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申请/专利权人：聊城莱柯智能机器人有限公司;数炬(山东)智能科技有限公司

摘要：一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，属于视频图像处理技术领域，包括，步骤一：帧间图像预处理与初始化：S101，帧间图像预处理；S102，初始化深度Q网络的主网络和目标网络，并定义网络结构和参数；创建并初始化经验回放池；设置超参数，包括学习率、折扣因子、值、探索概率、经验回放池大小；步骤二：DQN模型训练：S201，定义状态和动作空间；S202，定义奖励函数；S203，Q值计算；S204，Q值更新；S205，经验回放和参数更新；步骤三：帧间图像错误隐藏操作：根据选择的动作at执行相应的图像恢复操作。本发明不断优化Q网络的训练，模型能够逐步学习并优化在复杂图像场景下的恢复策略，从而有效减少帧间图像错误的影响。

主权项：1.一种基于深度强化学习的帧间图像错误隐藏方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：帧间图像预处理与初始化：S101，帧间图像预处理：去噪、增强对比度和归一化操作，以改善图像质量，提升恢复操作的效果；S102，初始化深度Q网络的主网络和目标网络，并定义网络结构和参数，同时将主网络和目标网络设为相同的初始权重；创建并初始化经验回放池，用于存储训练过程中的经验样本；设置超参数，包括学习率、折扣因子、值、探索概率、经验回放池大小；步骤二：DQN模型训练：S201，定义状态和动作空间：定义状态St为当前受损帧及其前后帧的信息组合： ；其中，It是受损帧，表示帧t的图像信息，It-1和It+1分别是前后帧；定义动作空间A，每个动作代表一种恢复操作，包括高斯滤波、块匹配和运动补偿、全变分图像修复： ；S202，定义奖励函数；S203，Q值计算：Q函数近似：使用Q函数QSt,at来评估在状态St执行动作at的价值，该函数通过深度神经网络进行近似；S204，Q值更新；S205，经验回放和参数更新；步骤三：帧间图像错误隐藏操作：根据选择的动作at执行相应的图像恢复操作：对于高斯滤波，利用前后帧的信息，通过加权平均滤波恢复受损区域；对于块匹配和运动补偿，在前一帧中寻找最佳匹配块并进行补偿；对于全变分图像修复，优化恢复受损区域的像素值。

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