[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

说明书

本公开提供了视频锐化方法、锐化强度预测模型的训练方法和装置，本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、视频处理、多媒体技术领域。具体实现方案为：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，确定目标视频的第k+1帧图像的第一锐化参数；确定构成第k+1帧图像的多个图像块的第二特征；根据第一锐化参数和多个图像块的第二特征，确定多个图像块的第二锐化参数；以及根据多个图像块的第二锐化参数，对第k+1帧图像进行锐化处理。根据本公开实施例的方案，通过模型预测一帧图像的第一锐化参数，并在此基础上，再确定该帧图像的各个图像块的第二锐化参数，这样不仅计算量小，还可以提高锐化速度，使视频的整体锐化效果提升。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、视频处理、多媒体技术领域。

背景技术

锐化是有效的提升视频主观质量的视频增强手段。在视频编码前的预处理阶段做锐化操作，能有效突出视频纹理和边缘，显著提升视频质量。但是，锐化会增大视频码率，且锐化强度太高对视频质量提升有限，甚至会造成负面影响。如何确定合适的锐化强度，需要能够评估锐化带来的主观质量变化，并与锐化造成的视频码率增长代价进行平衡。从而确定对视频质量提升最大且码率增长代价较小的最优锐化强度，作为视频锐化的参数。

发明内容

本公开提供了一种用于视频锐化方法、锐化强度预测模型的训练方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种视频锐化方法，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；

确定构成第k+1帧图像的多个图像块的第二特征；

根据第一锐化参数和多个图像块的第二特征，确定多个图像块的第二锐化参数；以及

根据多个图像块的第二锐化参数，对第k+1帧图像进行锐化处理。

根据本公开的另一方面，提供了一种锐化强度预测模型的训练方法，包括：

根据从视频样本抽取的多个帧图像的第五特征，利用第一预测模型，确定多个帧图像的锐化参数的预测值；

根据多个帧图像的锐化参数的真值与预测值，确定第一预测模型的第一模型参数组；

根据第一模型参数组的多个模型参数，确定多个第二模型参数组；

根据多个第二模型参数组，基于第一预测模型，构建多个第二预测模型；

根据多个帧图像的第五特征，利用多个第二预测模型，确定多个帧图像的多组第三锐化参数；以及

根据多个帧图像在依据多组第三锐化参数进行锐化处理后得到的多个编码效率指标，从多个第二预测模型中，确定锐化强度预测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种视频锐化装置，包括：

第一预测模块，用于根据目标视频的第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；

第一确定模块，用于确定构成第k+1帧图像的多个图像块的第二特征；

第一调整模块，用于根据第一锐化参数和多个图像块的第二特征，确定多个图像块的第二锐化参数；以及

第一锐化模块，用于根据多个图像块的第二锐化参数，对第k+1帧图像进行锐化处理。

根据本公开的另一方面，提供了锐化强度预测模型的训练装置，包括：

第二预测模块，用于根据从视频样本抽取的多个帧图像的第五特征，利用第一预测模型，确定多个帧图像的锐化参数的预测值；