视频处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及图像处理领域，具体涉及一种视频处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.近年来随着计算机等电子设备的计算能力的迅速提升，视频作为最直观的信息载体，越来越受欢迎。视频增强作为视频处理任务中最有前景的需求，越来越受到研究人员的关注。通常情况下，视频增强是指通过对视频中的每帧图像进行亮度、色彩的调整，以提升视频的观感。
3.现有的最常用的视频处理方法是利用图像直方图均衡化方法对视频中的各帧图像进行处理。而为提高处理的效果，避免出现视频闪烁的问题，现有技术提出了利用连续多帧图像对视频中的每帧图像进行处理的方法。然而，利用连续多帧图像对视频中的每帧图像进行处理时计算量会更高，在实时对视频进行处理时，往往会影响到视频处理的实时性视频处理。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种视频处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，旨在解决现有的视频处理方法还存在的利用连续多帧图像对视频中的每帧图像进行处理时，会影响到视频处理的实时性的技术问题。
5.一方面，本技术实施例提供一种视频处理方法，包括：
6.获取待处理视频中各目标视频帧对应的参考视频帧集合；
7.针对每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像；
8.根据目标视频帧的第二通道图像以及目标视频帧对应的目标灰度图像，得到目标视频帧对应的融合视频帧；
9.根据待处理视频中各目标视频帧对应的融合视频帧，得到待处理视频的目标视频。
10.另一方面，本技术实施例还提供一种视频处理装置，包括：
11.图像帧获取模块，用于获取待处理视频中各目标视频帧对应的参考视频帧集合；
12.目标灰度图像确定模块，用于针对每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像；
13.图像融合模块，用于根据目标视频帧的第二通道图像以及目标视频帧对应的目标灰度图像，得到目标视频帧对应的融合视频帧；
14.目标视频确定模块，用于根据待处理视频中各目标视频帧对应的融合视频帧，得到待处理视频的目标视频处理。
15.另一方面，本技术实施例还提供一种视频处理设备，包括
16.一个或多个处理器；
17.存储器；以及
18.一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现上述的视频处理方法中的步骤。
19.另一方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行上述的视频处理方法中的步骤。
20.在获取视频中目标视频帧对应的参考视频帧集合后，相比于现有技术是直接利用参考视频帧集合的全部参考视频帧的全部通道数据对目标视频帧进行处理的技术方案，本技术提供的视频处理方法，是先利用各参考视频帧的单通道灰度图像上对目标视频帧中需要调整的单通道数据进行调整，然后将调整后的单通道数据和目标视频帧中其他未调整的通道数据进行融合，从而得到目标视频帧所对应的调整视频帧。通过提取多张参考视频帧的单通道灰度图像，并单独对目标视频帧的单通道数据进行处理，可以在有效节约计算量的同时，保证了对目标视频帧的处理效果，提高了视频处理的实时性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本技术实施例提供的视频处理方法的场景示意图；
23.图2是本技术实施例中提供的视频处理方法的第一实施例流程示意图；
24.图3是本技术实施例中提供的视频处理方法中第二实施例的流程示意图；
25.图4是本技术实施例中提供的视频处理方法中第三实施例的流程示意图；
26.图5是本技术实施例中提供的视频处理方法中第四实施例的流程示意图；
27.图6是本技术实施例中提供的视频处理方法中第五实施例的流程示意图；
28.图7是本技术实施例中提供的视频处理方法中第六实施例的流程示意图；
29.图8是本技术实施例中提供的视频处理方法中第七实施例的流程示意图；
30.图9是本技术实施例中提供的视频处理方法中第八实施例的流程示意图；
31.图10是本技术实施例中提供的视频处理方法中第九实施例的流程示意图；
32.图11是本技术实施例中提供的视频处理装置的一个实施例结构示意图；
33.图12是本技术实施例中提供的视频处理设备的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明包含的范围。
35.在本技术实施例中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术实施
