【精选】AI视频修复增强技术在经典节目重播中的应用

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本文以AI视频修复增强技术为核心，通过先进的AI算法，对视频进行智能化的修复和增强，提升经典节目重播的观感。

本文作者：

王涛 河南广播电视台

第一作者简介：

王涛，女，1973年生，本科学历，河南广播电视台制作部科 长，高级工程师，长期从事广播电视技术方面的研究，主持 河南广播电视台内容生产云平台、高端制作岛等多个技术 项目的设计和建设。

NO.1

需求分析

1.1 视频修复增强技术需求

对于经典节目素材的修复和增强，需要采用先进的视频修复增强技术。AI 视频修复增强技术具有独特的优势，不仅能够自动检测和修复视频中的缺陷和损伤，还能够增强画面的清晰度和色彩饱和度，使观众能够更好地欣赏和体验这些经典节目。

1.2 视频素材获取需求

针对这些经典节目素材的获取，需要考虑多种来源，包括 原始录像带、数字转换后的视频素材以及其他收集渠道。这些视频素材需要经过精细分类和整理，以便于后续的处理和修复。

1.3 数据安全和保护需求

对于这些珍贵的经典节目素材，数据的安全和保护是至 关重要的。需要采用专业的数据管理和保护机制，确保数据 的安全性和完整性，以及避免数据的丢失或损坏。

1.4 修复效果评估需求

对于修复后的视频素材，需要进行效果评估。这需要采用科学的评估标准和方法，确保修复后的视频素材质量得到有效提升。

NO.2

技术方案

2.1 技术概述

AI 视频修复增强技术在经典节目重播中的应用项目，使用了卷积神经网络 (CNN) 技术，该技术可以自动从输入的低质量视频中学习图像的特征和模式，并生成更高质量的输出视频。如图1所示。

图1 技术概述

2.2 技术指标设计

主观指标：主要是对于视频修复效果的主观感受和评价。主观指标包括：视频质量感知，即视频观看的清晰度、锐度、对比度、颜色还原度等方面的感知 ；细节还原效果，即视频中细节的还原程度，包括人物面部细节、背景细节等；噪声还原效果，即视频中的噪声、条纹、马赛克等噪声干扰的还原程度；画面稳定性，即视频中画面抖动、闪烁等稳定性问题的还原效果。

客观指标：用于评估视频修复效果，客观指标包括：PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）峰值信噪比，主要用于评估视频的失真程度，数值越高表示视频失真越小；SSIM（ Structural Similarity Index）结构相似度指数，主要用于评估视频的结构相似性，数值越高表示视频修复效果越好；VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）视频多方法评估融合，主要用于综合评估视频的质量，包括清晰度、对比度、颜色还原度等方面。

2.3 技术优势

2.3.1 采用深度学习的超分辨率重建技术

传统的超分辨率重建技术使用插值或卷积等方法对低分辨率图像进行处理，但这些方法往往不能够提供高质量的重建结果。使用卷积神经网络（CNN）进行训练和预测，是通过多个卷积层和池化层等操作，从原始图像中提取出特征，并利用这些特征进行分类、识别、重建等任务。卷积神经网络（CNN）模型训练具有以下优势 ：

1.高效性：CNN 模型在图像处理方面具有高效的计算能力，可以处理大量的图像数据。

2.自适应性：CNN 模型可以根据输入数据的不同特征自动调整参数，从而适应不同的数据集和任务。

3.网络层次结构：CNN 模型的网络层次结构能够提取出图像数据的不同层次特征，从而对图像数据进行有效的处理和分析。

4.数据共享：CNN 模型中的卷积操作可以共享权值，从而减少了参数数量，降低了训练难度，提高了训练效率。

5. 并行计算 ：CNN 模型的计算过程可以进行并行化处理，利用 GPU 等计算资源能够加快训练速度。

2.3.2 采用生成对抗网络 GAN 的深度学习模型

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器 和判别器两部分组成，可以用于图像、音频、视频等领域的 数据生成和修复。GAN模型训练的优势如下 ：

