面向视频超分辨率的光流：综述
计算机视觉与模式识别
2022-03-22 v1
摘要
视频超分辨率目前是计算机视觉中最活跃的研究课题之一，因其在许多视觉应用中扮演重要角色。一般而言，视频超分辨率包含一个重要组件，即运动补偿，用于估计连续视频帧之间的位移以实现时间对齐。光流能够提供连续帧之间稠密且亚像素级的运动，是完成该任务最常见的方法之一。为深入理解光流在视频超分辨率中的作用，本文首次对该主题进行了全面综述。本调研涵盖以下主要议题：超分辨率的功能（即为何需要超分辨率）；视频超分辨率的概念（即何为视频超分辨率）；评价指标的描述（即（视频）超分辨率表现如何）；基于光流的视频超分辨率的介绍；利用光流捕获视频超分辨率时间依赖性的探究。尤为突出的是，我们对基于深度学习的视频超分辨率方法进行了深入研究，分析并比较了一些代表性算法。此外，我们指出了若干值得关注的研究方向与尚待解决的开放问题。
引用
@article{arxiv.2203.10462,
title = {Optical Flow for Video Super-Resolution: A Survey},
author = {Zhigang Tu and Hongyan Li and Wei Xie and Yuanzhong Liu and Shifu Zhang and Baoxin Li and Junsong Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10462},
year = {2022}
}