一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法和系统与流程

本发明属于视频处理领域，涉及一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法和系统。

背景技术：

1、视频画质是衡量视频内容质量的重要指标之一。高质量的视频不仅能带来更好的视觉体验，还能提升信息传递的效果。在高清电视、视频点播、视频会议和监控等应用场景中，高质量的视频尤为重要。然而，受限于拍摄设备、存储和传输带宽等因素，许多视频的分辨率和画质并不理想。现有的视频画质增强和超分辨率技术受限于传统算法的局限性，难以在保持图像细节和清晰度的同时，提供流畅的观看体验。

2、传统的视频增强技术主要包括插值算法（双线性插值、双三次插值）、空间域方法、频域方法和基于统计的超分辨率重建方法。这些方法虽然在一定程度上可以改善视频的画质，但往往导致图像细节丢失、边缘模糊和伪影等问题。

3、近年来，深度学习的方法在超分辨率领域取得了重大突破。卷积神经网络（cnn）、生成对抗网络（gan）和循环神经网络（rnn）等深度学习技术能够有效地学习复杂的映射关系，显著提升图像和视频的超分辨率效果。但是尽管深度学习在超分辨率领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战；深度学习模型通常具有大量参数，训练和推理过程需要大量计算资源；超分辨率重建过程中可能引入伪影和噪声，影响图像质量；不同类型的视频具有不同的特征，通用模型在处理特定类型视频时可能效果不佳。

4、综上，视频画质增强和超分辨率技术是视频处理领域的重要研究方向。传统方法虽然简单易行，但效果有限。现有技术在视频画质增强和超分辨率处理方面存在各种局限性，难以全面满足用户对高质量视频的需求。未来，随着计算资源的增加和算法的改进，超分辨率技术将在更多应用场景中发挥重要作用。因此，提出一种新的技术，能够在提高分辨率的同时增强视频的整体画质，是非常必要的。本发明旨在结合最新的量子计算和自学习人工智能模型，突破这些瓶颈，实现前所未有的视频画质提升。

技术实现思路

1、本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法和系统，结合量子计算和自学习的人工智能模型，实现视频画质增强和超分辨率处理。本发明是通过如下技术方案实现的：本发明提供了一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，包括以下步骤：

2、步骤一，低分辨率视频输入；

3、步骤二，量子预处理：利用量子计算对低分辨率视频帧进行初步处理，提取视频中的量子特征；将提取的量子特征存储在高效的量子存储器中，确保数据的完整性和高效性；

4、步骤三，自学习ai模型处理：构建一个具有自学习能力的深度学习模型，自动调整处理参数以适应不同的视频内容，保证最佳的处理效果；

5、步骤四，超分辨率转换：通过量子计算和ai模型协同工作，将低分辨率视频帧转换为超高分辨率视频帧，恢复视频中的细节，增强画质，包括对帧的细节增强、边缘锐化和纹理还原；

6、步骤五，动态优化：实时监控和调整处理过程中的各项参数，确保输出视频始终保持最佳的视觉效果；

7、步骤六，视频输出：输出高分辨率视频。

8、优选的，所述低分辨率视频输入步骤包括以下子步骤：

9、（1）通过用户选择或从视频数据库中获取需要处理的低分辨率视频文件；

10、（2）系统自动检测视频的分辨率和帧率。

11、优选的，所述量子预处理步骤包括以下子步骤：

12、（1）利用量子计算对每一帧视频进行初步处理；

13、（2）提取视频帧中的量子特征，包括细节、边缘和纹理信息，确保数据的完整性和高效性。

14、优选的，所述自学习ai模型处理步骤包括以下子步骤：

15、（1）将提取的量子特征传递给自学习ai模型；

16、（2）模型根据输入的量子特征进行分析和处理；

17、（3）自学习ai模型自动调整处理参数以适应视频内容，保证最佳的处理效果。

18、一种应用于视频画质增强和超高分辨率的系统，包括量子计算单元、自学习ai模型和动态优化模块；

19、量子计算单元：用于对低分辨率视频帧进行量子预处理，提取量子特征；

20、自学习ai模型：用于接收量子特征并对视频帧进行处理，实现超分辨率转换和画质增强；

21、动态优化模块：用于实时监控和调整处理过程中的参数，确保输出视频的最佳视觉效果。

22、本发明的有益效果是：

23、（1）极致画质提升；

24、利用量子计算和自学习ai模型，本发明能够将低分辨率视频提升到超高清的画质，甚至达到8k标准。每一帧视频都经过精细处理，细节和纹理表现极其出色，带来前所未有的视觉震撼。

25、（2）超快处理速度；

26、通过并行处理和量子计算，本发明实现了前所未有的处理速度。无论视频的长度和复杂度如何，处理时间都被大幅缩短，用户几乎可以实时看到处理效果。

27、（3）智能适应性；

28、自学习ai模型能够根据不同的视频内容、场景和用户需求，自动调整处理参数。不同类型的视频，如动作片、动画片、自然景观等，都能获得最佳的处理效果。

29、（4）全面应用场景；

30、适用于从家庭录像到好莱坞电影制作的所有场景。在安全监控、医学影像、科学研究等领域也有广泛应用，提升视频的细节和清晰度。

31、（5）多功能整合；

32、本发明不仅仅是提升分辨率，还集成了先进的降噪、色彩校正和细节增强功能。生成的视频不仅清晰度高，而且色彩自然、无噪点，整体视觉效果大幅提升。

33、（6）技术融合；

34、本发明将量子计算和深度学习技术完美结合；所有处理过程均在高效的量子计算平台上完成，确保了处理结果的精确性和先进性。

35、本发明提出的一种应用于视频画质增强或超分辨率技术，利用量子计算和人工智能算法，能够将任何低分辨率视频瞬间转化为4k甚至8k的超高分辨率视频，显著提升视频整体画质，使视频细节栩栩如生，色彩丰富饱满；适用于各类高要求的应用场景，如超高清视频流媒体、专业视频编辑和高精度视频监控。

技术特征：

1.一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，其特征在于，所述低分辨率视频输入步骤包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，其特征在于，所述量子预处理步骤包括以下子步骤：

4.根据权利要求1所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，其特征在于，所述自学习ai模型处理步骤包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的方法，其特征在于，还包括以下步骤：

6.一种应用于视频画质增强和超高分辨率的系统，其特征在于，包括量子计算单元、自学习ai模型和动态优化模块；

7.根据权利要求6所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的系统，其特征在于，所述量子计算单元包括用于提取细节、边缘和纹理信息的量子计算电路。

8.根据权利要求6所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的系统，其特征在于，所述自学习ai模型包括用于自动调整处理参数的自学习算法模块。

9.根据权利要求6所述的应用于视频画质增强和超高分辨率的系统，其特征在于，所述动态优化模块包括用于实时监控和调整处理参数的反馈控制电路。

技术总结
本发明公开了一种应用于视频画质增强和超高分辨率的方法和系统，涉及视频处理技术领域。本发明包括低分辨视频输入，量子预处理，自学习AI模型处理，构建一个具有自学习能力的深度学习模型，自动调整处理参数以适应不同的视频内容，保证最佳的处理效果；超分辨率转换，通过量子计算和自学习AI模型协同工作，将低分辨率视频帧转换为超高分辨率视频帧，恢复细节，增强画质；动态优化和视频输出；确保视频处理的高效性和高质量输出。对高分辨率视频帧进行降噪处理和色彩校正，确保视频的视觉效果和色彩的一致性。实现将低分辨率视频提升到超高清的画质。

技术研发人员：梁良生,张志江,黄先永
受保护的技术使用者：山东浪潮超高清智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/5