买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院声学研究所南海研究站申请的专利一种用于视频插帧的运动细化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117058196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310923648.5，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权一种用于视频插帧的运动细化方法及系统是由刘鹏;王凯巧设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于视频插帧的运动细化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉及深度学习技术领域，特别涉及一种用于视频插帧的具有局部补偿的运动细化方法。本发明方法包括：在原本的运动光流估计改进框架M2M‑PWC的基础上新增了两个模块，分别是上下文特征提取模块和运动引导的特征融合模块。CCFE模块被集成到金字塔结构的每一层中，它旨在鼓励模型从输入图像中提取干净且足够丰富的上下文信息。MGFF可以引导基于光流特征的图像特征融合，使运动物体的特征融合更加精确，从而为光流估计提供局部补偿。本发明通过以上两个模块可以得到增强后的运动光流估计，这种光流估计详细地描述了帧间运动场信息，可以有效处理大运动场景下的遮挡和像素模糊问题，实现高质量视频插帧。

本发明授权一种用于视频插帧的运动细化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于视频插帧的运动细化方法，所述方法包括： 对待插帧的两帧图像进行处理，获得两帧图像之间的原始光流估计，作为光流特征； 将两帧图像和原始光流估计输入到预先建立并训练好的运动细化模型中，实现运动细化，得到改进后的光流估计和像素可靠性得分；基于改进后的光流估计和像素可靠性得分，通过像素翘曲和融合策略合成中间帧；其中， 所述运动细化模型包括：降采样模块、上下文特征提取模块、联合流编码模块、运动引导的特征融合模块和解码器；其中， 所述降采样模块，采用两个图像金字塔结构分别对两帧图像特征进行降采样； 所述上下文特征提取模块，用于对降采样模块的每一层图像特征进行增强； 所述联合流编码模块，用于对图像特征和光流特征进行交互融合； 所述运动引导的特征融合模块，用于基于光流估计的先验知识来融合像素信息，对联合流编码模块交互融合的特征进行处理实现引导光流特征和图像特征的精细融合； 所述解码器，用于基于联合流编码模块、上下文特征提取模块和特征融合模块得到的光流特征和图像特征进行解码，并生成改进后的光流估计及其对应的像素可靠性得分； 所述基于改进后的光流估计和像素可靠性得分，通过像素翘曲和融合策略合成中间帧，具体步骤包括： 步骤D2.首先将多运动向量缩放到给定的目标时间步长t： ； ； 其中，和分别表示和的第个源像素；表示源帧0到源帧1在像素处的第n个运动向量的光流估计值，表示源帧1到源帧0在像素处的第n个运动向量的光流估计值，表示将缩放到目标时间t后的光流估计值，表示将缩放到目标时间t后的光流估计值； 步骤D3.然后，一个源像素的第个运动向量通过向前翘曲操作将该源像素翘曲成，表达式为： ； 步骤D4.第n个运动子向量将源帧s中的每个像素向前翘曲到目标时间t，得到，N个子运动向量翘曲后的目标像素集合为： ； 步骤D5.从时间相关性、亮度一致性和可靠性得分三方面来衡量每个像素的重要性： 时间相关性用来表示，当i是来自的像素点，，而当i是来自的像素点，； 亮度一致性用表示，通过以下方式得到： ； 可靠性得分通过步骤D1得到； 步骤D6.通过像素翘曲和融合策略，将原始像素i融合得到中间帧像素j： ； 其中，是第i个位置的像素可靠性得分；是像素i的原始颜色；是一个可学习的参数，用来调整权重的重要性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院声学研究所南海研究站，其通讯地址为：570105 海南省海口市龙华区滨海大道63号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。