[发明专利]视频去模糊方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频去模糊方法，其特征在于，包括：

获取视频中的当前图像，以及所述当前图像的N个邻近图像，所述N为正整数；

提取所述当前图像在M个尺度下的第一特征信息，以及所述N个邻近图像中每一个邻近图像在所述M个尺度下的第二特征信息，所述M为正整数；

针对所述N个邻近图像中的每一个邻近图像，将所述邻近图像在所述M个尺度下的第二特征信息分别与所述M个尺度下的第一特征信息对齐；

根据所述N个邻近图像中每一个邻近图像在所述M个尺度下对齐后的第二特征信息，得到去模糊后的当前图像；

其中，所述将所述邻近图像在所述M个尺度下的第二特征信息分别与所述M个尺度下的第一特征信息对齐，包括：针对所述M个尺度下的第i个尺度，根据所述第i个尺度下的第二特征信息和第一特征信息，得到所述第i个尺度下的第二特征信息与第一特征信息之间的目标偏置量，所述i为从1到M的正整数；根据所述第i个尺度下的目标偏置量，得到所述邻近图像在所述第i个尺度下与所述第一特征信息对齐后的第二特征信息；

其中，所述根据所述第i个尺度下的第二特征信息和第一特征信息，得到所述第i个尺度下的第二特征信息与第一特征信息之间的目标偏置量，包括：将所述第i个尺度下的第二特征信息和第一特征信息进行级联后，输入第i个感受野模块中，得到所述第i个感受野模块输出的所述第i个尺度下第二特征信息与第一特征信息之间的第一偏置量；根据所述第i个尺度下的第一偏置量，确定所述第i个尺度下的目标偏置量；

若i=1时，第一个感受野模块包括第一感受野单元，若i大于1时，则所述第i个感受野模块包括i个不同的感受野单元和第一卷积层；对应的，所述将所述第i个尺度下的第二特征信息和第一特征信息进行级联后，输入第i个感受野模块中，得到所述第i个感受野模块输出的所述第i个尺度下第二特征信息与第一特征信息之间的第一偏置量，包括：

若i=1时，则将第一个尺度下的第二特征信息和第一特征信息进行级联后，输入所述第一感受野单元中，得到所述第一感受野单元输出的第一偏置量；

若i大于1时，则将所述第i个尺度下的第二特征信息和第一特征信息进行级联后，分别输入所述i个不同的感受野单元中，得到所述i个不同的感受野单元中每个感受野单元输出的偏置量；将所述i个不同的感受野单元中每个感受野单元输出的偏置量进行级联后，输入所述第一卷积层中，得到所述第一卷积层输出的所述第i个尺度下的第一偏置量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第i个感受野模块的感受野大小与其他尺度对应的感受野模块的感受野大小一致，所述其他尺度为所述M个尺度中除所述第i个尺度外的其他尺度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述i个不同感受野单元中，第i个感受野单元对应的感受野大小是基于第i-1个感受野单元对应的感受野大小和所述第i个尺度对应的下采样信息确定的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若i=3，则所述第i个感受野模块包括第一感受野单元、第二感受野单元和第三感受野单元，所述第一感受野单元包括至少一个卷积层，所述第二感受野单元和所述第三感受野单元中的至少一个感受野单元包括至少一个空洞卷积层。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第i个尺度下的第一偏置量，确定所述第i个尺度下的目标偏置量，包括：

若i=1时，则将第一个尺度下的第一偏置量，确定为所述第一个尺度下的目标偏置量；

若i大于1时，则获取所述邻近图像在第i-1个尺度下的第二特征信息与第一特征信息之间的目标偏置量，并根据所述第i-1个尺度下的目标偏置量和所述第i个尺度下的第一偏置量，确定所述第i个尺度下的目标偏置量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第i-1个尺度下的目标偏置量和所述第i个尺度下的第一偏置量，确定所述第i个尺度下的目标偏置量，包括：

将所述第i-1个尺度下的目标偏置量与所述第i个尺度下的第一偏置量进行级联后，输入第二卷积层，得到所述第二卷积层输出的所述第i个尺度下的目标偏置量。