例中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术实施例所公开的原理和特征的最广范围相一致。
36.本技术实施例中提供一种视频处理方法、装置、设备及计算机存储介质，以下分别进行详细说明。
37.本发明实施例中的视频处理方法应用于视频处理装置，视频处理装置设置于视频处理设备，视频处理设备中设置有一个或多个处理器、存储器，以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现视频处理方法；视频处理设备可以是终端，例如，手机或平板电脑，视频处理设备还可以是一台服务器，或者多台服务器组成的服务集群。
38.如图1所示，图1为本技术实施例视频处理的场景示意图，本发明实施例中视频处理场景中包括视频处理设备100(视频处理设备100中集成有视频处理装置)，视频处理设备100中运行视频处理方法对应的计算机存储介质，以执行视频处理的步骤。
39.可以理解的是，图1所示视频处理的场景中的视频处理设备，或者视频处理设备中包含的装置并不构成对本发明实施例的限制，即，视频处理的场景中包含的设备数量、设备种类，或者各设备中包含的装置数量、装置种类不影响本发明实施例中技术方案整体实现，均可以算作本发明实施例要求保护技术方案的等效替换或衍生。
40.本发明实施例中视频处理设备100主要用于：获取待处理视频中各目标视频帧对应的参考视频帧集合；针对每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像；根据目标视频帧的第二通道图像以及目标视频帧对应的目标灰度图像，得到目标视频帧对应的融合视频帧；根据待处理视频中各目标视频帧对应的融合视频帧，得到待处理视频的目标视频。
41.本发明实施例中该视频处理设备100可以是独立的视频处理设备，也可以是视频处理设备组成的视频处理设备网络或视频处理设备集群，例如，本发明实施例中所描述的视频处理设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络视频处理设备、多个网络视频处理设备集或多个视频处理设备构成的云视频处理设备。其中，云视频处理设备由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络视频处理设备构成。
42.本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本技术实施例方案一种应用场景，并不构成对本技术实施例方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的视频处理设备，或者视频处理设备网络连接关系，例如图1中仅示出1个视频处理设备，可以理解的，该视频处理的场景还可以包括一个或多个其他视频处理设备，具体此处不作限定；该视频处理设备100中还可以包括存储器。
43.此外，本技术实施例视频处理的场景中视频处理设备100可以设置显示装置，或者视频处理设备100中不设置显示装置与外接的显示装置200通讯连接，显示装置200用于输出视频处理设备中视频处理方法执行的结果。视频处理设备100可以访问后台数据库300(后台数据库可以是视频处理设备的本地存储器中，后台数据库还可以设置在云端)，后台
数据库300中保存有视频处理相关的信息。
44.需要说明的是，图1所示的视频处理的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的视频处理的场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定。
45.基于上述视频处理的场景，提出了视频处理方法的实施例。
46.如图2所示，图2为本技术实施例中视频处理方法的第一实施例流程示意图，本实施例中视频处理方法包括步骤201-204：
47.201，获取待处理视频中各目标视频帧对应的参考视频帧集合。
48.待处理视频通常是指需要进行视频处理的视频，可以是已经存储好的视频，也可以是正在播放的视频。例如，包括但不限于：已保存的视频、播放器播放的视频以及手机实时拍摄的视频和拍摄得到的视频等等。但考虑到在本技术提出的视频处理方法主要是为了解决视频实时处理过程中存在的实时性较差的问题，为便于描述，后续以视频处理设备上正在播放的视频作为待处理视频为例进行说明。
49.由于视频可以理解为多帧图像的组合，也就是说对视频进行处理可以理解为对视频中的各帧图像进行处理。具体的，可以是针对视频中的每一帧图像进行处理，即此时的目标视频帧是指视频中的每一帧图像，也可以是针对视频中的部分特征图像进行处理，即此时的目标视频帧是指视频中具有特定特征的图像，例如，可以是场景切换时的图像，又或者是场景较暗时的图像等等，这些具有特定特征的图像可以是基于常规的图像分析技术确定，本发明在此不再赘述。
