一种视频图像动态转换方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，揭露一种视频图像动态转换方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待转换的SDR视频，对所述SDR视频进行图像分帧，得到SDR图像；利用训练完成的图像信息识别模型中的卷积网络对所述SDR图像进行特征提取，得到所述SDR图像的特征图像；利用所述图像信息识别模型中的注意力机制对所述特征图像进行信息描述，得到所述特征图像的描述信息；根据所述描述信息，将所述SDR图像转换为HDR图像；将所述HDR图像进行拼接，得到所述SDR视频的HDR视频。本发明专利技术可以提高SDR图像向HDR图像的转换效果。像向HDR图像的转换效果。像向HDR图像的转换效果。

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像动态转换方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种视频图像动态转换方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着HDR(High Dynamic Range，HDR)相关技术的发展，越来越多的视频平台和设备厂商持续推动HDR内容的制作与传播。传统的SDR(Standard Dynamic Range，SDR)视频图像不能够满足现代人们对于高动态范围图像的使用要求，因此将SDR图像转化为HDR图像的逆转化技术应运而生。
[0003]目前，传统的逆转化技术使用固定的静态函数或者特定的参数化函数将SDR图像直接映射为HDR图像，在实践过程中发现这样的方式容易造成不合理的亮度变化，产生不自然的阴影和曝光区，从而会影响SDR图像向HDR图像的转换效果。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种视频图像动态转换方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，可以提高SDR图像向HDR图像的转换效果。
[0005]第一方面，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像动态转换方法，其特征在于，所述方法包括：获取待转换的SDR视频，对所述SDR视频进行图像分帧，得到SDR图像；利用训练完成的图像信息识别模型中的卷积网络对所述SDR图像进行特征提取，得到所述SDR图像的特征图像；利用所述图像信息识别模型中的注意力机制对所述特征图像进行信息描述，得到所述特征图像的描述信息；根据所述描述信息，将所述SDR图像转换为HDR图像；将所述HDR图像进行拼接，得到所述SDR视频的HDR视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述SDR视频进行图像分帧，得到SDR图像，包括：获取所述SDR视频的图像总帧数，根据所述图像总帧数，按照预设的分帧时间将所述SDR视频分割成多个分帧图像；将每个所述分帧图像的格式转换为预设的图片格式，得到SDR图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练完成的图像信息识别模型中的卷积网络对所述SDR图像进行特征提取，得到所述SDR图像的特征图像，包括：利用所述卷积网络中的卷积层对所述SDR图像进行特征提取，得到初始特征图像；利用所述卷积网络中的池化层对所述初始特征图像进行池化处理，得到标准特征图像；利用所述卷积网络中的全连接层激活所述标准特征图像，得到所述SDR图像的特征图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述图像信息识别模型中的注意力机制对所述特征图像进行信息描述，得到所述特征图像的描述信息，包括：利用所述注意力机制中的编码器识别所述特征图像的字符位置序列；利用所述注意力机制中的解码器识别所述字符位置序列的文字信息；根据所述文字信息，利用所述注意力机制中的前馈网络输出所述特征图像的描述信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述注意力机制中的编码器识别所述特征图像的字符位置序列，包括：利用所述编码器中的输入门计算所述特征图像的状态值；利用所述编码器中的所述遗忘门计算所述特征图像的激活值；根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶明序，刘凯，韩晖，
申请(专利权)人：广东广播电视台，
类型：发明
国别省市：