一种基于深度学习的多帧视频去压缩噪声方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多帧视频去压缩噪声方法。本发明基于深度学习技术，提出了一个多帧视频去压缩噪声的模型，模型的输入是连续的多帧噪声图像，经过预去噪、运动补偿、图像增强模块，学习中间帧的残差噪声，得到较好的去噪图像。本发明的有益效果是：利用相邻帧包含的信息，通过运动补偿技术，提高去噪性能；通过预去噪，预先有效地去除一些严重的噪声，提高后续的去噪性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的多帧视频去压缩噪声方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110610467A
申请号 ：
CN201910861015.X
公开（公告）日 ：
2019-12-24
申请日 ：
2019-09-11
授权号 ：
CN110610467B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
徐烂烂陈梅丽谢亚光
申请人 ：
杭州当虹科技股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天堂软件园E幢16层A座
代理机构 ：
杭州橙知果专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
林伟
优先权 ：
CN201910861015.X
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2020-01-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20190911
申请日 : 20190911
2019-12-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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