基于深度学习的红外视频插帧方法研究.pdf

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摘要

红外图像大量存在于监控视频中,但受成本限制,视频帧率往往较低,这会降低

对图像中运动目标实时跟踪的成功率,极大影响人类观看体验。插帧技术可以很好的

弥补红外视频帧率偏低的缺陷,该技术可根据连续两帧所提供的信息,预测中间时刻

的过渡帧,提升视频的帧率。不过目前的插帧模型所面向的对象都是可见光图像,与

之相比,红外图像存在纹理信息少、分辨率低、清晰度差的特点,导致目前主流的插

帧模型不能很好的合成中间帧。本文的目的是弥补这一技术缺陷,提出一个适合红外

视频的插帧模型,并完成模型的轻量化改

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