【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频图像处理，具体涉及一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法。
技术介绍
1、帧间图像错误隐藏是一种处理视频传输或存储过程中丢失或损坏帧的方法，通过利用相邻帧的信息来重建缺失或损坏的帧，从而保证视频的连续性和画面质量。该技术能够有效减少传输错误对视频体验的影响，确保流畅的视觉效果。帧间图像错误隐藏技术广泛应用于视频通信、流媒体传输、和存储等领域，通过修复视频帧中的丢失或损坏部分，确保视频的连续性和视觉质量。
2、帧间图像错误隐藏方法可以根据其实现原理和应用领域进行分类：(1) 基于复制和插值的帧间图像错误隐藏方法，通过复制或插值周围帧的像素来填补受损帧的缺失区域。这种方法简单直接，计算效率高，适用于静态或简单动态场景，能够快速恢复图像信息。然而，它容易引入图像模糊和伪影，特别是在复杂背景和动态变化较大的场景中表现有限。(2) 基于运动补偿的帧间图像错误隐藏方法，利用帧间运动信息，找到最佳匹配的块并进行补偿，能够精确恢复运动中的受损区域，有效避免运动模糊。然而，对于复杂运动和非线性运动的适应性有限，可能会出现块效应和伪影问题，需要较强的运动预测和补偿能力。(3) 基于深度学习的帧间图像错误隐藏方法，利用卷积神经网络等模型学习和预测受损帧中缺失区域的像素值，能够处理复杂的图像特征和运动模式，具有较强的泛化能力。这种方法在处理复杂场景和大范围运动时表现优异，但训练和推理过程复杂，需要大量标记数据和高计算资源支持。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一
2、本专利技术采取的技术方案是：
3、一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，包括以下步骤：
4、步骤一：帧间图像预处理与初始化：
5、s101，帧间图像预处理：去噪、增强对比度和归一化操作，以改善图像质量，提升恢复操作的效果；
6、s102，初始化深度 q 网络（deep q-network, dqn）的主网络和目标网络，并定义网络结构和参数，同时将主网络和目标网络设为相同的初始权重；创建并初始化经验回放池，用于存储训练过程中的经验样本；设置超参数，包括学习率（ α）、折扣因子（ γ）、值、探索概率、经验回放池大小；
7、步骤二：dqn 模型训练：
8、s201，定义状态和动作空间：
9、定义状态 s t 为当前受损帧及其前后帧的信息组合，通常表示为三个连续帧的拼接图像：
10、；
11、其中， i t是受损帧，表示帧 t 的图像信息， i t-1和 i t+1分别是前后帧；
12、定义动作空间 a，每个动作代表一种恢复操作，包括高斯滤波、块匹配和运动补
13、偿、全变分图像修复：
14、；
15、s202，定义奖励函数；
16、s203，q值计算：
17、q函数近似：使用q函数q( s t , a t)来评估在状态 s t 执行动作 a t的价值，该函数通过深度神经网络（dqn）进行近似；
18、s204，q值更新；
19、s205，经验回放和参数更新；
20、步骤三：帧间图像错误隐藏操作：
21、根据选择的动作 a t 执行相应的图像恢复操作：对于高斯滤波，利用前后帧的信息，通过加权平均滤波恢复受损区域；对于块匹配和运动补偿，在前一帧中寻找最佳匹配块并进行补偿；对于全变分图像修复，通过优化恢复受损区域的像素值。
22、进一步的，在步骤s202中，所述奖励函数 r t( s t , a t)基于执行动作 a t之后的图像的相似性和质量进行定义，表达式为：
23、；
24、其中，是恢复后的图像，表示结构相似性指数，衡量恢复图像与原始图像之间的结构相似性，表示边缘清晰度，可以通过边缘检测算法（如 sobel 算子）计算，表示颜色保真度，可以通过比较色彩直方图或颜色分布的相似性来计算；参数 α、β、γ 根据具体需求和优化目标进行调整，以平衡不同指标对奖励函数的贡献。这种奖励函数结合了多个图像质量评估因素，能够更全面地评估图像恢复的效果。
25、进一步的，在步骤s204中，q值更新方法为：
26、使用贝尔曼方程来计算目标q值，公式为：
27、；
28、再根据目标q值更新当前的q值；
29、其中， y t表示计算的目标 q 值； r t表示当前状态 s t 下，采取动作 a t 后获得的即时奖励； s t+1表示执行动作 a t 后到达的下一状态； λ 表示折扣因子，取值范围为 [0,1]，用于权衡未来奖励和即时奖励，较小的 λ 值使得模型更关注即时奖励，较大的 λ 值使得模型更关注长期回报；表示目标网络 q 在状态 s t+1 和动作 a 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，在步骤S202中，所述奖励函数rt(St , at)基于执行动作at之后的图像的相似性和质量进行定义，表达式为：
3.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，在步骤S204中，Q值更新方法为：
4.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，在步骤S205中，经验回放和参数更新方法为：
5.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，在步骤三中，帧间图像错误隐藏操作方法为：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，在步骤s202中，所述奖励函数rt(st , at)基于执行动作at之后的图像的相似性和质量进行定义，表达式为：
3.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋先涛，靖永慧，张镇，谢东明，许晓洁，靖婉琦，许得龙，谭承飞，岳艳敏，徐如明，焦明波，宋光恒，
申请(专利权)人：聊城莱柯智能机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。