[發明專利]視頻去噪方法和視頻去噪裝置

在審

• 申請號: 202111663359.3
• 申請日: 2021-12-30
• 公開（公告）號: CN114331900A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 魏榕;張玨;程和平
• 申請（專利權）人: 南京景瑞康分子醫藥科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京布瑞知識產權代理有限公司 11505
• 代理人: 宗廣靜

1.一種視頻去噪方法，其特征在于，包括：

確定視頻去噪模型，其中，所述視頻去噪模型基于待去噪視頻對應的多個增噪視頻和所述待去噪視頻對初始網絡模型進行訓練得到；

利用所述視頻去噪模型，基于所述待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的降噪視頻。

2.根據權利要求1所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述利用所述視頻去噪模型，基于所述待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的降噪視頻，包括：

基于所述待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的多個待去噪視頻片段；

利用所述視頻去噪模型，分別對所述多個待去噪視頻片段進行去噪，得到所述多個待去噪視頻片段各自對應的降噪視頻片段；

拼接所述多個待去噪視頻片段各自對應的降噪視頻片段，生成所述待去噪視頻對應的降噪視頻。

3.根據權利要求1或2所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述確定視頻去噪模型，包括：

基于所述待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的多個增噪視頻；

建立初始網絡模型，并基于所述多個增噪視頻和所述待去噪視頻訓練所述初始網絡模型以生成視頻去噪模型，其中，所述視頻去噪模型用于對所述待去噪視頻進行去噪以生成所述待去噪視頻對應的降噪視頻。

4.根據權利要求3所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的多個增噪視頻，包括：

利用噪聲模型，基于待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的多個增噪視頻，其中，所述多個增噪視頻包含不同的噪聲強度，所述噪聲模型包括以下模型中的任一種：加性噪聲先驗模型、乘性噪聲先驗模型和加性乘性復合先驗模型。

5.根據權利要求3所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于待去噪視頻生成所述待去噪視頻對應的多個增噪視頻，包括：

基于待去噪視頻確定所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息；

基于所述噪聲強度估計信息，對所述待去噪視頻進行N次所述噪聲添加操作，以確定所述待去噪視頻對應的N個各不相同的增噪視頻，其中，N為正整數。

6.根據權利要求4所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于待去噪視頻確定所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息，包括：

基于所述待去噪視頻確定所述待去噪視頻對應的至少一幀視頻圖像；

基于所述至少一幀視頻圖像生成所述至少一幀視頻圖像對應的多個圖像區域；

計算所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差；

基于所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差，確定所述噪聲強度估計信息。

7.根據權利要求6所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差，確定所述噪聲強度估計信息，包括：

基于所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差進行線性回歸操作，確定所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息。

8.根據權利要求7所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差進行線性回歸操作，確定所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息，包括：

基于所述多個圖像區域各自對應的灰度均值和灰度方差，建立所述灰度均值和所述灰度方差的數據點圖，所述數據點圖包括多個數據點；

對所述多個數據點進行所述線性回歸操作，確定回歸直線函數；

基于所述回歸直線函數，確定所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息，其中，所述待去噪視頻的噪聲強度估計信息包括泊松噪聲強度、高斯噪聲均值和高斯噪聲方差。

9.根據權利要求3所述的視頻去噪方法，其特征在于，所述基于所述多個增噪視頻和所述待去噪視頻訓練所述初始網絡模型以生成視頻去噪模型，包括：

構造所述初始網絡模型的損失函數，其中，所述損失函數包括時域平滑核范數正則項和空域平滑熵正則項；

基于所述多個增噪視頻、所述待去噪視頻和所述損失函數訓練所述初始網絡模型以生成視頻去噪模型。