1. 生成高质量的数据：GAN模型可以生成高度逼真的数据，比如图像、音频等。与传统方法相比，GAN 模型可以更 好地保留原始数据的细节和特征，生成的数据质量更高。

2.可以进行图像修复 ：GAN 模型可以将输入的缺失、破损、模糊等图像进行修复，生成高质量的图像。GAN 模型的修复效果通常比传统方法更好。

3.可以进行图像增强 ：GAN 模型可以将低质量的图像增 强为高质量的图像，比如将模糊的图像增强为清晰的图像。GAN 模型可以自动学习图像的特征和纹理，生成更加逼真的图像。

4.可以进行图像转换：GAN 模型可以将一种图像转换为另一种图像，比如将黑白图像转换为彩色图像。GAN 模型可以学习到两种图像之间的映射关系，生成更加自然、逼真的图像。

2.3.3 基于深度学习的颜色恢复算法

基于深度学习的颜色恢复算法是指使用深度学习技术对低质量彩色图像进行颜色恢复的方法。该算法基于对大量已知彩色图像的学习，能够自动学习彩色图像的特征和颜色信息，从而实现低质量彩色图像的精确恢复。该算法的主要步骤包括 ：

1. 数据准备：使用大量已知彩色图像和对应的黑白或低质量彩色图像作为训练集，用于训练深度学习模型。

2. 模型设计：设计一个卷积神经网络（CNN）模型，用于从输入的黑白或低质量彩色图像中提取特征并预测对应的彩色信息。

3. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，调整模型的参数以最大程度地提高颜色恢复的准确性。

4. 颜色恢复：使用训练好的模型对黑白或低质量彩色图像进行颜色恢复，输出高质量的彩色图像。

2.4 AI技术智能修复增强视频流程

视频预处理通过去噪、去抖动等方法，减少视频噪声和抖动，以便更好地分析视频内容。使用计算机视觉算法分析视频中的问题，如模糊、失真、色彩失真等，以便针对性地选择最佳的修复技术。根据视频的问题和特点，选择最佳的修复和增强技术组合，如超分辨率重建、颜色恢复、智能插帧、运动补偿等，以达到最佳效果。在完成视频修复后，可以进一步进行后处理，如去除残留噪声、增强对比度、调整亮度等，以进一步提高视频质量。该框架将多种技术组合在一起， 利用深度学习和计算机视觉算法对老旧视频进行智能分析和处理，以最大程度地提高视频质量和视觉体验。如图2所示。

图2 AI技术智能修复增强视频流程

NO.3

创新点

3.1 技术创新

3.1.1 自动化的视频修复

相较于传统的视频修复方式，基于AI 技术的媒资资料智 能修复应用项目进行视频修复可以实现自动学习，大幅度减少资金开销。使用卷积神经网络（CNN）进行视频增强和超分辨率重建，以及使用生成对抗网络（GAN）进行视频降噪。这些算法经过大规模的模型训练，能够智能地分析视频问题，选择最优处理路径，实现自动化的视频修复效果。

3.1.2 基于运动补偿技术的去抖算法

利用光流估计技术获取视频帧之间的运动矢量，对视频进行运动补偿，减少视频中的抖动和晃动，从而提高视频的清晰度和稳定性。然后，使用卷积神经网络（CNN）进行超 分辨率重建，提高视频的清晰度和细节。最后，利用噪声去除技术和颜色恢复技术，进一步提高视频的质量。

3.1.3 卷积神经网络（CNN）的图像去噪算法

这是一种端到端的、无监督的算法，即不需要人为指定噪声参数或真实噪声图像，仅需要训练数据。该算法的主要思想是通过深度卷积神经网络学习从噪声图像到真实图像的映射，从而得到去噪结果。具体来说，采用了一系列的卷积层和ReLU激活函数，以及一些归一化和降采样层，对输入的噪声图像进行特征提取和降维。然后，通过反卷积和ReLU激活函数，将特征图像逐渐恢复到原始图像的尺寸，并输出最终的去噪结果。

