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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116193121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310210249.4，技术领域涉及：H04N19/146；该发明授权一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法及系统是由叶茂;王虎;朱策设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法及系统，增强方法包括以下步骤：S1、构建压缩HDR视频数据集；S2、进行图像‑特征转换；S3、进行下采样；S4、使用视频增强模块对下采样后的HDR视频特征进行第一次恢复；S5、进行第二次下采样，使用视频增强模块进行第二次尺度间恢复，之后将该特征与第二次增强前的特征融合；S6、进行上采样操作，之后再使用视频增强模块进行增强，并将该特征与第一次增强后的特征进行融合；S7、进行上采样操作，并将上采样得到的特征与S2得到的特征融合到一起；S8、通过特征‑图像转换模块得到增强后的HDR视频。本发明的方法能够节省码率，提高压缩HDR视频质量。

本发明授权一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的压缩HDR视频增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建一个具有丰富场景信息的压缩HDR视频数据集；S2、将压缩HDR视频数据集中的视频帧通过图像-特征转换得到压缩HDR视频特征图；S3、使用下采样操作对压缩HDR视频特征图进行下采样；S4、使用视频增强模块对下采样后的HDR视频特征进行第一次恢复，得到初次恢复的HDR视频特征；S5、对初次恢复的HDR视频特征进行第二次下采样后，使用视频增强模块进行第二次尺度间恢复得到二次重建的HDR视频特征，之后将该特征与第二次增强前的特征融合；S6、对S5融合后的HDR视频特征进行解码操作，首先使用上采样模块对融合的HDR视频特征进行上采样操作，之后将上采样得到的特征与第一次增强后的特征进行融合，再使用视频增强模块进行增强；S7、对S6融合后的HDR视频特征进行上采样操作，并将上采样得到的特征与S2得到的特征融合到一起；S8、将S7融合后的HDR视频特征通过特征-图像转换模块得到增强后的HDR视频。

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