本公开提供一种视频图像超分方法、视频图像超分装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该视频图像超分方法包括：响应于对目标视频的超分处理请求，获取目标视频所属的目标视频源，其中，不同的视频源对应于不同的视频编码算法；确定与目标视频源相匹配的目标超分模型，其中，目标超分模型的训练数据为根据目标视频源对应的目标视频编码算法进行编码后得到的编码数据确定的；通过目标超分模型对目标视频进行超分处理，得到超分辨率的目标视频。本公开实施例能够提升超分处理后视频帧的分辨率。帧的分辨率。帧的分辨率。
【技术实现步骤摘要】
视频图像超分方法及装置、存储介质和电子设备
[0001]本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种视频图像超分方法、视频图像超分装置、计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]视频已经成为经济社会生活中不可或缺的一部分，视频中图像质量的好坏直接关系到观众的观看体验。当前可以通过图像超分技术将低分辨率图像转换成高分辨率图像，从而可以提供给观众较为清晰的图像，提升用户的观看体验。
[0003]相关技术中，一般采用机器学习算法来实现图像超分，例如通过设计神经网络架构，对已有的视频数据集进行训练，从而达到提高图像分辨率的效果。从而，当某一视频图像需要进行超分处理时，则将待处理视频图像输入至预训练的超分处理机器学习模型，并根据该模型的输出图像进行渲染后进行播放。
[0004]然而，根据相关技术提供的超分方案得到的视频帧的分辨率有待进一步提升。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种视频图像超分方法、视频图像超分装置、计算机可读存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上提升超分处理后视频帧的分辨率。
[0006]根据本公开的一个方面，提供一种视频图像超分方法，包括：响应于对目标视频的超分处理请求，获取上述目标视频所属的目标视频源，其中，不同的视频源对应于不同的视频编码算法；确定与上述目标视频源相匹配的目标超分模型，其中，上述目标超分模型的训练数据为根据上述目标视频源对应的目标视频编码算法进行编码后得到的编码数据确定的；通过上述目标超分模型对上述目标视频进行超分处理，得到超分辨率的目标视频。
[0007]根据本公开的一个方面，提供一种图像故障的的检测装置可以包括以下模块：视频源获取模块、超分模型确定模块以及超分处理模块。
[0008]其中，上述视频源获取模块，被配置为：响应于对目标视频的超分处理请求，获取上述目标视频所属的目标视频源，其中，不同的视频源对应于不同的视频编码算法；上述超分模型确定模块，被配置为：确定与上述目标视频源相匹配的目标超分模型，其中，上述目标超分模型的训练数据为根据上述目标视频源对应的目标视频编码算法进行编码后得到的编码数据确定的；上述超分处理模块，被配置为：通过上述目标超分模型对上述目标视频进行超分处理，得到超分辨率的目标视频。
[0009]根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的视频图像超分方法。
[0010]根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及
[0011]存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的视频图像超分方法。
[0012]在本公开的一些实施例所提供的视频图像超分方法、装置、计算机可读存储介质
和电子设备中，鉴于不同的视频源对应于不同的视频编码算法，因此不同视频源的视频在解码后图像的格式也不同。本技术方案为不同视频源分别匹配各自专属的超分模型，从而属于不同视频源目标视频将通过不同的超分模型进行超分处理，进而可以有效提升超分处理的针对性。具体地，对于待超分处理的目标视频先获取该目标视频所属的目标视频源，然后确定与该视频源相匹配的目标超分模型，以通过该目标超分模型对上述目标视频进行超分处理，得到超分辨率的目标视频。本技术方案针对属于不同视频源的视频采用不同的超分模型进行超分处理，有利于增加对视频进行超分处理的针对性，有利于提升超分处理后视频帧的分辨率。
[0013]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0014]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0015]图1示意性示出了可以应用本公开实施例的视频图像超分方法或装置的系统构架图。
[0016]图2示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构图。
[0017]图3示意性示出了本公开实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0018]图4示意性示出了本公开另一实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0019]图5示意性示出了本公开再一实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0020]图6示意性示出了本公开实施例中超分模型的确定方法的流程图。
[0021]图7示意性示出了本公开又一实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0022]图8示意性示出了本公开一实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0023]图9示意性示出了本公开另一实施例中视频图像超分方法的流程图。
[0024]图10示意性示出了本公开示例性实施例中视频图像超分装置的方框图。
具体实施方式
[0025]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
[0026]此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功
能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0027]附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。另外，下面所有的术语“第一”、“第二”仅是为了区分的目的，不应作为本公开内容的限制。
[0028]图1示意性示出了可以应用本公开实施例的视频图像超分方法或装置的系统构架图。
[0029]如图1所示，该系统构架100可以包括终端101、102、103中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。终端101、102、103可以是具有显示屏的各种终端设备。应该理解，图1中的终端本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频图像超分方法，其特征在于，包括：响应于对目标视频的超分处理请求，获取所述目标视频所属的目标视频源，其中，不同的视频源对应于不同的视频编码算法；确定与所述目标视频源相匹配的目标超分模型，其中，所述目标超分模型的训练数据为根据所述目标视频源对应的目标视频编码算法进行编码后得到的编码数据确定的；通过所述目标超分模型对所述目标视频进行超分处理，得到超分辨率的目标视频。2.根据权利要求1所述的视频图像超分方法，其特征在于，所述方法还包括：对于对应于第i编码算法的第i视频源，确定与所述第i视频源相匹配的第i超分模型，其中，i为正整数。3.根据权利要求2所述的视频图像超分方法，其特征在于，确定与所述第i视频源相匹配的第i超分模型，包括：获取通过所述第i编码算法进行编码得到的第i编码视频；对所述第i编码视频进行解码处理，得到第i训练集；通过所述第i训练集训练机器学习模型，得到所述与所述第i视频源相匹配的第i超分模型。4.根据权利要求1至3中任一项所述的视频图像超分方法，其特征在于，获取所述目标视频所属的目标视频源，包括：获取所述目标视频的编码格式；根据所述编码格式确定所述目标视频编码算法，将所述目标视频编码算法对应的视频源确定为所述目标视频所属的目标视频源。5.根据权利要求1至3中任一项所述的视频图像超分方法，其特征在于，响应于对目标视频的超分处理请求，获取所述目标视频所属的目标视频源，包括：响应于对目标视频的超分处理请求，获取播放所述目标视频的应用的标识，得到所述目标视频所属的目标视频源。6.根据权利要求5所述的视频图像超分方法，其特征在于，获取播放所述目标视频的应用的标识，包括：通过播放所述目标视频的应用的文件名确定所述应用的标识。7.根据权利要求2或3所述的视频图像超分方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第i超分模型的标识与所述第i视...
【专利技术属性】
技术研发人员：王维平，王希玺，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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