50.考虑到现有的视频处理过程中，为提高图像处理的效果，避免出现视频闪烁的问题，通常都会利用连续多帧图像作为参考图像来对视频中的各帧图像进行处理。因此，往往需要先确定各目标视频帧对应的参考视频帧集合。作为本技术的一种可选方案，参考视频帧集合包括了目标视频帧以及待处理视频中与目标视频帧相邻的若干视频帧，例如，目标视频帧对应的参考视频帧集合可以是由目标视频帧、目标视频帧的前一视频帧以及目标视频帧的后一视频帧构成。当然，将其他视频帧作为目标视频帧的参考视频帧也是完全可行的，但相比于前述利用与目标视频帧相邻的若干视频帧作为参考视频帧，对于目标视频帧的处理效果会偏差。为便于描述，后续将以利用与目标视频帧相邻的若干视频帧作为参考视频帧为例进行说明。
51.202，针对每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像。
52.考虑到对视频进行处理，通常是指对视频中的各目标视频帧进行同样的处理。因此，本技术实施例中将以视频中的某一目标视频帧为例，对目标视频帧进行处理的具体实现过程进行说明。
53.考虑到对视频中图像的处理，通常情况下是指针对于图像中各像素点的基本属性，例如亮度、色彩进行调整，而本领域技术人员知晓，图像中各像素点的某些基本属性在某些图像格式中是利用单独的通道数据表示的。以亮度为例，当图像为yuv或hsl格式时，此时yuv中的y通道数据、hsl中的l通道数据则描述了图像中各像素点的亮度值，因此，若需要对图像的亮度进行调整时，可以单独提取出yuv中的y通道数据或单独提取出hsl中的l通道数据，来对图像的亮度单独进行调整。当然，当需要对图像中各像素点的其他基本属性进行
处理时，若该基本属性在某些图像格式中可以采用单独的通道数据表示，也可以采用同样的思路，提取对应的单通道数据，从而单独完成对该基本属性的调整，本发明在此不做赘述。
54.为了便于描述，以利用yuv中的y通道数据单独对图像中各像素点的亮度值进行调整为例进行说明。此时目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像可以理解为各参考视频帧的y通道灰度图像，而目标视频帧对应的目标灰度图像，可以理解为用于描述目标视频帧中各像素点调整之后的亮度值的灰度图像，即目标灰度图像中各像素点的灰度值，即为目标视频帧中各对应像素点调整之后的亮度值。具体请参阅后续图3及其解释说明的内容。
55.203，根据目标视频帧的第二通道图像以及目标视频帧对应的目标灰度图像，得到目标视频帧对应的融合视频帧。
56.本实施例中，结合前述步骤202的描述可知，本技术提出的视频处理方法在对图像进行处理时，会单独对目标视频帧中的某一通道数据进行处理，而对于剩余通道数据，则不会进行处理。因此，将目标视频帧的第二通道图像和目标视频帧对应的目标灰度图像融合，就可以得到目标视频帧对应的融合视频帧。
57.具体的，以前述提到的利用yuv中的y通道数据单独对图像中各像素点的亮度值进行调整为例进行说明，此时，目标视频帧的第二通道图像是指yuv中的uv通道图像，而目标视频帧对应的目标灰度图像，是指调整后的y通道图像，因此，将目标视频帧的第二通道图像，也就是原始uv通道图像，和目标视频帧对应的目标灰度图像，也就是调整后的y通道图像进行融合，就可以得到调整后的yuv图像，该调整后的yuv图像相比于原始yuv图像仅仅在y通道上，也就是像素点的亮度值上进行了调整。
58.204，根据待处理视频中各目标视频帧对应的融合视频帧，得到待处理视频的目标视频。
59.本实施例中，将待处理视频中的目标视频帧对应替换为与各目标视频帧对应的融合视频帧，就可以得到处理后的目标视频。处理后的目标视频相较于原始的待处理视频在图像的亮度、色彩上有所调整，可以提高待处理视频的观感。
60.本技术提供的视频处理方法，在获取视频中目标视频帧对应的参考视频帧集合后，先利用各参考视频帧的单通道灰度图像上对目标视频帧中需要调整的单通道数据进行调整，然后将调整后的单通道数据和目标视频帧中其他未调整的通道数据进行融合，从而得到目标视频帧所对应的调整视频帧。相比于现有技术是直接利用参考视频帧集合的全部参考视频帧的全部通道数据对目标视频帧进行处理的技术方案，通过提取多张参考视频帧的单通道灰度图像，并单独对目标视频帧的单通道数据进行处理，可以在有效节约计算量的同时，保证了对目标视频帧的处理效果，提高了视频处理的实时性。
61.如图3所示，图3是本技术实施例中提供的视频处理方法中第二实施例的流程示意图。
62.在本技术一些实施例中，提供了根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像的实现流程，具体的，包括步骤301-302：
63.301，提取目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道，得到多张第
一通道灰度图像；多张第一通道灰度图像中包括与目标视频帧对应的第一通道目标灰度图像。
64.本实施例中，结合前述描述可知，第一通道是指根据实际对图像进行处理的需求所确定的通道图像。例如，当需要对图像进行亮度调整时，第一通道则是指yuv中的y通道图像或者hsl中的l通道。
