【技术实现步骤摘要】
本申请涉及画质增强，具体涉及一种画质增强方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着电视、显示器等设备中gpu/npu等计算资源的算力不断的提升，为ai技术在这些设备的应用提供了支撑。但运行复杂ai模型、多个ai模型或者高刷新率要求时，对计算资源仍带来较大挑战。
2、目前，通常在设备中会通过应用ai模型来增强图像画质，而应用ai模型来增强图像画质通常对于设备中计算资源具有极大占用，会使得画质增强过程耗费较多时间，使得设备无法满足高刷屏显示，影响用户体验。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种画质增强方案，可以在保证画质增强效果的基础上，有效减少画质增强处理对于计算资源的占用，提升画质增强效率，使得设备可以满足高刷屏显示，提升用户体验。
2、本申请实施例提供以下技术方案：
3、根据本申请的一个实施例，一种画质增强方法，其包括：根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果；若所述检测结果为场景切换，则采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数；若所述检测结果为场景未切换，则从预定位置获取预存增强参数；基于所述动态增强参数对所述场景切换处的图像帧进行画质增强，或基于所述预存增强参数对场景未切换处的图像帧进行画质增强。
4、在本申请的一些实施例中，所述图像特征信息包括多维度子图像特征信息；所述根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果，包括：根据各
5、在本申请的一些实施例中，所述多维度子图像特征信息包括直方图特征信息、峰值信噪比信息以及深度图像特征信息中至少两种；所述根据各所述图像帧对应的所述多维度子图像特征信息分别进行场景切换检测，得到各所述图像帧对应的多维度子检测结果，包括以下方式中至少两种：根据各所述图像帧对应的直方图特征信息进行直方图检测，得到各所述图像帧对应的第一子检测结果；根据各所述图像帧对应的峰值信噪比信息进行特征相似检测，得到各所述图像帧对应的第二子检测结果；根据各所述图像帧对应的深度图像特征信息进行深度图像特征检测，得到各所述图像帧对应的第三子检测结果。
6、在本申请的一些实施例中，在所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数之后，所述方法还包括：基于所述动态增强参数替换所述预定位置处的已预存增强参数，得到更新后的预存增强参数。
7、在本申请的一些实施例中，所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数，包括：确定目标计算资源；采用预设画质增强模型，基于所述目标计算资源对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到计算推理结果；根据所述计算推理结果，得到所述动态增强参数。
8、在本申请的一些实施例中，所述确定目标计算资源，包括：检测是否存在图形处理器；若存在，则将所述图形处理器确定为所述目标计算资源。
9、在本申请的一些实施例中，所述确定目标计算资源，包括：计算场景切换频率；若所述场景切换频率小于预定阈值，则将网络处理器确定为所述目标计算资源；若所述场景切换频率大于所述预定阈值，则将图形处理器确定为所述目标计算资源。
10、在本申请的一些实施例中，在所述根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果之前，所述方法还包括：对图像帧序列中图像帧进行多维度特征提取，得到所述图像帧序列中图像帧对应的多维度子图像特征信息；根据各所述图像帧对应的多维度子图像特征信息，得到各所述图像帧对应的图像特征信息。
11、在本申请的一些实施例中，所述对图像帧序列中图像帧进行多维度特征提取，得到所述图像帧序列中图像帧对应的多维度子图像特征信息，包括以下方式中至少两种：对各所述图像帧进行直方图特征提取，得到各所述图像帧对应的直方图特征信息；对各所述图像帧进行峰值信噪比提取，得到各所述图像帧对应的峰值信噪比信息；对各所述图像帧进行深度图像特征提取，得到各所述图像帧对应的深度图像特征信息。
12、根据本申请的一个实施例，一种画质增强装置，所述装置包括：检测模块，用于根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果；推理模块，用于若所述检测结果为场景切换，则采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数；获取模块，用于若所述检测结果为场景未切换，则从预定位置获取预存增强参数；增强模块，用于基于所述动态增强参数对所述场景切换处的图像帧进行画质增强，或基于所述预存增强参数对场景未切换处的图像帧进行画质增强。
13、在本申请的一些实施例中，所述图像特征信息包括多维度子图像特征信息；所述检测模块，用于：根据各所述图像帧对应的所述多维度子图像特征信息分别进行场景切换检测，得到各所述图像帧对应的多维度子检测结果；基于各所述图像帧对应的多个维度的子检测结果进行综合判断，得到各所述图像帧对应的检测结果。
14、在本申请的一些实施例中，所述多维度子图像特征信息包括直方图特征信息、峰值信噪比信息以及深度图像特征信息中至少两种；所述检测模块，用于实现以下方式中至少两种：根据各所述图像帧对应的直方图特征信息进行直方图检测，得到各所述图像帧对应的第一子检测结果；根据各所述图像帧对应的峰值信噪比信息进行特征相似检测，得到各所述图像帧对应的第二子检测结果；根据各所述图像帧对应的深度图像特征信息进行深度图像特征检测，得到各所述图像帧对应的第三子检测结果。
15、在本申请的一些实施例中，在所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数之后，所述装置还包括更新模块，用于：基于所述动态增强参数替换所述预定位置处的已预存增强参数，得到更新后的预存增强参数。
16、在本申请的一些实施例中，所述推理模块，用于：确定目标计算资源；采用预设画质增强模型，基于所述目标计算资源对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到计算推理结果；根据所述计算推理结果，得到所述动态增强参数。
17、在本申请的一些实施例中，所述推理模块，用于：检测是否存在图形处理器；若存在，则将所述图形处理器确定为所述目标计算资源。
18、在本申请的一些实施例中，所述推理模块，用于：计算场景切换频率；若所述场景切换频率小于预定阈值，则将网络处理器确定为所述目标计算资源；若所述场景切换频率大于所述预定阈值，则将图形处理器确定为所述目标计算资源。
19、在本申请的一些实施例中，在所述根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果之前，所述装置还包括提取模块，用于：对图像帧序列中图像帧进行多维度特征提取，得到所述图像帧序列中图像帧对应的多维度子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种画质增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息包括多维度子图像特征信息；所述根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多维度子图像特征信息包括直方图特征信息、峰值信噪比信息以及深度图像特征信息中至少两种；所述根据各所述图像帧对应的所述多维度子图像特征信息分别进行场景切换检测，得到各所述图像帧对应的多维度子检测结果，包括以下方式中至少两种：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定目标计算资源，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定目标计算资源，包括：
8.根据权利要求
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对图像帧序列中图像帧进行多维度特征提取，得到所述图像帧序列中图像帧对应的多维度子图像特征信息，包括以下方式中至少两种：
10.一种画质增强装置，其特征在于，包括：
11.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至9任一项所述的方法。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，读取存储器存储的计算机程序，以执行权利要求1至9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种画质增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息包括多维度子图像特征信息；所述根据待处理图像帧序列中图像帧的图像特征信息进行场景切换检测，得到检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多维度子图像特征信息包括直方图特征信息、峰值信噪比信息以及深度图像特征信息中至少两种；所述根据各所述图像帧对应的所述多维度子图像特征信息分别进行场景切换检测，得到各所述图像帧对应的多维度子检测结果，包括以下方式中至少两种：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设画质增强模型对场景切换处的图像帧进行计算推理，得到动态增强参数，包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨剑锋，谢仁礼，付谨学，
申请(专利权)人：深圳TCL数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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