[发明专利]视频超分处理方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频超分处理方法，其特征在于，包括：

确定待进行超分处理的视频的图像帧；

根据所述图像帧的横向梯度算子、纵向梯度算子以及除所述横向和所述纵向以外的剩余方向梯度算子，计算所述图像帧的边缘强度，并根据所述图像帧的边缘强度，对所述图像帧进行超分处理。

2.根据权利要求1所述的视频超分处理方法，其特征在于，根据所述图像帧的横向梯度算子、纵向梯度算子以及除所述横向和所述纵向以外的剩余方向梯度算子，计算所述图像帧的边缘强度，并根据所述图像帧的边缘强度，对所述图像帧进行超分处理，包括：

根据所述图像帧的横向梯度算子、纵向梯度算子、45°方向梯度算子和135°方向梯度算子，计算所述图像帧的边缘强度，并根据所述图像帧的边缘强度，对所述图像帧进行超分处理。

3.根据权利要求2所述的视频超分处理方法，其特征在于，根据所述图像帧的横向梯度算子、纵向梯度算子、45°方向梯度算子和135°方向梯度算子，计算所述图像帧的边缘强度，并根据所述图像帧的边缘强度，对所述图像帧进行超分处理，包括：

计算所述图像帧的第一横向梯度算子、第一纵向梯度算子、第一45°方向梯度算子和第一135°方向梯度算子；

根据所述第一横向梯度算子、所述第一纵向梯度算子、所述第一45°方向梯度算子和所述第一135°方向梯度算子，计算得到第一边缘图；

计算所述第一边缘图的第二横向梯度算子、第二纵向梯度算子、第二45°方向梯度算子和第二135°方向梯度算子；

根据所述第二横向梯度算子、所述第二纵向梯度算子、所述第二45°方向梯度算子和所述第二135°方向梯度算子，计算得到第二边缘图；

根据所述第二边缘图对所述第二横向梯度算子、所述第二纵向梯度算子、所述第二45°方向梯度算子和所述第二135°方向梯度算子分别进行归一化处理，得到归一化后的第二横向梯度算子、归一化后的第二纵向梯度算子、归一化后的第二45°方向梯度算子和归一化后的第二135°方向梯度算子；

根据归一化后的第二横向梯度算子、归一化后的第二纵向梯度算子、归一化后的第二45°方向梯度算子和归一化后的第二135°方向梯度算子，分配x方向、y方向、45°方向和135°方向的权重；

根据x方向、y方向、45°方向和135°方向的权重，确定所述图像帧中的像素点的替换像素值。

4.根据权利要求1所述的视频超分处理方法，其特征在于，确定待进行超分处理的视频的图像帧，包括：

获取待进行超分处理的视频的图像帧；

对所述图像帧进行锐化处理，得到锐化处理后的图像帧。

5.根据权利要求1所述的视频超分处理方法，其特征在于，确定待进行超分处理的视频的图像帧，包括：

获取待进行超分处理的视频的图像帧；

对所述图像帧进行去噪处理，得到去噪后的图像帧。

6.根据权利要求4所述的视频超分处理方法，其特征在于，对所述图像帧进行锐化处理，得到锐化处理后的图像帧，包括：

确定所述图像帧的边缘点的边缘强度；

根据边缘点的边缘强度确定边缘点的锐化权重；其中，边缘强度越强，锐化权重越大；

根据边缘点的锐化权重对所述图像帧进行锐化处理，得到锐化处理后的图像帧。

7.根据权利要求6所述的视频超分处理方法，其特征在于，在得到锐化处理后的图像帧后，所述方法还包括：

通过预设亮度值区间对锐化处理后的图像帧进行黑白边抑制处理。

8.根据权利要求5所述的视频超分处理方法，其特征在于，对所述图像帧进行去噪处理，得到去噪后的图像帧，包括：

将所述图像帧输入至去噪模型中，得到去噪后的图像帧；

其中，所述去噪模型是利用带有噪声的样本图像作为输入，利用去噪后的样本图像作为输出，进行深度学习训练后得到的模型；所述去噪模型对应的损失函数中，为边缘点分配第一损失计算权重，为非边缘点分配第二损失计算权重，其中，所述第一损失计算权重大于所述第二损失计算权重。