[发明专利]VR视频的处理方法、装置及电子设备有效
| 申请号: | 202010748086.1 | 申请日: | 2020-07-29 |
| 公开(公告)号: | CN111787300B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
| 发明(设计)人: | 鲁方波 | 申请(专利权)人: | 北京金山云网络技术有限公司 |
| 主分类号: | H04N13/122 | 分类号: | H04N13/122;H04N13/139;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 徐丽 |
| 地址: | 100000 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | vr 视频 处理 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种VR视频的处理方法,其特征在于,包括:
获取待处理VR视频;
通过预先训练好的多个图像失真修复模型,分别对所述待处理VR视频进行修复处理,得到多个修复后的VR视频;其中,每个所述失真修复模型用于修复所述待处理VR视频的一种图像失真类型,且不同的图像失真修复模型对应的图像失真类型不同;
确定每种所述图像失真类型对所述待处理VR视频造成的失真程度;
根据所述失真程度对所述多个修复后的VR视频进行加权融合,得到处理后的VR视频;
所述确定每种所述图像失真类型对所述待处理VR视频造成的失真程度的步骤,包括:获取所述待处理VR视频的图像帧中每个像素点的纬度值;所述纬度值为所述像素点和观看点的连线与水平面的夹角;根据所述纬度值,确定每种所述图像失真类型对所述待处理VR视频造成的失真程度。
2.根据权利要求1所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述多个图像失真修复模型包括:图像去模糊模型和图像去畸变模型;
所述图像去模糊模型对应的图像失真类型为图像模糊,所述图像去模糊模型用于对图像进行去模糊处理,得到清晰度优化的图像;
所述图像去畸变模型对应的图像失真类型为图像畸变,所述图像去畸变模型用于对图像进行去畸变处理,得到清晰度优化的图像。
3.根据权利要求2所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述图像去模糊模型通过下述方式训练得到:
获取预设的第一初始VR视频;
对所述第一初始VR视频的图像帧进行缩放和模糊处理,得到分辨率降低的第一VR视频;
以分辨率降低的所述第一VR视频和所述第一初始VR视频为训练集,训练预设的神经网络,得到图像去模糊模型。
4.根据权利要求3所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述对所述第一初始VR视频的图像帧进行缩放和模糊处理,得到分辨率降低的第一VR视频的步骤,包括:
按预设第一缩放倍数,对所述第一初始VR视频的每一帧图像进行缩放,得到缩放后的VR视频;
对缩放后的所述VR视频进行高斯模糊处理,得到分辨率降低的第一VR视频。
5.根据权利要求3所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述以分辨率降低的所述第一VR视频和所述第一初始VR视频为训练集,训练预设的神经网络,得到图像去模糊模型的步骤,包括:
以分辨率降低的所述第一VR视频为预设神经网络的输入,以所述第一初始VR视频为所述神经网络的输出,训练所述神经网络,直至满足预设的训练终止条件,得到训练好的图像去模糊模型。
6.根据权利要求2所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述图像去畸变模型通过下述方式训练得到:
获取预设的第二初始VR视频;
对所述第二初始VR视频的图像帧进行缩放和畸变处理,得到分辨率降低的第二VR视频;
以分辨率降低的所述第二VR视频和所述第二初始VR视频为训练集,训练预设的神经网络,得到图像去畸变模型。
7.根据权利要求6所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述对所述第二初始VR视频的图像帧进行缩放和畸变处理,得到分辨率降低的第二VR视频的步骤,包括:
按预设第二缩放倍数,对所述第二初始VR视频的每一帧图像进行缩放,得到缩放后的VR视频;
对缩放后的所述VR视频进行桶形畸变处理,得到分辨率降低的第二VR视频。
8.根据权利要求1所述的VR视频的处理方法,其特征在于,所述多个图像失真修复模型包括图像去模糊模型和图像去畸变模型,所述图像去模糊模型对应的图像失真类型为图像模糊,所述图像去畸变模型对应的图像失真类型为图像畸变;
所述根据所述纬度值,确定每种所述图像失真类型对所述待处理VR视频造成的失真程度的步骤,包括:
将所述纬度值的余弦值,确定为图像模糊对所述待处理VR视频造成的失真程度;
将1减去所述余弦值得到的值,确定为图像畸变对所述待处理VR视频造成的失真程度。
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