一种基于自适应可分离卷积的视频质量增强方法

摘要

本发明公开一种基于自适应可分离卷积的视频质量增强方法，将自适应可分离卷积作为第一个模块应用于网络模型当中，将每个二维卷积转化为一对水平方向和垂直方向的一维卷积核，参数量由n²变为n+n。第二，利用网络对于不同输入学习出来的自适应变化的卷积核以实现运动矢量的估计，通过选取连续的两帧作为网络输入，对于每两张连续输入可以得到一对可分离的二维卷积核，而后该2维卷积核被展开成四个1维卷积核，得到的1维卷积核随输入的改变而改变，提高网络自适应性。本发明用一维卷积核取代二维卷积核，使得网络训练模型参数减少，执行效率高。