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申请/专利权人：湖南弈安云信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的自适应旧视频复原方法，属于人工智能技术领域，旧视频复原方法的步骤如下:S1：视频预处理；针对视频采用常规的图像处理方法，降低图像噪点，提升图像边缘清晰度。S2：读取视频分辨率、超分辨率参数；跟据旧视频本身的分辨率及超分辨倍率参数，确定流程算力及显存需求。S3：跟据视频分辨率和超分辨倍率计算出最大最小算力和显存需求。S4：跟据计算出的最大最小算力需求确定旧视频恢复流程。本发明旧视频复原方法通过将图像复原分为视频预处理、超分辨、视频上色流程等3个部分组成，从而实现针对旧视频实现端到端的解决方法，可以帮助开发人员轻松地将旧视频复原功能集成到其应用程序中。
主权项：1.一种基于深度学习的自适应旧视频复原方法，其特征在于，所述旧视频复原方法的步骤如下:S1：视频预处理；针对视频采用常规的图像处理方法，降低图像噪点，提升图像边缘清晰度；S2：读取视频分辨率、超分辨率参数；跟据旧视频本身的分辨率及超分辨倍率参数，确定流程算力及显存需求；S3：跟据视频分辨率和超分辨倍率计算出最大最小算力和显存需求；S4：跟据计算出的最大最小算力需求确定旧视频恢复流程；所述S3中的具体计算方式为：最大算力需求为：Maxf超分辨a×b，f上色ra×rb≈Maxf超分辨a×b，r2f上色a×b；最小算力需求为：Maxf超分辨a×b，f上色a×b；其中a×b为图像分辨率，r为超分辨倍率，ra×rb为确定超分辨后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南弈安云信息技术有限公司 一种基于深度学习的自适应旧视频复原系统及方法
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