[发明专利]一种基于智能插帧的视觉优化方法

权利要求书

1.一种基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取待优化视频，将所述待优化视频划分为若干视频段，各所述视频段中至少包含三个视频帧；

步骤S2、确定各视频段中相邻视频帧的图像参量并对应计算图像参量表征值，基于各相邻视频帧对应的图像参量表征值的差值确定视频段的平滑状态，所述平滑状态包括第一平滑状态以及第二平滑状态；

步骤S3、基于视频段的平滑状态确定对所述视频段进行插帧优化时的优化方式，其中，在所述视频段处于第一平滑状态时采用第一插帧优化方式，在所述视频段处于第二平滑状态时采用第二插帧优化方式；

所述第一插帧优化方式为，确定所述视频段的各视频帧中的特征轮廓，基于所述视频段中各相邻视频帧中特征轮廓的位移差异量调整插帧数量对所述相邻视频帧进行插帧；

所述第二插帧优化方式为，确定所述视频段的各视频帧的图像亮度表征值，基于所述视频段中各相邻视频帧中图像亮度表征值的差异量调整插帧数量对所述相邻视频帧进行插帧。

2.根据权利要求1所述的基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，确定各视频段中相邻视频帧的图像参量，其中，所述图像参量包括视频帧的对比度值R、亮度值B以及所述视频帧中物体轮廓的面积S。

3.根据权利要求2所述的基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，按照公式（1）计算视频帧的图像参量表征值K，

，

公式（1）中，R0表示预设的对比度对比参量，B0表示预设的亮度对比参量，S0表示预设的轮廓面积对比参量。

4.根据权利要求3所述的基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于各相邻视频帧对应的图像参量表征值的差值确定视频段的平滑状态，其中，

计算各相邻视频帧对应的图像参量表征值的差值的平均值，并且，将所述平均值与预设的图像差值对比阈值进行对比，并根据对比结果确定视频段的平滑状态，其中，

若对比结果满足第一条件，确定视频段的平滑状态为第一平滑状态；

若对比结果满足第二条件，确定视频段的平滑状态为第二平滑状态；

其中，所述第一条件为所述平均值大于等于所述图像差值对比阈值，所述第二条件为所述平均值小于所述图像差值对比阈值。

5.根据权利要求4所述的基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，确定所述视频段的各视频帧中的特征轮廓，其中，

基于相邻视频帧中相同物体轮廓的轮廓中心坐标确定位移差异量，将所述位移差异量与预设的第一位移差异对比阈值进行对比，并根据对比结果确定视频帧中的物体轮廓是否为特征轮廓，其中，

在第一位移对比条件下，确定视频帧中的物体轮廓为特征轮廓；

其中，所述第一位移对比条件为所述位移差异量大于等于所述第一位移差异对比阈值。

6.根据权利要求5所述的基于智能插帧的视觉优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于相邻视频帧中相同物体轮廓的轮廓中心的坐标确定位移差异量，其中，以各所述视频帧的中心点为原点建立直角坐标系，确定相邻视频帧中相同物体轮廓对应的轮廓中心点的坐标，按照公式（2）计算相邻视频帧中物体轮廓的位移差异量D，

，

公式（2）中，y2表示物体轮廓的轮廓中心点在相邻视频帧中的后一视频帧中的Y轴坐标值，y1表示物体轮廓的轮廓中心点在相邻视频帧中的前一视频帧中的Y轴坐标值，x2表示物体轮廓的轮廓中心点在相邻视频帧中的后一视频帧中的X轴坐标值，x1表示物体轮廓的轮廓中心点在相邻视频帧中的前一视频帧中的X轴坐标值。