本文提出EvTexture++，一种事件驱动的视频超分辨率纹理增强框架。与以往将事件用于运动估计不同，该方法利用事件的高频时空细节显式恢复纹理，通过定制纹理增强分支和迭代纹理增强模块，逐步挖掘高时间分辨率事件信息，实现纹理区域的渐进细化，从而生成更精确、细节更丰富的高分辨率视频。该框架还可作为即插即用模块提升现有VSR模型性能。
本文首次提出非对称事件引导的视频超分辨率任务，针对事件相机与RGB相机难以严格标定的实际场景，构建了非对称事件引导视频超分辨率网络（AsEVSRN）。该网络通过专门设计的事件特征利用与跨模态融合机制，充分发挥事件相机高时间分辨率优势，有效提升视频超分辨率性能，拓展了事件相机在双摄手机、无人机等新兴高分辨率设备上的应用潜力。
本文提出一种事件驱动的双向视频超分辨率框架（EBVSR），利用事件相机的高时间分辨率特性捕捉非线性运动，并设计事件辅助的时间对齐模块，以补充光流法在快速光照变化下的不足。同时构建基于事件的帧合成模块，通过双向跨模态融合增强网络对光照变化的鲁棒性。在合成和真实数据上的实验验证了该方法在视频超分辨率任务中的有效性。
