[發明專利]視頻降噪方法和裝置、計算機系統和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110891112.0
• 申請日: 2021-08-04
• 公開（公告）號: CN113627309A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 劉睿洲;程志威;周少華
• 申請（專利權）人: 蘇州工業園區智在天下科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/40;G06N3/04;H04N21/44
• 代理公司: 蘇州威世朋知識產權代理事務所(普通合伙) 32235
• 代理人: 楊林潔

本發明提供了一種視頻降噪方法和裝置、計算機系統和可讀存儲介質，降噪方法包括：獲取視頻流，視頻流中包含有以時間順序排列的多個圖像幀；生成相鄰圖像幀之間的光流場；基于光流場，構建前景圖并進行視頻分解，生成圖像幀對應的前景和背景；對前景和背景分別進行降噪處理并得到降噪后的前景和背景，生成降噪后的前景；基于降噪后的前景和背景生成降噪后的視頻流；該神經網絡系統能夠對視頻流進行降噪處理。

技術領域

本發明涉及視頻降噪技術領域，尤其涉及視頻降噪方法和裝置、計算機系統和可讀存儲 介質。

背景技術

在現代社會中，使用相機或探測器進行視頻拍攝，是一件常見的事情，在進行視頻拍攝 的時候，由于各種因素的影響，導致所獲取到的視頻流中經常會含有噪音，例如，高斯噪音、 壓縮噪音等。在發明人的長期實踐中，發現在拍攝視頻時，相機或探測器通常都不會靜置的， 而是處于振動或運動中，從而導致所拍攝的視頻中的背景也會運動，這會導致噪音的產生的， 因此，需要針對這種情況所拍攝到的視頻進行降噪處理。

在現有技術中，通常會使用以下技術進行視頻降噪：

(1)基于監督學習的降噪方法，該降噪方法大多數都是對視頻流的每一個圖像幀進行降 噪處理，即這些降噪方法沒有很好地利用相鄰圖像幀之間的信息以及時間一致性，導致降噪 效果不佳。

(2)RPCA(Robust Principle ComponentAnalysis，主成分分析法)分解方法，該方法只 能針對靜態背景的視頻進行前后景建模，無法針對由相機鏡頭運動引起的移動背景視頻進行 處理。

發明內容

本發明的目在于提供視頻降噪方法和裝置、計算機系統和可讀存儲介質。

為了實現上述發明目的之一，本發明一實施例提供了一種視頻降噪方法，包括以下步驟： 獲取視頻流，所述視頻流中包含有以時間順序排列的多個圖像幀I₀，I₁，...，I_T，T為自然數； 生成圖像幀I_m和圖像幀I_m-1之間的光流場O_m→m-1＝G_flow(I_m，I_m-1)，其中，G_flow為光流估計 器；基于光流場O_m→m-1，構建前景圖并進行視頻分解，并生成圖像幀I_m對應的前景S_m和背 景L_m；對前景S_m和背景L_m分別進行降噪處理并得到降噪后的前景和降噪后的背景基 于以下公式生成降噪后的前景其中，m＝1，2，...，T，W()是配準函數，ρ為平滑度值； 基于前景和背景生成降噪后的視頻流，其中，m＝1，2，...，T。

作為本發明實施方式的進一步改進，所述“基于光流場O_m→m-1，構建前景圖并進行視頻 分解，并生成圖像幀I_m對應的前景S_m和背景L_m”包括：生成I_m與I_m-1之間的背景偏移量；基 于所述背景偏移量、生成當前圖像幀I_m相對于前一圖像幀I_m-1之間的單應矩陣H_m→m-1；利用 單應矩陣生成圖像幀I_m對應的全景尺寸下的圖像Y_m以及掩碼矩陣基于全景圖、主成分 追蹤算法和光流場O_m→m-1、生成圖像幀I_m對應的前景S_m和背景L_m。

作為本發明實施方式的進一步改進，所述掩碼矩陣為對圖像幀I_m進行透視變換而得 到。