[发明专利]模型生成方法、视频增强方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

将样本图片集中的每个样本图像对输入初始增强模型；一个所述样本图像对包括样本图像、所述样本图像的辅助图像以及样本增强图像，所述辅助图像是基于所述样本增强图像生成的；

根据每个样本图像对中的样本图像及辅助图像，并利用所述初始增强模型对每个所述样本图像进行增强处理；其中，所述辅助图像用于模拟所述样本图像的增强后的前一帧图像；

基于每个增强后的样本图像以及所述样本图像的样本增强图像，计算所述初始增强模型的损失值；

若所述损失值在预设范围内，将所述初始增强模型作为视频增强模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本图像与所述样本图像的样本增强图像的内容相同，所述样本增强图像的质量优于所述样本图像；

所述基于每个增强后的样本图像以及所述样本图像的样本增强图像，计算所述初始增强模型的损失值之后，所述方法还包括：

若所述损失值不在预设范围内，基于所述损失值表示的误差程度调整所述初始增强模型的参数，并基于所述样本图片集对调整后的初始增强模型继续训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将样本图片集中的每个样本图像对输入初始增强模型之前，所述方法还包括：

对于每个样本图像对，对所述样本图像对中的样本增强图像进行指定处理；所述指定处理至少包括裁剪处理、旋转处理以及模糊处理中的两种或多种；

将处理后的样本增强图像的大小调节至所述样本图像对中样本图像的大小，得到所述样本图像对中的辅助图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始增强模型包括输入层、卷积层、全连接层以及反卷积层；所述卷积层中的参数至少包括：卷积核的值，所述全连接层中的参数至少包括权重矩阵；

所述根据每个样本图像对中的样本图像及辅助图像，并利用所述初始增强模型对每个所述样本图像进行增强处理，包括：

对于每个所述样本图像，通过所述输入层将所述样本图像中每个像素对应的颜色通道值与所述辅助图像中相同位置的像素对应的色彩通道值进行组合，得到每个像素对应的多个通道值；

通过所述卷积层将所述样本图像中每个像素对应的多个通道值组成的像素矩阵，与所述卷积核进行卷积运算，得到卷积后的第一像素矩阵；

通过所述全连接层将所述权重矩阵与所述第一像素矩阵相乘，得到第二像素矩阵；

通过所述反卷积层对所述第二像素矩阵进行反卷积运算，得到增强后的样本图像。

5.一种视频增强方法，其特征在于，所述方法包括：

将待处理视频输入视频增强模型；

通过所述视频增强模型对所述待处理视频中的每帧图像进行增强处理，得到目标视频；其中，所述视频增强模型是利用权利要求1至4中任一项所述的方法生成的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将待处理视频输入视频增强模型，包括：

根据待处理视频中每帧图像之间的色彩相似度，将所述待处理视频切分为多个待处理视频段；

将各待处理视频段依次输入所述视频增强模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述视频增强模型对所述待处理视频中的每帧图像进行增强处理，得到目标视频，包括：

对于每个所述待处理视频段，利用所述视频增强模型对所述待处理视频段中的第一帧图像进行增强处理，以及对除所述第一帧图像之外的任一图像，基于所述图像以及所述图像的前一帧图像，对所述图像进行增强处理，得到目标视频段；

将各目标视频段组合得到所述目标视频。