【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别涉及一种深度卷积神经网络的训练方法、逆色调映射方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着视频应用的流行，人们对于视频质量的要求也越来越高，对高动态范围视频的需求更加强烈，动态范围是有关视频质量一个评价指标，动态范围越高，视频质量越好。但由于设备性能的限制，大量视频都只是标准动态范围视频，因此能够将标准动态范围视频转换为高动态范围视频的技术拥有广阔的前景。
2、目前，将标准动态范围视频转换为高动态范围视频，主要是通过卷积神经网络提取标准动态范围视频的颜色特征信息和动态范围信息，对标准动态范围视频进行颜色转换和动态范围扩展，最终获得转换后的高动态范围视频。
3、但是，上述方法只对视频的单帧进行处理，利用基于单帧提取到的标准动态范围视频的颜色特征信息和动态范围信息，对标准动态范围视频进行颜色转换和动态范围扩展，可能会出现偏差，导致获得的高动态范围视频质量差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种深度卷积神经网络的训练方法、逆色调映...
【技术保护点】
1.一种深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述由所述深度卷积神经网络对所述第一样本图像帧的颜色特征进行处理，得到所述第一样本图像帧的空间局部逆色调映射参数以及单帧全局逆色调映射参数，对所述多个样本图像帧的颜色特征进行处理，得到所述多个样本图像帧的时间逆色调映射参数包括：
3.根据权利要求1所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像帧的空间局部逆色调映射参数、单帧全局逆色调映射参数以及所述多个样本图像帧的时间逆色调映射参数，对所述第一...
【技术特征摘要】
1.一种深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述由所述深度卷积神经网络对所述第一样本图像帧的颜色特征进行处理，得到所述第一样本图像帧的空间局部逆色调映射参数以及单帧全局逆色调映射参数，对所述多个样本图像帧的颜色特征进行处理，得到所述多个样本图像帧的时间逆色调映射参数包括：
3.根据权利要求1所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像帧的空间局部逆色调映射参数、单帧全局逆色调映射参数以及所述多个样本图像帧的时间逆色调映射参数，对所述第一样本图像帧进行处理，输出所述第一样本图像帧的生成图像帧包括：
4.根据权利要求3所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于，基于所述第一样本图像帧的空间局部逆色调映射参数、单帧全局逆色调映射参数以及所述多个样本图像帧的时间逆色调映射参数，对所述第一样本图像帧进行处理，输出所述第一样本图像帧的生成图像帧包括：
5.根据权利要求3所述的深度卷积神经网络的训练方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：何刚，孙明，闻兴，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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