[发明专利]压缩视频处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种压缩视频处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过从预设待处理压缩视频中提取初始视频帧，利用预设增强模型，对所述初始视频帧进行递归式增强处理，得到所示初始视频帧对应的目标增强图像，对所述目标增强图像进行转化，得到目标压缩视频，在对压缩视频进行质量提升时，利用前驱帧图像信息和长范围的多帧图像信息，不依赖于任何预先提取的特征，简化了模型的输入和处理过程，降低了计算复杂度，解决了压缩视频质量提升过程中过于依赖预先提取的特征且计算复杂度高，处理效率低的问题。

技术领域

本发明涉及视频技术领域，尤其涉及一种压缩视频处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，现有的压缩视频质量提升技术存在各种不足，例如，使用支持向量机作为峰值质量帧检测器的方法，重点在增强一帧视频时使用周围最邻近的峰值质量帧，并使用光流估计来实现视频帧之间内容的对齐，最后使用深度卷积神经网络完成对压缩视频质量的提升。但是该方法在检测峰值质量帧时过度依赖预先计算好的36维特征向量，并且在实现视频帧间对齐时使用的光流估计精度不够，准确读低且计算复杂度高，因此该方法性能有限。

QG-ConvLSTM法在卷积神经网络中引入了质量门，旨在根据压缩视频中每一帧图像的质量来分配不同的权重，但是该方法在评估帧质量时依然过度依赖于预先计算好的36维特征向量，给数据集的准备增加了计算复杂度。

还有一种近似的Non-local注意力机制，降低了原有non-local注意力机制的计算复杂度，但相对于视频处理任务而言，计算仍然不够高效。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种压缩视频处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有压缩视频质量提升方法在对压缩视频进行处理时计算复杂度高，处理效率低的技术问题。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种压缩视频处理方法，所述压缩视频处理方法包括以下步骤：

从预设待处理压缩视频中提取初始视频帧；

利用预设增强模型，对所述初始视频帧进行递归式增强处理，得到所述初始视频帧对应的目标增强图像；

对所述目标增强图像进行转化，得到目标压缩视频。

可选地，所述利用预设增强模型，对所述初始视频帧进行递归式增强处理的步骤，包括：

从所述初始视频帧中提取预设数量的连续图像作为目标压缩图像；

利用预设增强模型，对所述目标压缩图像进行增强处理，得到所述目标压缩图像对应的第一增强图像；

将所述第一增强图像插入到所述初始视频帧中所述目标压缩图像对应的位置，得到第一目标图像，将所述第一目标图像作为所述初始视频帧，并返回从所述初始视频帧中提取预设数量的连续图像作为目标压缩图像的步骤。

可选地，所述利用预设增强模型，对所述目标压缩图像进行增强处理，得到所述目标压缩图像对应的第一增强图像的步骤，包括：

对所述目标压缩图像进行图像融合处理，得到所述目标压缩图像对应的第一特征图像；

对所述目标压缩图像进行差分与卷积处理，得到所述目标压缩图像对应的注意力图像；

利用第一预设算法，对所述第一特征图像和所述注意力图像进行计算，得到所述目标压缩图像对应的目标特征图像；

对所述目标特征图像进行残差重建处理，得到所述目标压缩图像对应的第一增强图像。

可选地，所述对所述目标压缩图像进行图像融合处理，得到所述目标压缩图像对应的第一特征图像的步骤，包括：

利用预设融合模型，对所述目标压缩图像进行连续编码处理，得到所述目标压缩图像对应的编码特征图像；