摘要

以往大多数融合策略要么未能充分挖掘时序信息，要么计算开销过大，如何高效融合连续帧间的时序信息，已成为视频超分辨率（Video Super-Resolution, SR）中的关键问题。在本研究中，我们提出了一种新型的渐进式融合网络，旨在更充分地利用时空信息，并被证明在效率和性能上均优于现有的直接融合、缓慢融合或三维卷积等策略。在该渐进式融合框架下，我们进一步引入了一种改进的非局部操作，从而避免了以往视频超分辨率方法中复杂的运动估计算法与运动补偿（Motion Estimation and Motion Compensation, ME&MC）流程。在多个公开数据集上的大量实验表明，所提方法在平均性能上超越当前最先进水平达0.96 dB，且运行速度提升约3倍，同时仅需约一半的参数量。