【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理，尤其涉及一种视频超分辨率方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、视频超分辨率是一种面向视频的端到端处理技术，通过算法将低分辨率视频提升为高分辨率，增强视频的清晰度和细节，改善视觉体验。视频超分辨率的主要难点在于图像超分辨率算法和视频时序信息保持，图像超分辨率算法需要确保视频的每一帧经过超分之后清晰度得到改善并且不丢失原来的信息，视频时序信息保持是指经过超分之后视频的相邻帧是连贯的，不会有突然的变化。
2、现有技术中视频超分辨率的一般算法存在以下缺点：（1）未针对目标视频类型优化，导致超分效果有限；（2）基于规则的退化方法产生的低质数据与真实低质视频差异大，容易对模型的学习产生误导；（3）时序保持策略中，光流特征与向量相似度特征引导的分配缺乏动态调整机制。以上缺点导致超分辨率效果欠佳，生成的超分视频质量较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种视频超分辨率方法、装置、设备及存储介质。
2、本...
【技术保护点】
1.一种视频超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述低质视频自动生成网络包括编码模块、向量化层与解码器，所述通过所述低质视频自动生成网络对所述高质量视频进行逐帧处理，得到对应的低质量视频，包括：
3.根据权利要求2所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述编码模块包括第一编码器和第二编码器，所述双通道编码特征包括第一编码特征和第二编码特征，所述将每帧所述高质量图像输入所述编码模块，执行编码操作，得到每帧所述高质量图像对应的双通道编码特征，包括：
4.根据权利要求1所述的视频超...
【技术特征摘要】
1.一种视频超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述低质视频自动生成网络包括编码模块、向量化层与解码器，所述通过所述低质视频自动生成网络对所述高质量视频进行逐帧处理，得到对应的低质量视频，包括：
3.根据权利要求2所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述编码模块包括第一编码器和第二编码器，所述双通道编码特征包括第一编码特征和第二编码特征，所述将每帧所述高质量图像输入所述编码模块，执行编码操作，得到每帧所述高质量图像对应的双通道编码特征，包括：
4.根据权利要求1所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述光流作用去噪网络包括光流计算层与若干个串联的单层去噪子网络，所述利用所述低质量视频与所述随机噪声图像对所述光流作用去噪网络进行训练，并对光流引导与向量相似度引导进行动态调整，得到训练后的光流作用去噪网络，包括：
5.根据权利要求4所述的视频超分辨率方法，其特征在于，所述单层去噪子网络包括时间一致性对齐模块、扩散模型与引导分配调度器，所述扩散模型包括残差层、向量合并层、自注意力层、向量拆分层与交叉注意力层，所述将所述随机噪声图像、所述低...
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