一种运动视频去模糊的方法.pdf
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一种运动视频去模糊的方法.pdf
本发明提供一种运动视频去模糊的方法,包括构建视频去模糊模型;获取原视频序列,利用视频去模糊中的DSMAP?GAN网络对输入的模糊视频图像帧进行预处理,得到一个初步去模糊处理的视频图像帧;将已得到的视频图像帧输入到光流估计模块进行光流估计,再通过时间锐度先验模块得到时间锐度先验信息,最后将上述内容输入到图像隐藏帧恢复网络模块中进行处理,最终输出清晰的视频图像帧,并将其合成流畅的清晰视频。从而能解决现有技术所存在的问题。
视频去模糊方法及装置、视频去模糊模型训练方法及装置.pdf
本申请公开了一种视频去模糊方法、去模糊模型训练方法、装置、介质及设备,可应用于视频、视频去模糊场景,以及视频程序或小程序中。该方法包括:获取视频的当前视频帧,及当前视频帧的前后时刻的多个邻近视频帧;根据训练好的视频去模糊模型中的梯度分支模型对当前视频帧进行处理,生成当前视频帧的多个尺度的梯度信息;根据多个尺度的梯度信息及多个邻近视频帧,利用训练好的视频去模糊模型中的重建分支模型对当前视频帧进行重建,以得到当前视频帧对应的去模糊后的目标视频帧,梯度分支模型及重建分支模型为编解码器结构的模型。
一种家用监控视频截图的盲去模糊方法.pdf
本发明公开了一种家用监控视频截图的盲去模糊方法。本发明首先从监控视频中截取所要处理的非均匀模糊图像;再从模糊图像中提取n个相互重叠的分块;之后利用基于暗通道的盲去模糊方法对每个分块进行处理,获得对应的清晰分块;最后利用窗口函数对清晰分块的重叠部分进行融合获得最终的清晰图像。本发明通过基于暗通道的盲去运动模糊方法使得恢复图像的所有局部都是清晰的,避免了不能完整恢复图像的问题,可以有效提高家用监控视频截图的清晰度,避免出现伪影等不能完全复原的情况。
基于补丁匹配与合成的视频去模糊方法.pdf
本发明提出一种基于补丁匹配与合成的视频去模糊方法,本方法设计了多尺度补丁匹配模块和补丁合成模块,首先利用多尺度补丁匹配模块将输入的多个视频帧特征离散为不同尺度、部分重叠的特征补丁,然后从特征补丁集合中匹配相似、可用的锐利补丁,为目标特征补丁的复原提供关键的纹理细节。然后利用补丁合成模块融合多尺度补丁匹配模块得到的锐利补丁,帮助目标补丁的去模糊。本方法通过直接匹配、融合视频帧序列中任意相似补丁来获取视频帧间时空依赖,从而有效改善视频去模糊的效果。
一种基于无监督学习的视频去模糊方法.pdf
本发明公开了一种基于无监督学习的视频去模糊方法,首先构建去模糊网络;根据输入视频中每一帧图像的边缘信息,将视频中图像块归类成清晰和不清晰两类;使用不清晰的图像块生成数据集,对去模糊网络进行训练;再使用清晰的图像块生成数据集,对去模糊网络进行训练;最后使用训练好的去模糊网络对输入视频进行去模糊,得到清晰视频。本发明无需模糊视频对应的真实清晰视频,而是从输入视频中构建数据集训练去模糊网络,减小数据集和真实情况的差异,提升视频去模糊性能。