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龙图腾网获悉华侨大学;信泰(福建)科技有限公司;福建省万物智联科技有限公司申请的专利基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置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：CN119850441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510317059.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置是由曾焕强;邹慧婷;陈婧;朱建清;施一帆;许金泰;许剑飞;章水德;连宙辉设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置，涉及视频处理领域，包括：获取待重建的压缩的多视点纹理加深度视频序列并输入到经训练的沉浸式视频增强模型；当前的待增强视频帧先经过特征提取模块，分别提取得到高频特征和低频特征；高频特征和低频特征经过频域增强模块，得到频域增强图像；频域增强图像和当前的待增强视频帧输入到边界增强模块，得到融合图像；融合图像和当前的待增强视频帧的相邻视频帧输入到时空可变形卷积模块，得到对齐后的融合图像，对齐后的融合图像经过质量增强模块，预测得到增强残差并生成对应的重建视频。本发明解决压缩伪影、边界伪影以及沉浸式视频的质量低等问题。

本发明授权基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建沉浸式视频增强模型并训练，得到经训练的沉浸式视频增强模型，所述沉浸式视频增强模型包括依次连接的特征提取模块、频域增强模块、边界增强模块、时空可变形卷积模块和质量增强模块； 获取待重建的压缩的多视点纹理加深度视频序列并输入到所述经训练的沉浸式视频增强模型；所述待重建的压缩的多视点纹理加深度视频序列中的每个待增强的视频序列中的当前的待增强视频帧先经过所述特征提取模块进行频域变换和特征提取，分别提取得到高频特征和低频特征；所述高频特征和低频特征经过所述频域增强模块分别赋予对应的高频权重和低频权重并进行加权融合和逆变换，得到频域增强图像，具体包括： 对于所述低频特征，采用下式计算低频权重： 其中，Wlowu,v表示位于频域坐标u,v的低频权重，α为低频增强因子，α＞1，∈为平滑项，Hu,v表示高斯滤波函数，Ftu,v表示当前的待增强视频帧对应的位于频域坐标u,v的频域特征，Wviewportu,v表示位于频域坐标u,v的视点重要性权重，其表达式如下： 其中，uc,vc表示用户视点区域的中心频率的频域坐标，σ表示用户视点区域的参数，其表达式为：σ＝λ·fmax，λ表示经验因子，fmax表示当前的待增强视频帧对应的位于任意一个频域坐标的频域特征中的最大值； 对于所述高频特征，采用下式计算高频权重： 其中，Whighu,v位于频域坐标u,v的高频权重，β为高频保留因子，β＜1，Wmotionu,v表示位于频域坐标u,v的运动显著性权重，其表达式如下： 其中，ΔItx,y表示当前的待增强视频帧与其前一帧的视频帧之间在像素坐标x,y的像素变化幅值，ΔItx',y'表示当前的待增强视频帧与其前一帧的视频帧之间在任意一个像素坐标x',y'的像素变化幅值，max表示取最大值； 采用低频权重和高频权重分别对低频特征和高频特征进行加权，得到增强后的频域特征，如下式所示： Ft'u,v＝Wlowu,v·Flowu,v+Whighu,v·Fhighu,v； 其中，Ft'u,v表示当前的待增强视频帧对应的增强后的频域特征； 将所述增强后的频域特征通过逆傅里叶变换返回空间域，得到频域增强图像，如下式所示： 其中，Iweightedtx,y表示当前的待增强视频帧对应的频域增强图像中位于像素坐标x,y的像素值，W和H分别表示当前的待增强视频帧的宽度和高度；所述频域增强图像和当前的待增强视频帧输入到所述边界增强模块，得到融合图像；所述融合图像和待增强的视频序列中的当前的待增强视频帧的相邻视频帧输入到所述时空可变形卷积模块，利用帧间互补关系对齐时间信息，得到对齐后的融合图像，所述对齐后的融合图像经过所述质量增强模块，预测得到增强残差并生成对应的重建视频。

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