恭喜成都信息工程大學葉靖源獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜成都信息工程大學申請的專利一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119784648B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510279320.3,技術領域涉及:G06T5/77;該發明授權一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法是由葉靖源;吳濤;符穎設計研發完成,并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法在說明書摘要公布了:本發明提供了一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法,涉及圖像處理技術領域;本發明引入動態效益指數DEI,結合湍流強度、動態區域占比率和光流圖,準確量化不同湍流條件下的視頻動態強度,并構建高動態湍流數據集,增強模型訓練與評估針對性。此外,本發明提出的多階段恢復框架PMR,將恢復任務解耦為去傾斜、運動分割增強和去模糊三個階段,分步恢復,以更精準地應對復雜失真,實現高效泛化和高質量恢復。該框架還結合雙階段配準策略,通過全局運動對齊與像素級光流矯正,減少真實場景中的相機抖動與光學干擾,有效解決湍流動態場景下多幀錯位問題,提升恢復的穩定性與魯棒性。
本發明授權一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法在權利要求書中公布了:1.一種基于物理模型的多階段湍流動態視頻恢復方法,其特征在于,通過如下步驟進行多階段湍流動態視頻恢復:數據采集:采集各類運動場景的湍流動態視頻并組成視頻集;其中,包括合成視頻集和真實視頻集,所述合成視頻集由若干合成數據組成,用于訓練多階段湍流恢復模型;所述真實視頻集由若干真實數據組成,用于驗證多階段湍流恢復模型;數據預處理:基于物理的深度學習模型,對數據收集階段獲取的湍流動態視頻進行湍流強度的計算量化,通過結合湍流強度、光流圖DyOF和動態區域占比率DPR計算動態效益指數DEI,來量化在大氣湍流干擾下動態視頻的動態強度,再通過動態效益指數DEI構建高動態湍流數據集,增強模型訓練與評估的針對性;防抖動機制:基于多階段恢復框架PMR,采用雙階段配準策略對湍流動態視頻的視頻幀進行處理;其中,配準的第一階段在多階段恢復任務前,通過全局運動估計對視頻幀進行模板匹配實現區域對齊,消除大尺度的幀間位移;配準的第二階段在多階段恢復任務的去傾斜階段及去模糊階段中,對視頻幀進行基于光流信息的二維像素對齊操作,實現恢復與對齊的同步優化;多階段恢復任務設置:通過對湍流動態視頻進行失真建模,得到由傾斜、運動失真和模糊三種因素疊加的正向物理模型;然后基于多階段恢復框架PMR,將湍流動態視頻的恢復任務分解為去傾斜階段、運動分割增強階段和去模糊階段三個恢復階段;去傾斜階段:基于U-Net框架構建輕量級模型,通過輕量級模型在不同的解碼層輸出對應尺度視頻幀的像素傾斜場,然后通過傾斜校正模塊逐層疊加像素傾斜場,校正圖像中像素的位置偏移并生成去傾斜的視頻幀;分割增強階段:通過光流掩碼分割視頻幀的前景區域與背景區域進行獨立處理;根據湍流強度計算背景區域的高斯權重,通過高斯加權穩定背景區域,并利用分割掩碼將前景與背景融合,最終生成分割增強后的視頻幀;去模糊階段:結合卷積神經網絡和Transformer構建輕量級混合模型,通過輕量級混合模型建立多幀之間的全局時間注意力機制與頻域空間通道信息交互,通過捕捉動態場景中的細節變化修復局部非均勻模糊,最終輸出對湍流影響全面恢復的動態視頻恢復幀。
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