时间视频增强方法技术

本发明专利技术公开了一种时间视频增强方法，包括：接收多个原始视频帧；降低所述多个原始视频帧的空间分辨率，以产生多个降低分辨率的视频帧；提取所述多个降低分辨率的视频帧的至少一个时间特征；基于所述至少一个时间特征对所述多个原始视频帧进行空间建模，以输出多个时间稳定的视频帧；以及合并所述多个时间稳定的视频帧。视频帧。视频帧。

【技术实现步骤摘要】
时间视频增强方法


[0001]本公开涉及视频增强
，更具体地，涉及一种时间视频增强方法。

技术介绍

[0002]当前的深度学习被用于视频增强技术，例如基于相应图像处理任务的降噪、超分辨率、风格转换、彩色变换和高动态范围(HDR)增强等等。将基于图像的算法独立地应用于每个视频帧的一个显著缺点是可能会出现闪烁，这是由于基于图像的算法的时间不稳定性(temporal instability)造成的。通过将这些方法直接应用于视频来解决这种时间不稳定性可能需要大量的存储和计算资源。

技术实现思路

[0003]一个示例性的时间视频增强方法包括：接收多个原始视频帧；降低所述多个原始视频帧的空间分辨率，以产生多个降低分辨率的视频帧；提取所述多个降低分辨率的视频帧的至少一个时间特征；基于所述至少一个时间特征对所述多个原始视频帧进行空间建模，以输出多个时间稳定的视频帧；以及合并所述多个时间稳定的视频帧。
[0004]另一示例性的时间视频增强方法包括：接收多个原始视频帧；降低所述多个原始视频帧的空间分辨率，以产生多个降低分辨率的视频帧；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种时间视频增强方法，其特征在于，包括：接收多个原始视频帧；降低所述多个原始视频帧的空间分辨率，以产生多个降低分辨率的视频帧；提取所述多个降低分辨率的视频帧的至少一个时间特征；基于所述至少一个时间特征对所述多个原始视频帧进行空间建模，以输出多个时间稳定的视频帧；以及合并所述多个时间稳定的视频帧。2.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，还包括：对所述多个降低分辨率的视频帧进行时间建模。3.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，还包括：将所述多个原始视频帧与所述至少一个时间特征配对。4.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，还包括：训练所述空间建模以输出时间稳定的视频帧。5.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，通过神经网络执行所述至少一个时间特征的提取。6.根据权利要求5所述的时间视频增强方法，其特征在于，所述神经网络是三维卷积神经网络和递归神经网络中的至少一个。7.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，通过神经网络执行所述空间建模。8.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，所述至少一个时间特征的提取利用来自至少一个相邻的降低分辨率的视频帧的一组信息。9.根据权利要求8所述的时间视频增强方法，其特征在于，所述一组信息包括曝光水平和色调中的至少一个。10.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，所述至少一个时间特征的提取基于中间特征。11.根据权利要求1所述的时间视频增强方法，其特征在于，所述至少一个时间特征的提取与至少一个更高层特征相联合。12.一种时间视频增强...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐奕宁，段宇波，沈山岚，
申请(专利权)人：黑芝麻智能科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：