摘要
本申请提供一种视频帧图像降噪方法,其特征在于,包括:获取第一视频帧图像,将第一视频帧图像输入至神经网络模型;通过神经网络模型提取第一视频帧图像的第一网络特征;从存储器中获取待融合网络特征,将待融合网络特征输入至神经网络模型;对第一网络特征和待融合网络特征执行特征融合,以得到降噪特征;根据降噪特征对第一视频帧图像执行降噪,以得到第一降噪视频帧图像。所述方法通过神经网络模型提取视频帧图像的网络特征,并将当前视频帧图像的网络特征与之前视频帧图像的网络特征进行时域融合,得到降噪特征;根据降噪特征对当前视频帧图像执行降噪处理,以得到降噪后的视频帧图像,提高对图像的降噪效果。
技术关键词
视频帧
网络特征
降噪特征
图像降噪方法
可视图像信息
训练神经网络模型
预测图像数据
图像降噪装置
存储器
原始图像数据
处理器
计算机程序指令
图像获取模块
可读存储介质
特征提取模块
降噪模块
像素
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情感识别模型
音视频双模态
情感识别方法
视频帧
输出特征