[发明专利]一种基于混合神经网络模型的视频去色方法有效
| 申请号： | 201910091019.4 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109871790B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 刘世光;张晓丽 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/90 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于视频处理的技术领域，具体涉及一种基于混合神经网络模型的视频去色方法，包括如下步骤：步骤一，输入彩色视频，并按照预定帧率将视频分割成若干视频帧，编码器利用卷积学习视频帧中图像的局部内容，然后提取局部语义特征；步骤二，提取视频帧之间的时序特征，并将时序特征通过融合器融合到局部语义特征；步骤三，利用基于反卷积的解码器对融合的时序特征进行解码，输出灰度化视频。本发明基于CNN和LSTM混合神经网络，能够保持视频帧对比度和连续视频帧间时序一致性，提高灰度化视频的质量，同时，解决了传统视频去色过程中的闪烁问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 模型 视频 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合神经网络模型的视频去色方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，输入彩色视频，并按照预定帧率将视频分割成若干视频帧，编码器利用卷积学习所述视频帧中图像的局部内容，然后提取局部语义特征；步骤二，提取所述视频帧之间的时序特征，并将时序特征通过融合器融合到所述局部语义特征；步骤三，利用基于反卷积的解码器对融合的所述时序特征进行解码，输出灰度化视频。
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