【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频去噪数据训练的，具体地，涉及一种视频去噪数据集生成方法，以及实现这种方法的计算机装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在暗光条件下，图像传感器获取的原始图像往往带有大量的噪声，为了提升输出图像的质量，通常需要对图像进行去噪处理，大噪声的图像经过去噪处理后，图像的观感将得到明显提升。此外，图像去噪在不同的应用场景下也有不同的益处，例如应用图像去噪后的视频能降低视频编码的码率。
2、目前，常见的图像去噪方法分为2大类，分别是传统算法和基于深度学习的算法，当前深度学习算法的去噪效果优于传统算法，成为研究的热点。图像传感器获得的raw图像包含更多的原始信息，并且噪声的分布并未被后续处理流程破坏，更有利于去噪处理。因此，干净视频和带噪声的raw视频对数据集是训练深度学习去噪算法的基础，一般采用实拍或者合成的方式制作数据集。实拍的方式是通过设置相同曝光量但不同曝光时间、增益组合的方式拍摄静止图像实现，动态场景通过定格动画或拍摄屏幕内容的方式模拟，但定格动画无法还原真实动态场景的特性，如动态模糊、物体的形变、运动物体...
【技术保护点】
1.视频去噪数据集生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
4.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
5.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
6.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的视频去噪数据集生成方法，其特
【技术特征摘要】
1.视频去噪数据集生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
4.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
5.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
6.根据权利要求1至3任一项所述的视频去噪数据集生成方法，其特征在于：
7.根据权利要求6...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢志聪，钟午，袁新焰，吴章伟，
申请(专利权)人：珠海全志科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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