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一种基于深度学习的老旧影片修复重制方法

基本信息

申请号 CN201810699895.0 申请日 -
公开（公告）号 CN108961186B 公开（公告）日 2022-02-15
申请公布号 CN108961186B 申请公布日 2022-02-15
分类号 G06T5/00（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 赵岩;聂可卉 申请（专利权）人 福建帝视科技集团有限公司
代理机构 福州君诚知识产权代理有限公司 代理人 戴雨君
地址 350000 福建省福州市鼓楼区西洪路528号云座2号楼5楼B区
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开一种基于深度学习的老旧影片修复重制方法，其包括以下步骤：步骤1：将视频通过ffmpeg抽帧，并分别形成去隔行扫描模型、视频插帧模型、去模糊网络和超分辨率模型的训练数据集；步骤2：训练去隔行扫描网络模型；步骤3：训练视频插帧网络模型；步骤4：训练去模糊网络；步骤5：训练超分辨率网络；步骤6：训练去噪网络。本发明基于深度学习对老旧影片分别应用去隔行扫描，视频去噪，视频去模糊，视频插帧和超分辨率技术对其进行修复，与人工手动相比，稳定性更高，提高了运算速度，提高了图像复原的精确度。本发明处理后的图像复原效果好、复原后图像清晰度高、使用方便、成本低等优点。