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    一種視頻流處理方法、裝置、設備和存儲介質制造方法及圖紙
    
                            
    技術編號：44489851 閱讀：2 留言：0更新日期：2025-03-04 17:54
    
                        
    
                        
    
                            
                            本發明專利技術實施例提供了一種視頻流處理方法、裝置、設備和存儲介質，包括：獲取視頻流數據；從視頻流數據中提取關鍵幀數據，得到初始圖片數據；對初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據；對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據；對預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據；調整壓縮后的圖片數據的亮度和對比度，根據調整結果得到目標圖片；本發明專利技術通過調整亮度和對比度可以得到目標圖片，能夠在不明顯影響圖片質量的前提下，顯著減少圖片的磁盤占用空間，并生成高壓縮比的圖片文件，提高圖片存儲效率。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本專利技術涉及通信，特別是涉及一種視頻流處理方法、裝置、設備和存儲介質。

    技術介紹
    1、視頻流媒體技術廣泛應用于各類網絡視頻服務，包括視頻點播、實時直播等，在這些應用中，常常需要從視頻幀中生成圖片，用于縮略圖展示、封面圖生成等目的；然而，現有技術生成的圖片往往占用較大的磁盤空間，不利于云存儲和快速傳輸，降低了圖片存儲的效率。

    技術實現思路
    1、鑒于上述問題，提出了本專利技術實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種視頻流處理方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質。
    2、為了解決上述問題，本專利技術實施例公開了一種視頻流處理方法，包括：
    3、獲取視頻流數據；
    4、從所述視頻流數據中提取關鍵幀數據，得到初始圖片數據；
    5、對所述初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據；
    6、對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據；
    7、對所述預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據；
    8、調整所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度，根據調整結果得到目標圖片。
    9、可選地，所述對預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    10、識別出所述預處理后的圖片數據中的重要區域圖片數據、非重要區域圖片數據和背景圖片數據；
    11、對所述重要區域圖片數據、所述非重要區域圖片數據和所述背景圖片數據進行壓縮，得到壓縮后的圖片數據。</p>
    12、可選地，所述對所述重要區域圖片數據、所述非重要區域圖片數據和所述背景圖片數據進行壓縮，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    13、獲取預設映射關系，所述預設映射關系包括不同區域圖片數據對應的壓縮率；
    14、采用所述預設映射關系，確定所述重要區域圖片數據的第一壓縮率；
    15、采用所述預設映射關系，確定所述非重要區域圖片數據的第二壓縮率；
    16、采用所述預設映射關系，確定所述背景圖片數據的第三壓縮率；
    17、采用所述第一壓縮率對所述重要區域圖片進行壓縮，采用所述第二壓縮率對所述非重要區域圖片數據進行壓縮，采用所述第三壓縮率對所述背景圖片數據進行壓縮，根據壓縮結果得到所述壓縮后的圖片數據。
    18、可選地，所述對所述初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據，包括：
    19、從所述初始圖片數據進行空間轉換得到亮度分量數據、藍色分量數據和紅色分量數據。
    20、可選地，所述對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據，包括：
    21、采用第一噪聲識別模型識別出所述亮度分量數據中的第一噪聲；
    22、采用第二噪聲識別模型識別出所述藍色分量數據中的第二噪聲；
    23、采用第三噪聲識別模型識別出所述紅色分量數據中的第三噪聲；
    24、通過除噪網絡模型分別對所述第一噪聲、所述第二噪聲、所述第三噪聲進行去除，得到預處理后的圖片數據。
    25、可選地，所述第一噪聲識別模型通過如下方式訓練得到：
    26、獲取多個亮度分量數據，和多個所述亮度分量數據中各個亮度分量數據對應的噪聲數據；
    27、將所述多個亮度分量數據作為輸入數據，將所述各個亮度分量數據對應的噪聲數據作為輸出數據；
    28、將所述輸入數據和所述輸出數據輸入訓練模型中進行訓練得到所述第一噪聲識別模型。
    29、可選地，所述調整所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度，根據調整結果得到目標圖片，包括：
    30、對所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度的調整，直到所述壓縮后的圖片數據的壓縮率小于或等于預設壓縮率，并將調整后的圖片數據確定為所述目標圖片。
    31、本專利技術還公開了一種視頻流處理裝置，包括：
    32、獲取模塊，用于獲取視頻流數據；
    33、提取模塊，用于從所述視頻流數據中提取關鍵幀數據，得到初始圖片數據；
