阵拉伸得到大小为W×H×(K+1)的退化特征图，并且将其作为模型训练的“标签”；退化损失函数表示为：
Figure BDA0002051012340000021
其中，N为批处理样本的样本个数，
Figure BDA0002051012340000022
是输入的退化图像i，
Figure BDA0002051012340000023
是
Figure BDA0002051012340000024
的退化网络模型的输出结果，Mi是退化图像i的退化特征图，θ是网络的参数；
采用基于小型批处理(Mini-batch)的ADMA优化方法训练退化网络模型，训练阶段收敛后得到退化网络模型；
步骤4、构建超分辨网络模型：先利用卷积层分别对一组低分辨率图像帧和高分辨率图像帧进行特征提取，利用1×1的卷积核对退化特征图进行维度压缩；然后利用维度级联和卷积层得到低分辨率图像帧、高分辨率图像帧以及退化特征图的融合特征；接下来利用三个局部残差模块继续学习特征，并在融合特征和残差模块输出之间进行跳跃连接；最后，用卷积层调整输出维度得到最终的高分辨率图像帧；
步骤5、训练超分辨网络模型：
采用超分辨损失函数表示为：
Figure BDA0002051012340000031
其中，N为批处理样本的样本个数，
Figure BDA0002051012340000032
和Xi分别是输入的低分辨率图像和原始高分辨率图像，
Figure BDA0002051012340000033
是
Figure BDA0002051012340000034
的超分辨网络模型的输出结果，Mi是退化网络得到的退化特征图，δ是网络的参数；
采用基于小型批处理(Mini-batch)的ADMA优化方法训练卷积神经网络模型，训练阶段收敛后得到超分辨网络模型。
本发明的有益效果在于：
本发明提供一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法，
(1)结合卷积神经网络与视频图像帧的特点，发明了一种基于混合分辨率模型的视频超分辨方法，其网络模型的输入是当前低分辨率帧和与其相关的高分辨率帧；混合分辨率模型利用高分辨率帧提供高频信息的先验知识，提升网络模型对边缘细节的恢复能力；同时还引入残差学习，实现不同层次特征的跳跃连接，增加网络模型的非线性映射能力。
(2)现有的超分辨方法大多只考虑了双三次下采样这一种退化方式，一旦退化方法更加复杂，其超分辨质量则有所下降；对于这个问题，本发明基于卷积神经网络得到包含退化方式特征的退化特征图，提供退化方式的先验知识，提升对于复杂退化视频的处理能力。
综上，本发明将卷积神经网络和混合分辨率模型进行结合，首先利用卷积神经网络提取低分辨率图像帧的退化特征，提供了退化方式的先验信息；然后混合分辨率模型利用高分辨率帧学习边缘纹理的准确特征，提供了高频细节的先验信息，从而提升了视频超分辨方法的性能。
附图说明
图1是本发明中混合分辨率模型的结构图。
图2是本发明中退化网络的结构图。
图3是本发明中超分辨网络的结构图。
图4是本发明中高分辨率帧。
图5是本发明中经过退化处理的低分辨率图像帧。
图6是本发明中超分辨图像帧图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本实施例提供一种基于卷积神经网络和混合分辨率模型的视频超分辨方法，具体步骤如下：
步骤1、数据预处理阶段：收集互联网视频序列组成数据集，数据集中包含体育运动、自然风景、动物迁徙，建筑移动等多种不同场景；本实施例中，数据集中部分视频序列是完全没有压缩的视频，其分辨率为3840×2160，对这部分超高分辨率的视频进行4倍的下采样，将其分辨率转换为940×540；而其他视频的分辨率在1080×720左右；
步骤2、数据集划分：所有的数据集中视频序列经过随机采样；本实施例中，选择70个场景作为训练数据集，其中，64个场景用于网络模型的训练，6个用于网络模型的验证；
步骤3、构建网络的输入数据：对于每一段视频序列周期性选择一部分帧，这部分帧不经过任何退化处理，保留其原始的分辨率并作为输入的高分辨率图像帧，如图4所示；其他剩余帧进行各向同性高斯模糊、双三次下采样和高斯白噪声加扰过程成为低分辨率图像帧，如图5所示；高分辨率图像帧和低分辨率图像帧两种不同分辨率的图像帧再按照视频流顺序重新结合，组成混合分辨率视频序列；如图1所示；
步骤4、构建退化网络模型：基于卷积神经网络提取低分辨率视频的退化特征，构建退化网络模型，得到表示模糊和噪声特征信息的多维退化特征图；在网络的第一层连接中，采用尺度分别为3×3、5×5、7×7的卷积核实现多尺度卷积层，提取不同尺度的图像内容；另外，网络的第二层、第三层和第四层采用密集连接，将第一层提取的退化特征贯通在整个网络模型的学习过程中；如图2所示；
步骤5、训练退化网络模型：从数据集的所有图像帧中随机抽取100幅图像作为训练数据，并且经过90°、180°、270°旋转操作，扩大训练数据集规模；首先经过双三次下采样得到低分辨率图像；然后经过大小为15×15，宽度分别为0.2、1.3、2.6的各向同性的高斯模糊核作模糊处理；最后加上噪声水平分别为0、15、50的高斯白噪声，得到9种不同退化程度的退化图像，并且将其作为模型训练的输入数据；
输入大小为W×H的退化图像，对已知参数的模糊核向量进行PCA降维，再将降维后模糊核向量加上噪声向量后进行矩阵拉伸，得到大小为W×H×16的退化特征图，并且将其作为模型训练的“标签”；训练的损失函数为图像退化特征图与网络输出向量之间的均方差，采用基于小型批处理(Mini-batch)的ADMA优化方法训练退化网络模型，训练阶段收敛后保存训练后的模型；退化损失函数表示为：
