[发明专利]视频处理方法、设备、无人机及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201780025247.0 | 申请日: | 2017-10-18 |
公开(公告)号: | CN109074633B | 公开(公告)日: | 2020-05-12 |
发明(设计)人: | 肖瑾;曹子晟;胡攀 | 申请(专利权)人: | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06N3/02 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 朱颖;刘芳 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 处理 方法 设备 无人机 计算机 可读 存储 介质 | ||
本发明实施例提供一种视频处理方法、设备、无人机及计算机可读存储介质,该方法包括:将第一视频输入神经网络,所述神经网络的训练集包括第一训练视频和第二训练视频,所述第一训练视频包括至少一个第一时空域立方体,所述第二训练视频包括至少一个第二时空域立方体;利用所述神经网络对所述第一视频进行去噪处理以生成第二视频;以及输出所述第二视频。本发明实施例相比于现有技术中基于运动估计的视频去噪方法,提高了视频去噪的计算复杂度,相比于现有技术中无需运动估计的视频去噪方法,提高了视频去噪的效果。
技术领域
本发明实施例涉及无人机领域,尤其涉及一种视频处理方法、设备、无人机及计算机可读存储介质。
背景技术
随着数码产品如相机、摄像头的普及,视频已经广泛的运用于日常生活中,但是噪声在视频的拍摄过程中依旧是不可避免的,噪声直接影响了视频的质量。
为了去除视频中的噪声,现有技术中对视频的去噪方法包括:基于运动估计的视频去噪方法和无需运动估计的视频去噪方法。但是,基于运动估计的视频去噪方法的计算复杂度高,无需运动估计的视频去噪方法的去噪效果不理想。
发明内容
本发明实施例提供一种视频处理方法、设备、无人机及计算机可读存储介质,以提高对视频去噪的去噪效果。
本发明实施例的第一方面是提供一种视频处理方法,包括:
将第一视频输入神经网络,所述神经网络的训练集包括第一训练视频和第二训练视频,所述第一训练视频包括至少一个第一时空域立方体,所述第二训练视频包括至少一个第二时空域立方体;
利用所述神经网络对所述第一视频进行去噪处理以生成第二视频;以及
输出所述第二视频。
本发明实施例的第二方面是提供一种视频处理设备,包括一个或多个处理器,单独或协同工作,所述一个或多个处理器用于:
将第一视频输入神经网络,所述神经网络的训练集包括第一训练视频和第二训练视频,所述第一训练视频包括至少一个第一时空域立方体,所述第二训练视频包括至少一个第二时空域立方体;
利用所述神经网络对所述第一视频进行去噪处理以生成第二视频;以及
输出所述第二视频。
本发明实施例的第三方面是提供一种无人机,包括:机身;
动力系统,安装在所述机身,用于提供飞行动力;
以及如第二方面所述的视频处理设备。
本发明实施例的第四方面是提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现以下步骤:
将第一视频输入神经网络,所述神经网络的训练集包括第一训练视频和第二训练视频,所述第一训练视频包括至少一个第一时空域立方体,所述第二训练视频包括至少一个第二时空域立方体;
利用所述神经网络对所述第一视频进行去噪处理以生成第二视频;以及
输出所述第二视频。
本实施例提供的视频处理方法、设备、无人机及计算机可读存储介质,通过将原始的带有噪声的第一视频输入到预先训练成的神经网络中,该神经网络是通过干净的第一训练视频包括的至少一个第一时空域立方体和加噪的第二训练视频包括的至少一个第二时空域立方体训练得到的,通过该神经网络对第一视频进行去噪处理以生成第二视频,相比于现有技术中基于运动估计的视频去噪方法,提高了视频去噪的计算复杂度,相比于现有技术中无需运动估计的视频去噪方法,提高了视频去噪的效果。
附图说明
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