65.本实施例中，通常情况下，对目标视频帧进行处理时，往往也会利用到目标图像帧本身的数据特征，也就是说，目标视频帧对应的参考视频帧集合中往往也会包括有目标视频帧。因此，多张第一通道灰度图像中也会包括有与目标视频帧对应的第一通道目标灰度图像。
66.302，根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，对第一通道目标灰度图像进行对比度调整，得到目标视频帧对应的目标灰度图像。
67.本实施例中，对比度通常是指图像中像素点某一通道数据的最大值与最小值的比值，而调整对比度通常是指通过调整某一通道数据的最大值与最小值，并使得在该通道内，图像中各像素点的灰度值以均匀的形式分布，以提高图像的观感。以亮度为例，此时对比度是指图像中像素点的最大亮度值和最小亮度值的比值，通常情况下，增大亮度的对比度可以提升暗光场景下的动态范围，从而提升暗光场景的可视化效果。当然，对于对比度的其他调整规则也是可行的，本发明对此不做限定。
68.为便于理解，后续以对第一通道目标灰度图像进行亮度的对比度增强处理为例进行说明，具体请参阅后续图4及其解释说明的内容。
69.如图4所示，图4是本技术实施例中提供的视频处理方法第三实施例的流程示意图。
70.在本发明实施例中，提供了根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，对第一通道目标灰度图像进行对比度调整，得到目标视频帧对应的目标灰度图像的实现流程，具体的，包括步骤401～402：
71.401，根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，计算各初始灰度值对应的增强灰度值。
72.本实施例中，结合前述描述可知，对对比度进行调整通常是指通过调整某一通道数据的最大值与最小值，并使得在该通道内，图像中各像素点的灰度值以均匀的形式分布，以提高图像的观感。具体的，本技术实施例提供了一种基于直方图均衡化方法计算各初始灰度值对应的增强灰度值的实现方法，具体请参阅后续图5及其解释说明的内容。
73.402，将第一通道目标灰度图像中第一像素点的灰度值由第一初始灰度值调整为与第一初始灰度值对应的第一增强灰度值，得到目标视频帧对应的目标灰度图像。
74.本实施例中，第一初始灰度值为第一像素点的初始灰度值，也就是说，在得到各初始灰度值对应的增强灰度值，将各像素点的初始灰度值调整为对应的增强灰度值，此时该通道内，图像中各像素点调整后的灰度值会在最大灰度值和最小灰度值的区间内以均匀的形式分布。
75.如图5所示，图5是本技术实施例中提供的视频处理方法第四实施例的流程示意图。
76.在本技术实施例中，提供了根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度
值，计算各初始灰度值对应的增强灰度值的一种实现流程，具体的，包括步骤501～503：
77.501，根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，确定各初始灰度值对应的出现频率。
78.本实施例中，针对于每一通道灰度图像，统计各像素点的初始灰度值，可以得到各通道灰度图像中各初始灰度值对应的出现频率。具体的，可以利用表示第i张通道灰度图像中初始灰度值为k时的出现频率，具体是第i张通道灰度图像中初始灰度值等于k的像素点的个数与第i张通道灰度图像中全部像素点个数的比值。
79.作为本技术的可选方案，通过将每一通道灰度图像划分成多个灰度图像块，从而可以保留通道灰度图像的一部分空间特征。此时，对应的，需要根据多个灰度图像块中各像素点的初始灰度值，确定各灰度图像块中各初始灰度值对应的出现频率，具体请参阅后续图6及其解释说明的内容。
80.502，根据各初始灰度值对应的出现频率，计算各初始灰度值对应的权重。
81.本实施例中，引用了熵值的思想对各初始灰度值对应的出现频率进行处理。具体的，根据第i张通道灰度图像中初始灰度值为k时的出现频率hk(m，n)以及其对数的乘积，就可以得到初始灰度值为k时的熵值sk，具体的，熵值sk的计算公式如下：
[0082][0083]
其中，j为通道灰度图像的总数，也就是有j张通道灰度图像。
[0084]
进一步的，各初始灰度值对应的权重fk′
的计算公式如下：
[0085][0086]
其中，fk是指初始灰度值为k时所对应的相对权重，而则是指各初始灰度值的相对权重之和。fk的具体计算公式如下：
[0087][0088]
其中，也就是各初始灰度值的熵值总和。
[0089]
503，根据各初始灰度值对应的权重，计算各初始灰度值对应的增强灰度值。
[0090]
本实施例中，遍历每一个灰度值对应的权值，可以得到各灰度值的累积权值fk，其中，各灰度值的累积权值fk的具体计算公式为：
[0091][0092]
其中，fk即为初始灰度值为k时对应的累积权值，具体是灰度值小于等于k的归一化权值的总和。
