公开(公告)号：CN109905624B

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN201910156565.1

申请日：2019-03-01

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王荣刚 ,  张浩贤 ,  王振宇 ,  高文

IPC: H04N7/01 ,  H04N5/14 ,  G06N3/04

Abstract: 本说明书实施例公开了一种视频帧插值方法、装置及设备。方案包括：获取视频帧训练集合，视频帧训练集合包括偶数张连续视频帧和第一关键帧，第一关键帧为偶数张连续视频帧的中间帧；构建金字塔深度学习模型，金字塔深度学习模型包括多个卷积神经网络层，各卷积神经网络层用于生成不同分辨率的中间帧；将偶数张连续视频帧输入至金字塔深度学习模型中，生成第二关键帧；根据第二关键帧和第一关键帧修正金字塔深度学习模型；然后根据修正后的金字塔深度学习模型进行视频帧插值。本发明充分地挖掘了多帧之间的时空域信息，而且采取金字塔精进策略，有效地对运动信息，遮挡区域进行估计，极大提高了中间帧的质量。

公开(公告)号：CN109905624A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910156565.1

申请日：2019-03-01

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王荣刚 ,  张浩贤 ,  王振宇 ,  高文

IPC: H04N7/01 ,  H04N5/14 ,  G06N3/04

Abstract: 本说明书实施例公开了一种视频帧插值方法、装置及设备。方案包括：获取视频帧训练集合，视频帧训练集合包括偶数张连续视频帧和第一关键帧，第一关键帧为偶数张连续视频帧的中间帧；构建金字塔深度学习模型，金字塔深度学习模型包括多个卷积神经网络层，各卷积神经网络层用于生成不同分辨率的中间帧；将偶数张连续视频帧输入至金字塔深度学习模型中，生成第二关键帧；根据第二关键帧和第一关键帧修正金字塔深度学习模型；然后根据修正后的金字塔深度学习模型进行视频帧插值。本发明充分地挖掘了多帧之间的时空域信息，而且采取金字塔精进策略，有效地对运动信息，遮挡区域进行估计，极大提高了中间帧的质量。