3.1.4 修复和增强效果的自动评估

基于AI技术的视频修复增强应用项目，通过使用深度学习算法和人类视觉系统建立的模型来评估图像和视频质量，以实现对修复和增强效果的自动评估。该模型的核心算法基于人眼的视觉感知系统，通过训练深度神经网络，使其能够模拟人类视觉对图像和视频质量的判断，从而提高其准确性。这种评估方法不仅可以帮助用户快速评估修复和增强效果的好坏，而且可以减少因主观因素而产生的评估误差。

3.2 应用创新

3.2.1 时间和资金成本更低

相比人工修复，AI 视频修复系统可以在更短的时间内完成更多的修复工作，并且可以在节省成本的同时提高修复效果和准确性。

3.2.2 智能性更强

AI 视频修复系统具有更高的智能性和自适应性，能够根据不同的视频类型和问题自动选择最优的修复方案，从而提高修复质量和效率。

3.2.3 可扩展性更好

AI 视频修复系统可以通过不断训练和优化来适应新的视频修复需求，而人工修复需要更多的人力和物力成本。

3.2.4 保护原始视频

AI 视频修复系统可以对视频进行非破坏性修复，从而保护原始视频的完整性和质量。

3.2.5 高效性

AI 视频修复系统可以同时对多个视频进行修复，提高修复效率和质量，从而为电视台的制作和播出提供更多的资源和素材。

NO.4

技术效果

基于AI技术的视频修复增强，通过算法可以从整体上提升画面分辨率，画质肉眼可见得到提升。还原了人物服饰的纹理，减少了画面模糊不清、噪声和摩尔纹，减少了低码率视频的压缩块和压缩尾影，使画面更清晰锐利。如图3所示。

图3 人物服饰修复增强后细节对比图

人像超分采用生成对抗网络技术（GAN）方法，这种方 法通过迁移学习的方式修复出高清人脸细节，重点对人像头 部区域进行视觉质量增强，修复更多细节。如图4所示。

图4 人物脸部修复增强后对比图

NO.5

经济与社会效益

经过AI视频修复增强后的老电视剧可以重新呈现其经典的故事情节和演员表演，吸引更多观众的关注，同时也可以作为电视节目制作、电影制作等重要素材，具有更广泛的应用价值。修复增强后的新闻和专题资料可以更好地展现历史、文化和社会发展的脉络和变迁，可以作为研究、教育和文化传承等方面的重要资源，也可以为新闻报道和专题制作等提供更多素材和灵感。

AI视频修复增强技术在经典节目重播中的应用也符合习近平总书记提出的“弘扬中华文化，推动中华文明创新发展”的思路。保护和传承文化遗产已经成为推动文化创新和社会发展的重要任务之一。AI 视频修复增强技术的应用可以让老电视剧、视频新闻和专题等资料得到有效的保护和传承，为弘扬中华文化、推动中华文明创新发展作出积极的贡献。

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结束语

AI视频修复增强技术目前已应用于多个领域，包括电影、 电视、广告、教育、游戏等。在电影和电视行业中，AI视频修复技术被用于修复老电影和电视剧中的损坏和缺失部分，使得这些经典作品焕发出新的生命力。在广告和教育领域中， AI视频修复技术被用于改善视频的质量，从而提高用户的观看体验。在游戏领域中，AI视频修复技术被用于提高游戏画面的质量和流畅度，从而增强游戏的沉浸感和真实感。AI视频修复技术可以用于监控视频的修复和增强，提高视频的清晰度和细节，更好地帮助安防人员进行监控和调查。

end

参考文献

[1] 李德毅, 于剑. 人工智能导论[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 2018: 2-3.

[2]陈宇飞. 基于深度学习技术的 ECG 自动分类算法研究[D]. 郑州大 学, 2019.

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