[發明專利]一種AV1合成膠片顆粒自適應前處理的方法

有效

• 申請號: 202011166003.4
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112381744B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 梅元剛;劉文堯;劉宇新;朱政
• 申請（專利權）人: 杭州微幀信息科技有限公司
• 主分類號: G06T5/10
• 分類號: G06T5/10;G06T7/11;G06T3/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種維納濾波去膠片顆粒自適應的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：輸入帶膠片顆粒的視頻；

S2：將視頻的圖像幀分劃分為圖像塊；

S3：計算單幀圖像中每個圖像塊的膠片顆粒亮度方差，取方差最大以及最小的圖像塊；

S4：將S3中所述的方差最大以及最小的圖像塊的膠片顆粒輸入CNN網絡模型，分別得到對應的最佳維納濾波強度；

S5：擬合單幀圖像中圖像塊的最佳維納濾波強度與該圖像塊的膠片顆粒亮度方差、該幀圖像中膠片顆粒亮度方差最大及最小的圖像塊對應的最佳維納濾波強度之間的關系，利用該關系得到單幀圖像中其他圖像塊的最佳維納濾波強度；

S6：通過S5中計算得到的單幀圖像中所有圖像塊的最佳維納濾波強度估算得到整幀圖像的最佳維納濾波強度；

S7：使用步驟S6估算的整幀圖像的最佳維納濾波強度去除膠片顆粒。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S4所述的CNN網絡模型的訓練步驟包括：

S4.1獲取含有不同膠片顆粒類型和強度的視頻；

S4.2采用AV1膠片顆粒模型估計方法得到步驟S4.1所述視頻的膠片顆粒的類型參數和強度參數，并將兩者隨機組合得到更豐富的膠片顆粒種類；

S4.3 獲取無噪聲的圖像塊集合，分別加入步驟S4.2所述的豐富的膠片顆粒，得到帶膠片顆粒的圖像塊集合；

S4.4 對S4.3所述帶膠片顆粒的圖像塊集合分別進行不同強度的維納濾波，濾波強度細分為15個等級，得到去除膠片顆粒的圖像塊集合；

S4.5 將步驟S4.4中得到的去除膠片顆粒的圖像塊與對應的無噪聲的圖像塊進行psnr評價，將psnr最小時對應的濾波強度為最佳濾波強度，得到膠片顆粒強度和其對應的最佳濾波強度的數據對：

其中，grain表示圖像塊的膠片顆粒強度，wiener表示該圖像塊的最佳濾波強度；

S4.6 將步驟S4.5中所述的數據對輸入CNN網絡模型進行訓練，得到圖像塊最佳濾波強度估計網絡模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，擬合單幀圖像中圖像塊的最佳濾波強度與該圖像塊的膠片顆粒亮度方差、該幀圖像中膠片顆粒亮度方差最大及最小的圖像塊對應的最佳維納濾波強度之間的關系的步驟包括：

S5.1 分別選取每幀圖像中膠片顆粒亮度方差最大（var_max）和最小（var_min）的圖像塊對應的最佳濾波強度、；

S5.2 利用最小二乘法擬合單幀中圖像塊的最佳濾波強度與該圖像塊膠片顆粒亮度方差、和之間的關系。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S6所述的通過圖像塊的最佳維納濾波強度估算得到整幀圖像的最佳維納濾波強度使用的方法為雙線性插值法。