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  • AI视频算法族是数码科技提出的一系列用于提升视频品质的AI算法,其中,最典型的超分辨率、增强、还原、修复这四种AI算法,可以从客观指标和主观观感两个方面,提升视频的质量。适用于老片翻新、高清转4K、伪4K增强至4K等方面。以下这个应用实例,就是AI视频算法族的一个实际应用场景,最终将老电影重建为4K内容,主、客观指标均达到央视4K标准。

  • 超分辨率算法

    • 产品概述

      将低分辨率视频重构成高分辨率视频。相比于很多企业理解的“上变换”,AI超分辨率处理使用了深度学习技术,可通过特征提取,特征维度变换,非线性链接,映射,反卷积放大等过程,并经过神经网络处理,可以让视频在提升分辨率的同时,获得与分辨率同等级的画质。而上变换仅仅是通过像素的简单复制与渐变,来填充因为分辨率拉伸而出现的画面空缺。需要特别强调一下的是,基于深度学习的特性,针对不同类型的内容,分别建立了不同的AI超分算法库,如旅游、动漫、运动等,让超分算法在各自专精的视频领域成熟和精进。

     

    AI视频增强算法

    • 产品概述

      从主观和客观指标两个方面,对内容进行二次提升的增强算法,如去噪,通过噪点捕捉及填充技术,进行全图去噪,让画面更清晰;色域变换,将BT/709映射为BT.2020,使图像色彩更丰富;智能插帧,将25/30帧的节目变为50/60帧,使画面更流畅;动态转换:将SDR变换为HDR;让画面对比更强烈等等。通过种种技术的结合使用,提升内容质量,也提升了内容价值

     

    视频还原

    • 产品概述

      对一些因为过爆、编码错误等导致画面失真的视频,通过AI识别和分析,智能还原色彩、景深等,对失真画面进行逆向修复。对于老旧视频的翻新具有很好的效果

     

    视频修复

    • 产品概述

      对于视频中的毛刺,马赛克等缺失画面信息,深度训练后的AI修复算法通过比岁周围像素信息,基于图像特征数据,生成所缺失部分内容。从而达到画面的完整,清晰,流畅。如果视频增强、视频还原等技术属于“锦上添花”,那么视频修复就绝对称得上 “无中生有”。不过视频修复的效果与算法的成熟程度(不同的联想与生成策略),学习训练的数据量(需要大量数据训练才能获得比较良好的画面特征感知效果),还有画面本身细节变化的丰富性具备强相关性,所以,还有不断的优化、进步空间

     


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