    34、轉換模塊，用于對所述初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據；
    35、去除模塊，用于對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據；
    36、壓縮模塊，用于對所述預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據；
    37、調整模塊，用于調整所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度，根據調整結果得到目標圖片。
    38、可選地，所述壓縮模塊，包括：
    39、識別子模塊，用于識別出所述預處理后的圖片數據中的重要區域圖片數據、非重要區域圖片數據和背景圖片數據；
    40、壓縮子模塊，用于對所述重要區域圖片數據、所述非重要區域圖片數據和所述背景圖片數據進行壓縮，得到壓縮后的圖片數據。
    41、可選地，所述壓縮子模塊，包括：
    42、獲取單元，用于獲取預設映射關系，所述預設映射關系包括不同區域圖片數據對應的壓縮率；
    43、第一確定單元，用于采用所述預設映射關系，確定所述重要區域圖片數據的第一壓縮率；
    44、第二確定單元，用于采用所述預設映射關系，確定所述非重要區域圖片數據的第二壓縮率；
    45、第三確定單元，用于采用所述預設映射關系，確定所述背景圖片數據的第三壓縮率；
    46、壓縮單元，用于采用所述第一壓縮率對所述重要區域圖片進行壓縮，采用所述第二壓縮率對所述非重要區域圖片數據進行壓縮，采用所述第三壓縮率對所述背景圖片數據進行壓縮，根據壓縮結果得到所述壓縮后的圖片數據。
    47、可選地，所述轉換模塊，包括：
    48、轉換子模塊，用于從所述初始圖片數據進行空間轉換得到亮度分量數據、藍色分量數據和紅色分量數據。
    49、可選地，所述去除模塊，包括：
    50、第一識別子模塊，用于采用第一噪聲識別模型識別出所述亮度分量數據中的第一噪聲；
    51、第二識別子模塊，用于采用第二噪聲識別模型識別出所述藍色分量數據中的第二噪聲；
    52、第三識別子模塊，用于采用第三噪聲識別模型識別出所述紅色分量數據中的第三噪聲；
    53、去除子模塊，用于通過除噪網絡模型分別對所述第一噪聲、所述第二噪聲、所述第三噪聲進行去除，得到預處理后的圖片數據。
    54、可選地，所述第一噪聲識別模型通過如下方式訓練得到：
    55、獲取多個亮度分量數據，和多個所述亮度分量數據中各個亮度分量數據對應的噪聲數據；
    56、將所述多個亮度分量數據作為輸入數據，將所述各個亮度分量數據對應的噪聲數據作為輸出數據；
    57、將所述輸入數據和所述輸出數據輸入訓練模型中進行訓練得到所述第一噪聲識別模型。
    58、可選地，所述調整模塊，包括：
    59、調整子模塊，用于對所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度的調整，直到所述壓縮后的圖片數據的壓縮率小于或等于預設壓縮率，本文檔來自技高網...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.一種視頻流處理方法，其特征在于，包括：
    2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述重要區域圖片數據、所述非重要區域圖片數據和所述背景圖片數據進行壓縮，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據，包括：
    5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據，包括：
    6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一噪聲識別模型通過如下方式訓練得到：
    7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調整所述壓縮后的圖片數據的亮度和對比度，根據調整結果得到目標圖片，包括：
    8.一種視頻流處理裝置，其特征在于，包括：
    9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并能夠在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的視頻流處理方法的步驟。
    10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的視頻流處理方法的步驟。
    ...
                            
    
                            
    【技術特征摘要】
    
                                
    1.一種視頻流處理方法，其特征在于，包括：
    2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對預處理后的圖片數據進行壓縮處理，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述重要區域圖片數據、所述非重要區域圖片數據和所述背景圖片數據進行壓縮，得到壓縮后的圖片數據，包括：
    4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述初始圖片數據進行空間轉換得到轉換后的圖片數據，包括：
    5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對轉換后的圖片數據進行噪聲去除處理，得到預處理后的圖片數據，包括：
    6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：李波，
    
        申請(專利權)人：中電信人工智能科技北京有限公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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