[0093]
进一步的，各初始灰度值对应的增强灰度值yk的计算公式为：
[0094][0095]
其中，yu为灰度值的取值上限，通常设置为255，yd为灰度值的取值下限，通常设置为0。
[0096]
本实施例中，结合前述步骤可以得到，计算初始灰度值k所对应的增强灰度值yk的
完整计算过程。
[0097]
如图6所示，图6是本技术实施例中提供的视频处理方法第五实施例的流程示意图。
[0098]
在本发明实施例中，提供了根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，确定各初始灰度值对应的出现频率的实现流程，具体的，包括步骤601～602：
[0099]
601，对每张第一通道灰度图像分别进行划分，得到每张第一通道灰度图像的若干灰度图像块。
[0100]
本技术实施例中，通常情况下是利用设定好的分块高度和分块宽度对每张第一通道灰度图像分别进行划分，从而得到若干灰度图像块。
[0101]
需要说明的是，划分时选用的分块高度和分块宽度越小，也就是得到的灰度图像块越多，则保留的空间特征信息越多，当然计算量会更复杂，而选用的分块高度和分块宽度越大，得到的灰度图像块越少，保留的空间特征信息越少，但是计算量会更简单，实时性更好。用户可以结合实际需求，设定分块高度和分块宽度。
[0102]
进一步的，基于大量的实验数据，本发明提出一种具体的根据第一通道灰度图像的图像高度和图像宽度的比值来计算分块高度和分块宽度的公式，具体如下：
[0103][0104]
其中，h和w分别为第一通道灰度图像的图像高度和图像宽度，p为图像高度和图像宽度的比值，为向下取整符，m和n分别为分块高度和分块宽度。
[0105]
602，针对于每一灰度图像块，根据灰度图像块中各像素点的初始灰度值，确定灰度图像块中各初始灰度值对应的出现频率。
[0106]
本实施例中，与前述步骤501相似，区别在于步骤501中是确定各通道灰度图像中初始灰度值对应的出现频率而本技术实施例是确定各图像灰度块中各初始灰度值对应的出现频率hk(m，n)，其中，hk(m，n)是指第m行n列的灰度图像块中初始灰度值为k的像素点的频率。对应的，在步骤502中，计算初始灰度值为k时的熵值sk的相应步骤也会对应替换为：
[0107][0108]
如图7所示，图7是本技术实施例中提供的视频处理方法第六实施例的流程示意图。
[0109]
在本实施例中，为进一步降低计算量，提高视频处理的实时性，在提取目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道，得到多张第一通道灰度图像后，还会进一步对多张第一通道灰度图像进行下采样，具体的，包括步骤701～702：
[0110]
701，分别对各第一通道灰度图像进行下采样，得到多张下采样灰度图像。
[0111]
本实施例中，通过对通道灰度图像进行下采样，可以进一步降低灰度图像的数据量，从而提高对图像处理的效率，提高视频处理的实时性。由于下采样属于本领域技术人员的公知常识，本技术在此对下采样的具体实现过程不做说明。
[0112]
702，根据多张下采样灰度图像中各像素点的初始灰度值，对第一通道目标灰度图
像进行对比度调整，得到目标视频帧对应的目标灰度图像。
[0113]
本实施例中，利用下采样灰度图像中各像素点的初始灰度值对第一通道目标灰度图像进行对比度调整的具体实现过程与前述图3～图6示出的内容相同，区别仅仅在于本技术是利用多张下采样灰度图像中各像素点的初始灰度值进行计算的，具体的计算过程，本发明在此不做赘述。本领域技术人员结合前述图3～图6示出的内容时，可以毫无疑义的得到本实施例的具体实现方案。
[0114]
如图8所示，图8是本技术实施例中提供的视频处理方法第七实施例的流程示意图。
[0115]
在本发明实施例中，提供了得到各目标视频帧对应的参考视频帧集合的实现流程，具体的，包括步骤801～804：
[0116]
801，确定待处理视频中的第一目标视频帧。
[0117]
本实施例中，结合前述步骤201的描述可知，第一目标视频帧是指视频中需要进行处理的图像，具体可以是视频中的任一一帧图像，本发明在此不做赘述。
[0118]
802，若第一目标视频帧是待处理视频的首帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的后一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0119]
本实施例中，当第一目标视频帧是待处理视频的首帧，也就是待处理视频第一帧图像时，此时，通常是将该第一目标视频帧以及与该第一目标视频帧相邻的后一视频帧作为该第一目标视频帧的参考视频帧，得到该第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0120]
