| 基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：972 K | |
| 標簽： 視頻預測 頻域分離 邊緣增強 | |
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| 文檔介紹：針對當前視頻預測算法在生成視頻幀時細節模糊、精度較低的問題，提出了一種基于邊緣增強和多尺度時空重組的視頻預測方法。首先通過頻域分離技術，將視頻幀劃分為高頻信息和低頻信息，并對二者分別進行針對性處理。其次，設計了高頻邊緣增強模塊，專注于高頻邊緣特征的學習與優化。同時，引入多尺度時空重組模塊，針對低頻結構信息，深入挖掘其時空依賴性。最終將高低頻特征進行充分融合，用以生成高質量的預測視頻幀。實驗結果表明，與現有先進算法相比，該方法在預測性能上實現了提升，充分驗證了其有效性。 | |
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