[发明专利]视频锐化方法、锐化强度预测模型的训练方法和装置

权利要求书

1.一种视频锐化方法，包括：

根据目标视频的第k帧图像的第一特征，利用锐化强度预测模型，确定所述目标视频的第k+1帧图像的第一锐化参数；其中，k为正整数；

确定构成所述第k+1帧图像的多个图像块的第二特征；

根据所述第一锐化参数和所述多个图像块的第二特征，确定所述多个图像块的第二锐化参数；以及

根据所述多个图像块的第二锐化参数，对所述第k+1帧图像进行锐化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一锐化参数和所述多个图像块的第二特征，确定所述多个图像块的第二锐化参数，包括：

根据所述多个图像块的第二特征，确定所述第k+1帧图像的第一特征；

根据所述多个图像块的第二特征和所述第k+1帧图像的第一特征，对所述第一锐化参数进行调整，得到所述多个图像块的第二锐化参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个图像块的第二特征和所述第k+1帧图像的第一特征，对所述第一锐化参数进行调整，得到所述多个图像块的第二锐化参数，包括：

根据所述第k+1帧图像的第一特征的第一函数关系，确定第三特征；

在所述多个图像块中的第一图像块的第二特征小于所述第三特征的情况下，将所述第一锐化参数提高后得到的锐化参数作为所述第一图像块的第二锐化参数；其中，所述第一图像块为所述多个图像块中的任一个图像块。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个图像块的第二特征和所述第k+1帧图像的第一特征，对所述第一锐化参数进行调整，得到所述多个图像块的第二锐化参数，包括：

根据所述第k+1帧图像的第一特征的第二函数关系，确定第四特征；

在所述多个图像块中的第二图像块的第二特征大于所述第四特征的情况下，将所述第一锐化参数降低后得到的锐化参数作为所述第二图像块的第二锐化参数；其中，所述第二图像块为所述多个图像块中的任一个图像块。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个图像块的第二特征和所述第k+1帧图像的第一特征，对所述第一锐化参数进行调整，得到所述多个图像块的第二锐化参数，包括：

根据所述第k+1帧图像的第一特征的第一函数关系，确定第三特征；

根据所述第k+1帧图像的第一特征的第二函数关系，确定第四特征；其中，所述第四特征大于所述第三特征；

在所述多个图像块中的第三图像块的第二特征小于所述第四特征且大于所述第三特征的情况下，将所述第一锐化参数作为所述第三图像块的第二锐化参数；其中，所述第三图像块为所述多个图像块中的任一个图像块。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述第k帧图像的第一特征根据以下任一种计算方式得到：

所述第k帧图像的多个像素点的像素值与所述多个像素点的领域高斯均值之差的平方均值；

所述第k帧图像的多个像素点的像素值与所述多个像素点的领域高斯均值之差的绝对值均值；

所述第k帧图像的多个像素点的像素值与所述多个像素点的领域高斯均值之差的方差；

构成所述第k帧图像的多个图像块的每个像素点的像素值的方差的均值；

构成所述第k帧图像的多个第像块的每个像素点的像素值的方差的指数运算后的均值；

构成所述第k帧图像的多个图像块的每个像素点的像素值的方差的对数运算后的均值；

构成所述第k帧图像的多个图像块的每个像素点的像素值做哈达玛变换后的交流高频系数和的均值。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述确定构成所述第k+1帧图像的多个图像块的第二特征，包括：

确定构成所述第k+1帧图像的多个图像块；

根据每个图像块的各个像素点的像素值与所述各个像素点的领域高斯均值之差，得到中间结果；

根据所述中间结果的平方均值，得到所述每个图像块的第二特征。