803，若第一目标视频帧是待处理视频的尾帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的前一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0121]
本实施例中，而当第一目标视频帧是待处理视频的尾帧，也就是待处理视频最后一帧图像时，此时，通常是将该第一目标视频帧以及与该第一目标视频帧相邻的前一视频帧作为该第一目标视频帧的参考视频帧，得到该第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0122]
804，若第一目标视频帧是待处理视频中的非首尾视频帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的前一视频帧和后一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0123]
本实施例中，当第一目标视频帧是待处理视频中的非首尾视频帧，也就是中间的任意一帧视频帧时，此时，可以将该第一目标视频帧以及与该第一目标视频帧相邻的前一视频帧和后一视频帧作为该第一目标视频帧的参考视频帧，得到该第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0124]
如图9所示，图9是本技术实施例中提供的视频处理方法第八实施例的流程示意图。
[0125]
在本发明实施例中，考虑到对目标视频帧进行对比度增强后，在转化成rgb格式，也就是色彩模式时，会存在色彩不饱和的现象，因此，在得到目标视频帧对应的融合视频帧，还会进一步对融合视频帧进行饱和度调整，具体的，包括步骤901～902：
[0126]
901，针对待处理视频中每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的融合视频帧中各像素点的像素值对融合视频帧进行饱和度调整，得到目标视频帧对应的调整视频帧。
[0127]
需要说明的一点是，结合前述描述可知，融合视频帧通常是指yuv格式的图像或是hsl格式的图像，而视频流中常采用的图像格式是rgb格式，因此，往往需要将目标视频帧对
应的融合视频帧转化为rgn格式，并进行送显。
[0128]
进一步的，考虑到将融合视频帧转化为rgb格式，也就是色彩模式时，往往会存在色彩不饱和的现象，因此，需要针对于每一目标视频帧对应的融合视频帧中各像素点的像素值对融合视频帧进行饱和度调整，以调整融合视频帧中各像素点的颜色通道值。具体的，本技术提供一种利用最大颜色通道值和最小颜色通道值对各颜色通道值进行调整的具体实现过程，具体请参阅后续图10及其解释说明的内容。
[0129]
902，根据待处理视频中各目标视频帧对应的调整视频帧，得到待处理视频的目标视频。
[0130]
针对视频中的每一目标视频帧，在对目标视频帧对应的融合视频帧进行饱和度调整，得到目标视频帧对应的调整视频帧后，会根据待处理视频中各目标视频帧对应的调整视频帧，得到待处理视频的目标视频。此时，利用调整视频帧得到的目标视频相对于直接利用融合视频帧得到目标视频在色彩的饱和度上更加丰富，视频的观感更好。
[0131]
如图10所示，图10是本技术实施例中提供的视频处理方法第九实施例的流程示意图。
[0132]
在本发明实施例中，提供了根据目标像素点的最大颜色通道值和最小颜色通道值，对目标像素点的各颜色通道值进行调整，得到目标视频帧对应的调整视频的实现流程，具体的，包括步骤1001～1004：
[0133]
1001，获取目标像素点的最大颜色通道值和最小颜色通道值。
[0134]
本实施例中，可以理解，当融合视频帧为rgb格式时，也就是融合视频帧中的每一像素点的像素值是由三个颜色通道值构成，也就是r(red)通道、g(green)通道以及b(blue)通道。此时，针对于融合视频帧中的任一目标像素点，令最大颜色通道值是该目标像素点三个颜色通道值的最大值，最小颜色通道值是该目标像素点三个颜色通道值的最小值。具体的，以(r，g，b)三元数组表示目标像素点的三个颜色通道值为例进行说明，此时，最大颜色通道值maxv＝max(r，g，b)，最小颜色通道值minv＝max(r，g，b)。
[0135]
1002，根据最大颜色通道值和最小颜色通道值的差与和，计算目标像素点对应的调整系数。
[0136]
本实施例中，具体的，目标像素点对应的调整系数α的计算公式如下：
[0137][0138][0139][0140]
1003，根据调整系数以及目标像素点的初始第一颜色通道值，计算目标像素点对应的目标第一颜色通道值。
[0141]
本实施例中，对于目标像素点的任一初始颜色通道值，也就是(r，g，b)中的任一颜色通道值，利用调整系数对初始颜色通道值进行更新，就可以得到目标像素点中各颜色通
道对应的目标颜色通道值，具体的计算公式如下：
[0142][0143][0144][0145]
1004，将目标像素点的第一颜色通道值由初始第一颜色通道值调整为目标第一颜色通道值，得到目标视频帧对应的调整视频帧。
