摘要
本发明公开了一种基于上下文空间信息的视频目标去噪方法及系统,所述方法包括:对时序相邻的视频图像进行融合,得到融合图像;基于时序相邻的视频图像,确定目标的运动状态,构建融合图像的属性矩阵;对融合图像提取卷积特征,与属性矩阵拼接,得到增强的特征矩阵;构建自编码器的代价函数,将增强的特征矩阵设置若干盲点后输入自编码器进行训练,直到代价函数收敛到预设数值;将增强的特征矩阵输入训练好的自编码器,对增强的特征矩阵进行重建,得到去噪后的特征矩阵;对去噪后的特征矩阵进行截取和转置卷积变换,得到去噪后的视频图像。本发明采用视频图像融合和自编码器,通过两阶段去噪处理,得到高质量的降噪模型,提升视频目标去噪性能。
技术关键词
拉普拉斯金字塔
去噪方法
矩阵
视频
图像
时序
解码器
卷积特征提取
编码器训练
去噪系统
非线性
降噪模型
梯度下降法
运动
光流法
模块
两阶段
系统为您推荐了相关专利信息
关键工艺参数
智能管理方法
非线性关联模型
数学模型
晶体
视频分析
终端设备
节点
设备状态信息
一卡通门禁系统
铲运机
装矿方法
云端
训练深度学习模型
协同控制系统