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本发明公开了一种自适应视频修复方法，包括：构建视频格式库，所述视频格式库包含多种视频文件的封装格式；对待修复视频进行样本视频截取，将截取的视频段作为样本视频；将视频格式库装入链表，迭代链表，得到样本视频对应的封装格式；根据封装格式对样本视频进行解析、修复，修复完成后将当前修复的视频存入缓存空间；将缓存空间内的视频进行可播放性检测；若评测结果为可正常播放，将待修复视频按照样本视频对应的封装格式进行解析、修复，得到修复后的完整视频；否则将截取的视频段拆分为两段，将拆分后长度大于最小值的视频作为样本视频，继续解析、修复。解决了现有技术中存在的无法修复未知封装格式的破损视频的问题。

本发明一种基于频域融合的大面积缺损视频修复方法及装置，涉及视频处理技术领域，针对现阶段缺损视频修复方法主要局限于小面积缺损场景，对大面积缺损的视频内容修复能力不足，难以生成合理的视觉修复结果的问题，提出了一种有效的解决方法，方法包括以下步骤：首先，获取缺损的视频帧序列，对视频帧序列进行下采样；接着，使用堆叠的频域融合残差块对下采样后的缺损视频帧进行全局信息建模，频域融合残差块由两个自适应频域交叉融合模块依次连接而成；然后，利用堆叠的时间Transformer模块优化多帧之间的时间一致性；最后，进行上采样以重建视频帧，得到最终修复的视频。本发明能够在大范围缺损区域中生成视觉上合理、内容流畅自然的视频修复效果。

本发明公开了一种基于强感知Transformer架构的缺损视频修复方法及系统，涉及视频处理技术领域，方法包括以下步骤：特征提取模块接收待修复的缺损视频帧序列，采用卷积神经网络对视频帧进行特征提取，输出第一特征；强感知Transformer模块接收第一特征，采用交叉堆叠的局部感知Transformer和全局感知Transformer结构对第一特征进行纹理信息建模和结构信息建模，输出第二特征；重构模块接收第二特征，采用反卷积层进行视频帧重建，输出修复后视频帧序列。本发明采用交叉堆叠的局部感知Transformer和全局感知Transformer进行纹理信息和结构信息建模，有效解决现阶段缺损视频修复方法中存在修复区域缺乏细节纹理、全局结构与局部纹理不匹配的问题，实现更好的修复效果。