[0146]
本实施例中，在得到目标像素点中各颜色通道对应的目标颜色通道值，将融合图像帧中各像素点的各颜色通道的像素值由(r，g，b)调整为(r
′
，g
′
，b
′
)就可以得到目标视频帧对应的调整视频帧。
[0147]
如图11所示，图11是视频处理装置的一个实施例结构示意图。
[0148]
为了更好实施本技术实施例中视频处理方法，在视频处理方法基础之上，本技术实施例中还提供一种视频处理装置，视频处理装置包括：
[0149]
图像帧获取模块1101，用于获取待处理视频中各目标视频帧对应的参考视频帧集合；
[0150]
目标灰度图像确定模块1102，用于针对每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道灰度图像，确定目标视频帧对应的目标灰度图像；
[0151]
图像融合模块1103，用于根据目标视频帧的第二通道图像以及目标视频帧对应的目标灰度图像，得到目标视频帧对应的融合视频帧；
[0152]
目标视频确定模块1104，用于根据待处理视频中各目标视频帧对应的融合视频帧，得到待处理视频的目标视频处理。
[0153]
在本技术一些实施例中，上述目标灰度图像确定模块，包括：
[0154]
第一通道提取子模块，用于提取目标视频帧对应的参考视频帧集合中各视频帧的第一通道，得到多张第一通道灰度图像；多张第一通道灰度图像中包括与目标视频帧对应的第一通道目标灰度图像；
[0155]
目标灰度图像确定子模块，用于根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，对第一通道目标灰度图像进行对比度调整，得到目标视频帧对应的目标灰度图像。
[0156]
在本技术一些实施例中，上述目标灰度图像确定子模块，包括：
[0157]
增强灰度值计算单元，用于根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，计算各初始灰度值对应的增强灰度值；
[0158]
灰度值调整单元，用于将第一通道目标灰度图像中第一像素点的灰度值由第一初始灰度值调整为与第一初始灰度值对应的第一增强灰度值，得到目标视频帧对应的目标灰度图像；其中，第一初始灰度值为第一像素点的初始灰度值。
[0159]
在本技术一些实施例中，上述增强灰度值计算单元，包括：
[0160]
频率统计子单元，用于根据多张第一通道灰度图像中各像素点的初始灰度值，确定各初始灰度值对应的出现频率；
[0161]
权重计算子单元，用于根据各初始灰度值对应的出现频率，计算各初始灰度值对应的权重；
[0162]
增强灰度值计算子单元，用于根据各初始灰度值对应的权重，计算各初始灰度值对应的增强灰度值。
[0163]
在本技术一些实施例中，上述目标灰度图像确定子模块，包括：
[0164]
下采样单元，用于分别对各第一通道灰度图像进行下采样，得到多张下采样灰度图像；
[0165]
目标灰度图像确定单元，用于根据多张下采样灰度图像中各像素点的初始灰度值，对第一通道目标灰度图像进行对比度调整，得到目标视频帧对应的目标灰度图像。
[0166]
在本技术一些实施例中，上述图像帧获取模块，包括：
[0167]
目标视频帧确定子模块，用于确定待处理视频中的第一目标视频帧；
[0168]
第一确定子模块，用于若第一目标视频帧是待处理视频的首帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的后一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合；
[0169]
第二确定子模块，用于若第一目标视频帧是待处理视频的尾帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的前一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合；
[0170]
第三确定子模块，用于若第一目标视频帧是待处理视频中的非首尾视频帧，则根据第一目标视频帧以及与第一目标视频帧相邻的前一视频帧和后一视频帧，得到第一目标视频帧的参考视频帧集合。
[0171]
在本技术一些实施例中，上述视频处理装置还包括：
[0172]
饱和度调整模块，用于针对待处理视频中每一目标视频帧，根据目标视频帧对应的融合视频帧中各像素点的像素值对融合视频帧进行饱和度调整，得到目标视频帧对应的调整视频帧。
[0173]
在本技术一些实施例中，上述饱和度调整模块包括：
[0174]
颜色通道值获取子模块，用于获取目标像素点的最大颜色通道值和最小颜色通道值；
[0175]
调整系数计算子模块，用于根据最大颜色通道值和最小颜色通道值的差与和，计算目标像素点对应的调整系数；
[0176]
目标颜色通道值计算子模块，用于根据调整系数以及目标像素点的初始第一颜色通道值，计算目标像素点对应的目标第一颜色通道值；
[0177]
