本發(fā)明提供了一種基于目標檢測和深度強化學習的去偽影方法。該方法包括:檢測經(jīng)壓縮視頻幀中的偽影;響應于檢測到一個或多個偽影,從所述經(jīng)壓縮視頻幀中切分出分別帶有檢測到的一個或多個偽影中的一者的帶偽影壓縮圖塊;對每一個所述帶偽影壓縮圖塊執(zhí)行去偽影操作,以得到去偽影壓縮圖塊;以及將所述經(jīng)壓縮視頻幀經(jīng)切分出帶偽影壓縮圖塊后的不帶偽影部分與所述去偽影壓縮圖塊進行拼接,以獲得去偽影經(jīng)壓縮視頻幀。該方法使用目標檢測技術(shù)檢測偽影在圖像中的位置,使用強化學習技術(shù)自動且實時地感知經(jīng)壓縮視頻幀中所含偽影的類型,并且為經(jīng)壓縮視頻幀中的不同偽影類型分配最優(yōu)的深度去偽影模型。
聲明:
“基于目標檢測和深度強化學習的去偽影方法和系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)