【技术实现步骤摘要】
一种定码率压缩视频质量增强方法
[0001]本专利技术涉及视频处理、计算机视觉领域，具体涉及一种定码率压缩视频质量增强方法。
技术介绍
[0002]定码率压缩视频中使用恒定的比特率对视频进行压缩，因此视频的图像质量时常不稳定，在剧烈运动的场景中画面质量会严重下降。
[0003]现有的视频质量增强技术都是以恒定量化参数的压缩视频作为研究对象，然而定码率压缩视频中的编码单元具有多种尺寸，编码单元的分布也不规则。同时不同的编码单元的压缩程度也不相同。这些问题使得现有的视频质量增强方法在定码率压缩视频质量增强任务中的效果非常有限。
技术实现思路
[0004]基于现有技术所存在的问题，本专利技术的目的是提供一种定码率压缩视频质量增强方法，在进行定码率压缩视频增强任务中与现有的方法相比具有更好的效果。
[0005]本专利技术提供一种定码率压缩视频质量增强方法，采用具有多尺度结构的视频质量增强网络模型，利用训练好的所述视频质量增强网络模型对低质量的定码率压缩视频进行增强处理，增强处理后得到高质量的定码率压缩视频。
[0006]一种定码率压缩视频质量增强方法，步骤如下：
[0007]步骤一，将原始视频压缩成对应的定码率压缩视频。
[0008]步骤二，搭建图像增强网络模型。
[0009]步骤三，训练图像增强网络模型。
[0010]步骤四，将压缩后的定码率压缩视频输入视频增强网络模型得到增强后的高质量视频。
[0011]所述的步骤一具体方法如下：
[...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种定码率压缩视频质量增强方法，其特征在于，步骤如下：步骤一，将原始视频压缩成对应的定码率压缩视频；步骤二，搭建图像增强网络模型；步骤三，训练图像增强网络模型；步骤四，将压缩后的定码率压缩视频输入视频增强网络模型得到增强后的高质量视频。2.根据权利要求1所述的一种定码率压缩视频质量增强方法，其特征在于，所述的步骤一具体方法如下：使用x265视频编码器对原始视频进行定码率的HEVC编码。3.根据权利要求2所述的一种定码率压缩视频质量增强方法，其特征在于，所述的步骤二具体方法如下：图像增强网络包括三个分支，每个分支有一个双域恢复模块DRM来处理相应尺度的块状伪影；双域恢复模块的基本处理尺寸为8
×
8；通过分支一中的特征对齐及融合模块FAFM对输入进行处理，获得对齐并融合后的特征；此特征与分支二的输出特征进行拼接，然后通过3
×
3conv和ReLU输入双域恢复模块DRM中进行处理，再通过3
×
3conv、ReLU、5
×
5conv、ReLU输出最终增强后的图像；分支二对对齐并融合后的特征进行降采样，然后与分支三的输出特征进行拼接处理，经过3
×
3conv和ReLU，再由双域恢复模块DRM进行处理后，最后再通过3
×
3conv、ReLU和上采样操作输出；分支三对分支二降采样之后的数据再进行一次降采样操作，经过3
×
3conv和ReLU，再由双域恢复模块DRM进行处理后，最后再通过3
×
3conv、ReLU和上采样操作输出；在分支一中通过双域恢复模块DRM对特征中的8
×
8尺寸的块状伪影进行处理，分支二通过二倍下采样使原特征中尺寸为16
×
16的块状伪影转换为8
×
8大小，从而通过双域恢复模块DRM对其进行处理，分支三将分支二中经过下采样后的特征再一次进行二倍下采样，从而将原特征中的32
×
32尺寸的块状伪影变为8
×
8大小进行处理；特征对齐及融合模块FAFM，首先通过金字塔型级联的可变形卷积将特征从低尺度到高尺度进行对齐；接下来引入时间注意力机制，通过计算参考帧和相邻帧的特征之间的逐元素关系来为不同的特征赋予不同的权重，再根据权重对特征进行融合，最终将每个相邻帧与参考帧对齐，并合并所有帧的特征得到融合后的特征以供后续操作使用；降采样操作采用Pixel Unshuffle方法对图像进行二倍降采样处理，将具有64通道的特征输入，使用缩放倍数为2的PixelUnshuffle方法将特征的长和宽缩小为输入特征的1/2，通道数变为256，最后使用卷积核大小为3
×
3的二维卷积将图像由256通道转为64通道；3
×
3conv为一个卷积核大小为3
×
3的二维卷积；ReLU为线性整流函数；Concatenation为拼接操作，将两个特征在最后一个维度上进行拼合；上采样采用PixelShuffle方法对特征进行二倍上采样处理，首先通过一个卷积核大小为3
×
3的二维卷积将特征的通道数由64变为256，再使用缩放倍数为2的PixelShuffle方法将特征的长和宽放大为输入特征的2倍，通道数变为64。4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜成钢，肇恒润，郑博仑，张继勇，李宗鹏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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