[发明专利]视频降噪方法和装置、计算机系统和可读存储介质

说明书

本发明提供了一种视频降噪方法和装置、计算机系统和可读存储介质，降噪方法包括：获取视频流，视频流中包含有以时间顺序排列的多个图像帧；生成相邻图像帧之间的光流场；基于光流场，构建前景图并进行视频分解，生成图像帧对应的前景和背景；对前景和背景分别进行降噪处理并得到降噪后的前景和背景，生成降噪后的前景；基于降噪后的前景和背景生成降噪后的视频流；该神经网络系统能够对视频流进行降噪处理。

技术领域

本发明涉及视频降噪技术领域，尤其涉及视频降噪方法和装置、计算机系统和可读存储 介质。

背景技术

在现代社会中，使用相机或探测器进行视频拍摄，是一件常见的事情，在进行视频拍摄 的时候，由于各种因素的影响，导致所获取到的视频流中经常会含有噪音，例如，高斯噪音、 压缩噪音等。在发明人的长期实践中，发现在拍摄视频时，相机或探测器通常都不会静置的， 而是处于振动或运动中，从而导致所拍摄的视频中的背景也会运动，这会导致噪音的产生的， 因此，需要针对这种情况所拍摄到的视频进行降噪处理。

在现有技术中，通常会使用以下技术进行视频降噪：

(1)基于监督学习的降噪方法，该降噪方法大多数都是对视频流的每一个图像帧进行降 噪处理，即这些降噪方法没有很好地利用相邻图像帧之间的信息以及时间一致性，导致降噪 效果不佳。

(2)RPCA(Robust Principle ComponentAnalysis，主成分分析法)分解方法，该方法只 能针对静态背景的视频进行前后景建模，无法针对由相机镜头运动引起的移动背景视频进行 处理。

发明内容

本发明的目在于提供视频降噪方法和装置、计算机系统和可读存储介质。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施例提供了一种视频降噪方法，包括以下步骤： 获取视频流，所述视频流中包含有以时间顺序排列的多个图像帧I₀，I₁，...，I_T，T为自然数； 生成图像帧I_m和图像帧I_m-1之间的光流场O_m→m-1＝G_flow(I_m，I_m-1)，其中，G_flow为光流估计 器；基于光流场O_m→m-1，构建前景图并进行视频分解，并生成图像帧I_m对应的前景S_m和背 景L_m；对前景S_m和背景L_m分别进行降噪处理并得到降噪后的前景和降噪后的背景基 于以下公式生成降噪后的前景其中，m＝1，2，...，T，W()是配准函数，ρ为平滑度值； 基于前景和背景生成降噪后的视频流，其中，m＝1，2，...，T。

作为本发明实施方式的进一步改进，所述“基于光流场O_m→m-1，构建前景图并进行视频 分解，并生成图像帧I_m对应的前景S_m和背景L_m”包括：生成I_m与I_m-1之间的背景偏移量；基 于所述背景偏移量、生成当前图像帧I_m相对于前一图像帧I_m-1之间的单应矩阵H_m→m-1；利用 单应矩阵生成图像帧I_m对应的全景尺寸下的图像Y_m以及掩码矩阵基于全景图、主成分 追踪算法和光流场O_m→m-1、生成图像帧I_m对应的前景S_m和背景L_m。

作为本发明实施方式的进一步改进，所述掩码矩阵为对图像帧I_m进行透视变换而得 到。