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一种基于深度学习的视频自动剪辑方法及介质 

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申请/专利权人:深圳市九分文化传媒有限公司

摘要:本发明涉及人工智能技术领域,揭露了一种基于深度学习的视频自动剪辑方法及介质,方法包括:从待剪辑视频帧中提取目标视频帧序列,并对目标视频帧序列进行图像增强,得到增强图像帧序列;提取每个增强图像帧的初始特征点集,并对初始特征点集进行特征点筛选,得到目标特征点;根据目标特征点对增强图像帧序列进行场景划分,得到场景图像帧集合,提取场景图像帧集合对应的场景音频;提取场景图像帧集合及场景音频的多模态时序特征,根据多模态时序特征计算场景图像帧集合的场景描述;根据场景描述生成剪辑策略,根据剪辑策略对待剪辑视频进行剪辑,得到剪辑视频。本发明可以提高视频自动剪辑的效果。

主权项:1.一种基于深度学习的视频自动剪辑方法,其特征在于,所述方法包括:获取待剪辑视频,根据所述待剪辑视频中每个视频帧的图像清晰度从所述待剪辑视频中提取目标视频帧序列,并对所述目标视频帧序列进行图像增强,得到增强图像帧序列;其中,所述对所述目标视频帧序列进行图像增强,得到增强图像帧序列,包括:将所述目标视频帧序列中的每个目标视频帧转换到亮度色彩空间,得到色调分量、饱和度分量及亮度分量;对所述亮度分量进行图像分解,得到光照图像及反射图像,并对所述光照图像进行分块,得到光照图像块;分别对所述光照图像块进行直方图均衡,得到增强光照图像;计算所述反射图像在多个方向的方向梯度,根据所述方向梯度对所述反射图像进行增强,得到增强反射图像;利用如下公式对所述反射图像进行增强,得到增强反射图像: 其中,Fe表示增强反射图像,F表示反射图像,M表示方向梯度的总数,表示卷积计算,Om表示第m个方向梯度;对所述增强光照图像及所述增强反射图像进行逆图像分解,得到增强亮度分量;将所述色调分量、所述饱和度分量及增强亮度分量转换到RGB色彩空间,得到增强图像帧序列;提取所述增强图像帧序列中每个增强图像帧的初始特征点集,计算所述初始特征点集中每个初始特征点的灰度变化值,根据所述灰度变化值对所述初始特征点集进行特征点筛选,得到目标特征点;根据所述目标特征点对所述增强图像帧序列进行场景划分,得到场景图像帧集合,提取所述场景图像帧集合对应的场景音频;根据所述场景图像帧集合及所述场景音频提取所述场景图像帧集合的多模态时序特征,根据所述多模态时序特征计算所述场景图像帧集合的场景描述;根据所述场景描述生成所述待剪辑视频的剪辑策略,根据所述剪辑策略对所述待剪辑视频进行剪辑,得到剪辑视频。

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