[发明专利]一种轻量化图像和视频质量重建方法、装置和设备在审
申请号: | 202210263487.7 | 申请日: | 2022-03-17 |
公开(公告)号: | CN114638756A | 公开(公告)日: | 2022-06-17 |
发明(设计)人: | 张东阳;谭嵩;周记生 | 申请(专利权)人: | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T3/40;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 姚璐华 |
地址: | 410003 湖南省*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 量化 图像 视频 质量 重建 方法 装置 设备 | ||
1.一种轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像;
对所述待处理图像进行X倍降采样处理,并进行通道扩展,得到第一特征图;
对所述第一特征图进行低级特征提取;
对提取到的低级特征进行N倍上采样,所述N不小于2;
对所述N倍上采样的采样结果进行高级特征提取,得到重建特征;
对所述重建特征进行M倍上采样,所述M不小于2;
采用预设的高频注意力结构对所述待处理图像提取高频特征图并和M倍上采样的采样结果进行处理得到增强高频后的结果图。
2.根据权利要求1所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对所述待处理图像进行X倍降采样处理,并进行通道扩展,得到第一特征图,包括:
采用预设卷积核与所述待处理图像进行步长为X的卷积操作,得到降采样X倍的特征图,记为第一特征图;
对所述第一特征图进行一次非线性变换,以扩展第一特征图的通道数。
3.根据权利要求2所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对所述第一特征图进行一次非线性变换,包括:
采用信息增强模块对所述第一特征图进行一次非线性变换。
4.根据权利要求2所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对所述第一特征图进行低级特征提取,包括:
采用特征增强的特征增强蒸馏模块对所述第一特征图的通道进行第一次蒸馏,由所述第一特征图的通道中蒸馏出A个通道的特征图,记为第一蒸馏特征图,所述A为一个预设的正整数;
对于第一次蒸馏剩余的通道对应的特征图进行特征提取和通道降维操作,记为第一降维特征图;
采用特征增强的特征增强蒸馏模块对所述第一降维特征图的通道进行第二次蒸馏,由所述第一降维特征图的通道中蒸馏出C个通道的特征图,记为第二蒸馏特征图;
对于第二次蒸馏剩余的通道对应的特征图进行特征提取和通道降维操作,得到B个通道的特征图,记为第二降维特征图,所述B为对所述待处理图像进行X倍降采样处理后的通道数;
对所述第一特征图、第一蒸馏特征图、第二蒸馏特征图以及第二降维特征图在通道维度进行融合,得到第一融合特征图;
再对所述第一融合特征图进行特征融合和通道降维,得到具有D个通道的特征图,记为第二特征图;
然后对所述第二特征图进行特征提取,得到第三特征图,该特征提取结果即为低级特征提取结果。
5.根据权利要求4所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对提取到的低级特征进行N倍上采样,所述N不小于2,包括:
将对所述第三特征图与所述第二特征图在通道维度上进行融合,并采用1*1卷积对融合结果进行特征融合,得到第四特征图;
对所述第四特征图进行一次2倍上采样。
6.根据权利要求5所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对所述N倍上采样的采样结果进行高级特征提取,得到重建特征,包括:
采用特征增强的特征增强蒸馏模块对所述第四特征图的2倍上采样结果进行高级特征提取,得到重建特征。
7.根据权利要求6所述的轻量化图像和视频质量重建方法,其特征在于,对所述重建特征进行M倍上采样为:
对所述重建特征进行2倍上采样。
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