[發明專利]一種視頻圖像處理方法、裝置、存儲介質和終端設備

在審

• 申請號: 202111464226.3
• 申請日: 2021-12-03
• 公開（公告）號: CN114140324A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 郭子奇
• 申請（專利權）人: 展訊通信（天津）有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/00
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 汪源

本發明實施例提供了一種視頻圖像處理方法、裝置、存儲介質和終端設備。該方法包括：獲取視頻圖像；判斷所述視頻圖像的每秒傳輸幀數FPS是否小于設定幀數閾值；若判斷出所述FPS小于設定幀數閾值，通過深度學習算法對所述視頻圖像進行計算，生成增強圖像；通過二維插值算法對所述增強圖像進行計算，生成至少一個插值圖像；根據所述增強圖像和所述至少一個插值圖像，生成視頻幀圖像。本發明實施例提供的技術方案中，基于深度學習算法和二維插值算法對視頻圖像進行處理，解決了視頻通話時的圖像模糊和視頻卡頓問題，提高了視頻通話的質量。

【技術領域】

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種視頻圖像處理方法、裝置、存儲介質和終端設備。

【背景技術】

目前視頻通話已經非常普及，由于網絡信號不穩定會導致視頻圖像的模糊和卡頓，降低了視頻通話的質量。

【發明內容】

有鑒于此，本發明實施例提供了一種視頻圖像處理方法、裝置、存儲介質和終端設備，用以提高視頻通話的質量。

一方面，本發明實施例提供了一種視頻圖像處理方法，包括：

獲取視頻圖像；

判斷所述視頻圖像的每秒傳輸幀數FPS是否小于設定幀數閾值；

若判斷出所述FPS小于設定幀數閾值，通過深度學習算法對所述視頻圖像進行計算，生成增強圖像；

通過二維插值算法對所述增強圖像進行計算，生成至少一個插值圖像；

根據所述增強圖像和所述至少一個插值圖像，生成視頻幀圖像。

可選地，所述視頻圖像包括當前幀圖像和后一幀圖像，所述增強圖像包括當前幀圖像對應的增強圖像和后一幀圖像對應的增強圖像；

所述通過深度學習算法對所述視頻圖像進行計算，生成增強圖像，包括：

通過深度學習算法對當前幀圖像和后一幀圖像進行計算，生成當前幀圖像對應的增強圖像和后一幀圖像對應的增強圖像；

所述通過二維插值算法對所述增強圖像進行計算，生成至少一個插值圖像，包括：

根據生成的插值圖像的個數，通過二維插值算法對當前幀圖像對應的增強圖像和后一幀圖像對應的增強圖像進行計算，生成至少一個插值圖像；

所述根據所述增強圖像和所述至少一個插值圖像，生成視頻幀圖像，包括：

將所述至少一個插值圖像在所述當前幀圖像對應的增強圖像和所述后一幀圖像對應的增強圖像之間進行插幀，生成視頻幀圖像。

可選地，所述通過深度學習算法對當前幀圖像和后一幀圖像進行計算，生成當前幀圖像對應的增強圖像和后一幀圖像對應的增強圖像，包括：

通過卷積神經網絡CNN算法提取所述當前幀圖像的第一空間特征信息；

通過門控循環單元GRU算法提取所述當前幀圖像的第一時域特征信息；

根據所述第一空間特征信息和所述第一時域特征信息生成當前幀圖像對應的增強圖像；

通過卷積神經網絡CNN算法提取所述后一幀圖像的第二空間特征信息；

通過門控循環單元GRU算法提取所述后一幀圖像的第二時域特征信息；

根據所述第二空間特征信息和所述第二時域特征信息生成后一幀圖像對應的增強圖像。

可選地，所述根據所述第一空間特征信息和所述第一時域特征信息生成當前幀圖像對應的增強圖像，包括：

通過卷積門控合并單元CGMU算法對所述第一空間特征信息和所述第一時域特征信息進行卷積計算，生成當前幀圖像對應的增強圖像。