视频的处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了视频的处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质，该处理方法包括以下步骤：获取以时间顺序排列多个视频帧，生成目标视频帧对应的噪声水平图，生成其他所有视频帧配准到目标视频帧的匹配视频帧，基于匹配视频帧、噪声水平图和目标视频帧对目标视频帧进行降噪处理。基于噪声水平图对降噪后的视频帧进行增强处理。该处理方法能够对目标视频帧进行降噪增强处理。降噪增强处理。降噪增强处理。

【技术实现步骤摘要】
视频的处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种视频的处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在视频处理中，降噪是提高图像质量的关键性步骤。在没有足够的光强条件下，比如低光照或者短曝光时间，采集到的图像内都含有大量的噪声。因此，如何对视频进行降噪就成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种视频的处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种视频的处理方法，包括以下步骤：获取以时间顺序排列N个视频帧I1,I2,
…
,I
N
，N为自然数，N≥2；生成视频帧I
N
对应的噪声水平图Noise，生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
，j＝1,2,...,N
‑
1；所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
的长度均相等且宽度均相等，并为所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
设立相同的像素坐标系；视频帧I
N
对应的降噪帧为对应的降噪帧为D
j
(x)＝|I
′
j
(x)
‑
I
N
(x)|，α为常数，其中，x为所述像素坐标系中的任一坐标，I
′
j
(x)、I
N
(x)和Noise(x)分别为I
′
j
、I
N
和Noise中坐标x对应的像素的像素值。
[0005]作为本专利技术实施例的一种改进，所述“生成视频帧I
N
对应的噪声水平图Noise”具体包括：Noise＝Ψ1(|I
N
‑
φ(I
N
)|)，其中，函数φ()为边缘保持平滑函数，函数Ψ1()为高斯平滑函数。
[0006]作为本专利技术实施例的一种改进，函数φ()为引导滤波函数。
[0007]作为本专利技术实施例的一种改进，所述“生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j”具体包括：生成视频帧I
j
到视频帧I
N
的空间变换T
j
→
N
，基于所述空间变换T
j
→
N
生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
。
[0008]作为本专利技术实施例的一种改进，所述“生成视频帧I
j
到视频帧I
N
的空间变换T
j
→
N”具体包括：基于ORB算法，从视频帧I
j
中获取多个FAST特征像素组成特征点集P
j
，从视频帧I
N
中获取多个FAST特征像素组成特征点集P
N
；获取特征点集P
j
中每个特征点的BRIEF描述子，获取特征点集P
N
中每个特征点的BRIEF描述子；将特征点集P
j
中每个元素E
j
与特征点集P
N
中的元素E
N
配对得到配对的多个点对、以及每个点对的距离为F(E
j
,E
N
)，且满足：F(E
j
,E
N
)＝min(F(E
j
，E)|E∈特征点集P
N
)，F(x1，x2)为x1的BRIEF描述子和x2的BRIEF描述子之间的Hamming距离；从多个点对中取预设比例的距离最短的点对构成多个目标点对，根据每个目
标点中的配对的两个元素的位置关系计算得到空间变换T
j
→
N
，其中，0<预设比例≤1。
[0009]作为本专利技术实施例的一种改进，所述“生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j”具体包括：基于光流法、特征点法或神经网络法，生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
。
[0010]作为本专利技术实施例的一种改进，还包括以下步骤：生成降噪帧对应的细节增强图
[0011]细节层图w(x)＝β*(1
‑
clip(Noise(x),th)/th)，其中，β和th为常数，(Noise(x),th)/th)，其中，β和th为常数，Ψ2()为高斯平滑函数，和分别为和中坐标x对应的像素的像素值。
[0012]本专利技术实施例提供了一种视频的处理装置，包括以下模块：信息获取模块，用于获取以时间顺序排列N个视频帧I1,I2,
…
,I
N
，N为自然数，N≥2；噪声图生成模块，用于生成视频帧I
N
对应的噪声水平图Noise，生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
，j＝1,2,...,N
‑
1；所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
的长度均相等且宽度均相等，并为所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
设立相同的像素坐标系；处理模块，用于视频帧I
N
对应的降噪帧为D
j
(x)＝|I
′
j
(x)
‑
I
N
(x)|，α为常数，其中，x为所述像素坐标系中的任一坐标，I
′
j
(x)、I
N
(x)和Noise(x)分别为I
′
j
、I
N
和Noise中坐标x对应的像素的像素值；增强模块，用于生成降噪帧对应的细节增强图细节层图w(x)＝β*(1
‑
clip(Noise(x),th)/th)，其中，β和th为常数，clip(Noise(x),th)/th)，其中，β和th为常数，Ψ2()为高斯平滑函数，和分别为和中坐标x对应的像素的像素值。。
[0013]本专利技术实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取以时间顺序排列N个视频帧I1,I2,
…
,I
N
，N为自然数，N≥2；生成视频帧I
N
对应的噪声水平图Noise，生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
，j＝1,2,...,N
‑
1；所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
的长度均相等且宽度均相等，并为所述噪声水平图Noise、I
′1、I
′2、
…
、I
′
N
‑1和I
N
设立相同的像素坐标系；视频帧I
N
对应的降噪帧为对应的降噪帧为对应的降噪帧为D
j
(x)＝|I
′
j
(x)
‑
I
N
(x)|，α为常数，其中，x为所述像素坐标系中的任一坐标，I
′
j
(x)、I
N
(x)和Noise(x)分别为I
′
j
、I
N
和Noise中坐标x对应的像素的像素值。2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述“生成视频帧I
N
对应的噪声水平图Noise”具体包括：Noise＝Ψ1(|I
N
‑
φ(I
N
)|)，其中，函数φ()为边缘保持平滑函数，函数Ψ1()为高斯平滑函数。3.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于：函数φ()为引导滤波函数。4.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述“生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j”具体包括：生成视频帧I
j
到视频帧I
N
的空间变换T
j
→
N
，基于所述空间变换T
j
→
N
生成视频帧I
j
配准到I
N
的视频帧I
′
j
。5.根据权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述“生成视频帧I
j
到视频帧I
N
的空间变换T
j
→
N”具体包括：基于ORB算法，从视频帧I
j
中获取多个FAST特征像素组成特征点集P
j
，从视频帧I
N
中获取多个FAST特征像素组成特征点集P
N
；获取特征点集P
j
中每个特征点的BRIEF描述子，获取特征点集P
N
中每个特征点的BRIEF描述子；将特征点集P
j
中每个元素E
j
与特征点集P
N
中的元素E
N
配对得到配对的多个点对、以及每个点对的距离为F(E
j
...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕元媛，程志威，周少华，
申请(专利权)人：苏州工业园区智在天下科技有限公司，
类型：发明
国别省市：