Figure BDA0002051012340000051
其中，N为批处理样本的样本个数，
Figure BDA0002051012340000052
是输入的退化图像i，
Figure BDA0002051012340000053
是
Figure BDA0002051012340000054
的退化网络模型的输出结果，Mi是退化图像i的退化特征图，θ是网络的参数；
步骤6、搭建超分辨网络模型：将低分辨率图像帧经过步骤5的退化网络模型得到估计的退化特征图，然后将低分辨率帧和与其相关的高分辨率帧、退化特征图输入网络；利用卷积神经网络实现特征学习以及非线性映射，构建超分辨网络模型；
在超分辨网络中，先利用卷积层分别对低分辨率图像帧和与其相关的高分辨率图像帧进行特征提取，利用1×1的卷积核对退化特征图进行维度压缩；然后利用维度级联和卷积层得到低分辨率图像帧、高分辨率图像帧以及退化特征图的融合特征；接下来利用三个局部残差模块继续学习特征，每一个残差模块中包括一系列的卷积层和激活函数，将模块中最后一个卷积层的输出加上模块的输入共同作为残差模块的输出；在融合数据和残差模块输出之间进行跳跃连接，进一步从融合数据中提取更加复杂的特征和更加丰富的非线性映射；最后，用卷积层调整输出维度得到最终的高分辨率图像帧；另外，对于每一个卷积层，后面都接有一个ReLU函数作为激活函数；如图3所示；
步骤7、训练超分辨网络模型：将不同类型的低分辨率图像帧和与其相关的高分辨率帧两幅图像作为输入数据，然后利用退化网络和超分辨网络来得到输出；在训练过程中，采用步骤输入图像帧的原始图像与网络模型的输出之间的均方差作为超分辨损失函数；采用基于小型批处理(Mini-batch)的ADMA优化方法训练卷积神经网络模型，训练阶段收敛后保存训练后的模型，超分辨损失函数表示为：
Figure BDA0002051012340000055
其中，N为批处理样本的样本个数，
Figure BDA0002051012340000056
和Xi分别是输入的低分辨率图像和原始高分辨率图像，
Figure BDA0002051012340000057
是
Figure BDA0002051012340000058
的超分辨网络模型的输出结果，Mi是退化网络得到的退化特征图，δ是网络的参数。
如图6所示为采用本发明提供是本发明基于卷积神经网络和混合分辨率模型的视频超分辨方法得到的超分辨图像帧图像。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (1)

1.一种基于卷积神经网络和混合分辨率的视频超分辨方法，包括以下步骤：
步骤1、构建输入数据：收集互联网视频序列组成数据集，对于数据集中每一段视频序列选择部分图像帧保留原始分辨率、作为输入的高分辨率图像帧，剩余图像帧分别进行各向同性高斯模糊、双三次下采样和高斯白噪声加扰过程成为输入的低分辨率图像帧，并将高分辨率图像帧和低分辨率图像帧按照视频流顺序重新结合，组成混合分辨率视频序列；其中，每个低分辨率图像帧与其最邻近的高分辨率图像帧相对应，作为一组输入；
步骤2、构建退化网络模型：采用多个大小不同卷积核实现多尺度卷积层、作为网络第一层，经过维度级联后依次连接网络第二层、第三层和第四层，且网络第二层、第三层和第四层采用密集连接；
步骤3、训练退化网络模型：从数据集的所有图像帧中抽取图像作为训练数据，并对训练数据首先经过双三次下采样得到低分辨率图像，然后再由已知参数大小为K×K的高斯模糊核作模糊处理；最后加上已知噪声水平的高斯白噪声，得到退化图像，并且将退化图像作为模型训练的输入数据；
输入大小为W×H的退化图像；对已知参数的模糊核向量进行PCA降维，再将降维后模糊核向量加上噪声向量后进行矩阵拉伸得到大小为W×H×(K+1)的退化特征图，并且将其作为模型训练的“标签”；退化损失函数表示为：
Figure FDA0002051012330000011
其中，N为批处理样本的样本个数，
Figure FDA0002051012330000012
是输入的退化图像i，
Figure FDA0002051012330000013
是
Figure FDA0002051012330000014
的退化网络模型的输出结果，Mi是退化图像i的退化特征图，θ是网络的参数；
采用基于小型批处理的ADMA优化方法训练退化网络模型，训练阶段收敛后得到退化网络模型；
步骤4、构建超分辨网络模型：先利用卷积层分别对一组低分辨率图像帧和高分辨率图像帧进行特征提取，利用1×1的卷积核对退化特征图进行维度压缩；然后利用维度级联和卷积层得到低分辨率图像帧、高分辨率图像帧以及退化特征图的融合特征；接下来利用三个局部残差模块继续学习特征，并在融合特征和残差模块输出之间进行跳跃连接；最后，用卷积层调整输出维度得到最终的高分辨率图像帧；
步骤5、训练超分辨网络模型：
采用超分辨损失函数表示为：
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Figure FDA0002051012330000023
是
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的超分辨网络模型的输出结果，Mi是退化网络得到的退化特征图，δ是网络的参数；
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