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公开(公告)号：CN114363702B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111682151.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/4402
Abstract: 本发明公开了一种SDR视频转换为HDR视频的方法、装置、设备及存储介质，针对现有的视频转换方法，采用固定3DLUT的算法不能很好适应于多个场景，不具有通用性的问题，通过构建自适应3DLUT映射表，将每帧SDR图像输入自适应3D LUT模型，采用三线性插值法将SDR图像转换为HDR图像，得到多个一帧HDR图像；将多帧HDR图像进行编码，得到HDR视频。基于自适应3D LUT算法，适用于多种场景，提高视频转换的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114565543A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111655771.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明是一种基于UV直方图特征的视频色彩增强方法及系统，通过深度学习算法图像UV分量的调节参数，本发明可在cpu上实现实时的视频色彩增强，使得视频的颜色变得更加鲜艳明亮。本发明是基于YUV颜色空间的算法，避免了颜色空间转换造成的大量耗时的操作，而且利用开源的数据集，能够根据不同场景自适应的调节算法参数，无需人为干预，在算法的使用上特别友好。
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公开(公告)号：CN112330543A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011382569.0
申请日：2020-12-01
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域，提供了一种基于自监督学习的视频超分辨方法及系统，包括建立自监督超分辨率训练框架，具体为：下载超高清电影，并分割成高分辨率视频片段HR，作为超分辨率训练框架的训练数据输入；将高分辨率视频片段HR输入视频退化网络进行下采样，输出低分辨率视频片段LR；将低分辨率视频片段LR输入超分辨率网络进行预测，输出预测后的高分辨率视频片段HR_pred；通过训练损失函数更新超分辨率网络的网络权重。更多的从图像退化的角度，使得超分辨网络的输入更好的符合现实情形，训练得到了耗时低、效果相对较好的超分辨率模型，有很高的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114363702A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111682151.6
申请日：2021-12-28
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N21/4402
Abstract: 本发明公开了一种SDR视频转换为HDR视频的方法、装置、设备及存储介质，针对现有的视频转换方法，采用固定3DLUT的算法不能很好适应于多个场景，不具有通用性的问题，通过构建自适应3DLUT映射表，将每帧SDR图像输入自适应3D LUT模型，采用三线性插值法将SDR图像转换为HDR图像，得到多个一帧HDR图像；将多帧HDR图像进行编码，得到HDR视频。基于自适应3D LUT算法，适用于多种场景，提高视频转换的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112019827A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010911211.6
申请日：2020-09-02
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N9/64
Abstract: 本发明公开了一种视频图像色彩增强的方法、装置、设备及存储介质，针对传统的色彩增强方法不能解决影视剧复杂多变场景下图像色彩增强的不确定性和鲁棒性的问题，通过FFmpeg对视频进行解码，得到视频图像，将视频图像输入色彩增强网络进行色彩增强操作后，得到色彩增强图像，再利用深度学习模型对色彩增强图像进行细节纹理特征、图像亮度及目标前景等作进一步丰富和改善，提高视频图像的视觉效果，适用于复杂多场景的视频图像处理。
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公开(公告)号：CN114372930A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111655763.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明是一种一种视频对比度增强方法及系统，特别是基于自监督学习的视频对比度增强算法，利用无监督图像质量评价模型引导训练视频对比度增强算法模型，本发明可在cpu上实现实时的视频对比度增强。本发明受图像直方图均衡化算法的启发，设计了一种自适应的灰度映射机制，利用无监督图像质量评价模型作为引导，回归得到了Map映射矩阵；根据不同的图像，会得到不同Map映射矩阵用于视频对比度增强，无需人为干预，在算法的使用上特别友好。
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公开(公告)号：CN114363477A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111657429.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于滑窗权重回归的视频自适应锐化的方法及系统，通过构建基于滑窗权重回归的神经网络模型，以神经网络模型回归每帧图像中每个像素位置及其8邻域的权重；采用get_weights函数获取神经网络模型的训练权重，得到维度为[1,9,height,width]的特征，使图像的每个像素位置输出9个权重；将当前像素及其8邻域，根据相应的9个权重进行加权，得到锐化后的图像。不需要设置参数就能够自适应处理多种视频场景，能够达到实时处理的要求，更能突出图像的边缘和细节。
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公开(公告)号：CN112019827B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010911211.6
申请日：2020-09-02
Applicant: 上海网达软件股份有限公司
IPC: H04N9/64
Abstract: 本发明公开了一种视频图像色彩增强的方法、装置、设备及存储介质，针对传统的色彩增强方法不能解决影视剧复杂多变场景下图像色彩增强的不确定性和鲁棒性的问题，通过FFmpeg对视频进行解码，得到视频图像，将视频图像输入色彩增强网络进行色彩增强操作后，得到色彩增强图像，再利用深度学习模型对色彩增强图像进行细节纹理特征、图像亮度及目标前景等作进一步丰富和改善，提高视频图像的视觉效果，适用于复杂多场景的视频图像处理。
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