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基于深度学习逆向重光照算法的影视制作系统 

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申请/专利权人:北京正通亿和文化艺术交流有限公司

摘要:本发明公开了基于深度学习逆向重光照算法的影视制作系统,涉及影视制作技术领域,包括光照条件估计模块、时间连续性处理模块、光照特征分析模块、光照变化分类与策略制定模块以及动态光照调整应用模块;光照条件估计模块,利用预先训练好的神经网络模型对视频中的每一帧图像进行光照条件估计,根据光照条件估计的结果,为每一帧图像生成光照信息图。本发明利用机器学习算法分析光照信息图,评估并划分光照变化为复杂和正常两类,针对正常光照变化,以优化后的预设速率更新光照参数,确保画面平滑一致,减少计算资源消耗,针对复杂光照变化,动态调整光照参数,避免闪烁和跳跃,显著提升视频质量和观影体验。

主权项:1.基于深度学习逆向重光照算法的影视制作系统,其特征在于,包括光照条件估计模块、时间连续性处理模块、光照特征分析模块、光照变化分类与策略制定模块以及动态光照调整应用模块;光照条件估计模块,利用预先训练好的神经网络模型对视频中的每一帧图像进行光照条件估计,根据光照条件估计的结果,为每一帧图像生成光照信息图;时间连续性处理模块,利用循环神经网络处理视频帧之间的光照变化,确保光照效果在时间维度上的连续性和一致性;光照特征分析模块,对生成的光照信息图进行分析,针对每一帧图像,提取反映光照变化的关键特征,利用预先训练好的机器学习算法对提取的光照特征进行进一步分析,对视频中每一帧图像的光照变化情况进行评估;光照变化分类与策略制定模块,根据光照变化评估的结果,对每一帧图像进行划分,将图像的光照变化情况具体划分为复杂光照变化和正常光照变化,针对复杂光照变化和正常光照变化的图像,制定每帧画面中光照参数的动态调整策略;动态光照调整应用模块,将生成的动态调整策略应用到每一帧的光照参数调整中,确保光照效果适应环境变化。

全文数据:

权利要求:

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