颜色通道值调整子模块，用于将目标像素点的第一颜色通道值由初始第一颜色通道值调整为目标第一颜色通道值，得到目标视频帧对应的调整视频帧。
[0178]
本发明实施例还提供一种视频处理设备，如图12所示，图12是本技术实施例中提供的视频处理设备的一个实施例结构示意图。
[0179]
视频处理设备集成了本发明实施例所提供的任一种视频处理装置，视频处理设备包括：
[0180]
一个或多个处理器；
[0181]
存储器；以及
[0182]
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行上述视频处理方法实施例中任一实施例中的视频处理方法中的步骤。
[0183]
具体来讲：视频处理设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器1201、一个或一个以上存储介质的存储器1202、电源1203和输入单元1204等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的视频处理设备结构并不构成对视频处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
[0184]
处理器1201是该视频处理设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个视频处理设备的各部分，通过运行或执行存储在存储器1202内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1202内的数据，执行视频处理设备的各种功能和处理数据，从而对视频处理设备进行整体监控。可选的，处理器1201可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器1201可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1201中。
[0185]
存储器1202可用于存储软件程序以及模块，处理器1201通过运行存储在存储器1202的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器1202可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据视频处理设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1202可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器1202还可以包括存储器控制器，以提供处理器1201对存储器1202的访问。
[0186]
视频处理设备还包括给各部件供电的电源1203，优选的，电源1203可以通过电源管理系统与处理器1201逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源1203还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0187]
该视频处理设备还可包括输入单元1204，该输入单元1204可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
[0188]
尽管未示出，视频处理设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，视频处理设备中的处理器1201会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器1202中，并由处理器1201来运行存储在存储器1202中的应用程序，从而实现本技术实施例所提供的任一种视频处理方法中的步骤。
[0189]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0190]
为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种视频处理方法中的步骤。
[0191]
在上述实施例中，对各实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
[0192]
具体实施时，以上各单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组
合，作为同一或若干个实体来实现，以上各单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
[0193]
以上各操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
[0194]
以上对本技术实施例所提供的一种视频处理方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。