随着超高清沉浸式体验成为视频媒体发展的重要趋势，历史经典视频的修复与增强成为了AI技术应用的重要领域。本文将深入解析基于华为昇腾CANN架构的视频增强平台如何通过AI技术修复历史视频，并分享相关实现逻辑与代码解析。

1. 视频增强的现实意义与技术挑战

在当前视频媒体领域，超高清沉浸式体验已成为重要发展趋势。然而，在超高清产业的快速演进中，内容生产的技术迭代周期与成本效益，已成为关键制约因素。其直接后果是，庞大的低解析度历史片库与用户对前沿视听体验的代际落差被持续放大，构成了产业升级的核心瓶颈。
历史视频修复不仅关乎文化传承，更具有重要的商业价值。传统视频修复依赖专业人工逐帧处理，效率低下且成本高昂。AI视频增强技术通过智能算法自动处理，大幅提升了修复效率，使大规模历史影像数字化修复成为可能。
然而，真实世界视频增强面临诸多技术挑战：视频内容多样化、退化类型复杂、运动模式不规则等，都需要算法具备强大的泛化能力和计算效率。

2. CANN架构与视频增强的契合点

华为异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）为AI视频增强提供了强大的算力基础。

2.1 CANN在视频增强中的价值

CANN通过多层次编程接口和软硬件协同优化，为视频增强算法提供了高效的计算平台。其核心优势包括：

• 高性能算子库：针对视觉任务优化的计算原语，提供高效的卷积、池化等操作
• 内存管理优化：减少数据搬运开销，提升处理吞吐量
• 算子融合技术：将多个小算子融合为大内核，减少启动开销

2.2 昇腾AI处理器与CANN的协同

基于昇腾AI处理器与CANN，华为研制了全流程自主可控的高效AI视频增强平台。该平台从顶层算法到底层算子进行垂直优化，通过多算子自动流水技术以及算子融合技术，大幅提升了超分辨率算法的执行效率。

3. 视频增强核心技术解析

3.1 先验自适应视频超分辨率技术

视频超分是一项计算密集型任务，其推理过程不仅依赖单帧内容，更需集成前后帧的上下文信息。通过复杂的模型计算，算法能够自适应地选取并聚合最具信息量的像素或特征数据，进而生成缺失的高频细节，完成视频画质的提升。
在先验自适应超分辨率技术中，退化先验的技术解决了噪声放大、图像纹理杂乱失真的问题；通过语义分割嵌入区域的语义先验，实现内容自适应个性化超分。这项技术的应用，大大提升了视频增强的视觉效果。

3.2 基于CNN与Transformer的混合架构

近年来，研究者开始探索结合CNN与Transformer的混合架构，以克服单一架构的局限性。

• CNN的优势与局限：卷积神经网络利用图像的平移不变性设计了独特的卷积结构和权值共享机制，是图像去噪方法常用的模型结构。但CNN的感受野局限于卷积核的大小，难以对全局信息进行建模
• Transformer的补充作用：Transformer独有的多头自注意力机制利用了非局部自相似先验，能够很好地建模全局信息，有效参考图像中远距离的相似结构来恢复受损区域

3.3 可变形卷积优化

在CANN平台上的一个关键优化是对可变形卷积算子的深度优化。实验表明，经过CANN优化后，可变形卷积算子性能提升了9倍，这为复杂的视频增强模型在实际应用中的高效推理奠定了基础。
4. 基于CANN的视频增强实现方案
下面我们将深入探讨基于CANN的视频增强具体实现方案，包括系统架构、核心算法和代码解析。

4.1 系统架构概述

基于CANN的视频增强平台采用端到端的处理流程，主要包括以下模块：

1. 视频解码与帧提取：将输入视频解码为帧序列
2. 预处理模块：对帧进行对齐、去噪等预处理
3. 特征提取模块：提取时空特征
4. 增强推理模块：应用AI模型进行超分辨率、去模糊等处理
5. 后处理与编码：对增强后的帧序列进行后处理并编码输出

4.2 EDVR模型在CANN上的实现

EDVR是视频增强领域的标杆性模型，其核心创新在于引入了可变形卷积模块。该模块能够隐式动态建模视频序列中的复杂运动模式，从而实现对前后帧特征的精准对齐，有效克服了动态场景下因剧烈运动导致的运动模糊与伪影问题。
5. 实际应用案例与效果
基于CANN的视频增强平台已成功应用于多个实际场景，取得了显著成果：
下列是对于一部老电影的分辨率进行修复的案例

5.1 系统架构与核心组件

基于CANN的视频增强处理流程主要依赖两个核心组件：

1. DVPP（Digital Vision Pre-Processing）：昇腾AI处理器内置的图像处理单元，提供媒体处理硬加速能力，包括视频解码（VDEC）、视频编码（VENC）、图片缩放（VPC）等。
2. AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）：在AI Core上完成数据预处理，如改变图像尺寸、色域转换、减均值/乘系数等。
   典型处理流程如下：

输入视频 → DVPP视频解码 → AIPP预处理 → AI模型推理 → DVPP视频编码 → 输出视频

5.2 完整代码实现

以下是老电影基于CANN的EDVR视频超分辨率完整代码：

import os
import acl
import numpy as np
import cv2
from ctypes import *

# 定义ACL相关数据结构
class AclResource:
    def __init__(self):
        self.device_id = 0
        self.context = None
        self.stream = None
        self.model_path = "./edvr_model.om"
        
    def init_resource(self):
        """初始化ACL资源"""
        # ACL初始化
        ret = acl.init()
        
        # 设置设备
        ret = acl.rt.set_device(self.device_id)
        
        # 创建上下文
        self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)
        
        # 创建流
        self.stream, ret = acl.rt.create_stream()
        
        # 加载模型
        self.load_model()
        
    def load_model(self):
        """加载离线模型"""
        if not os.path.exists(self.model_path):
            raise Exception(f"模型文件 {self.model_path} 不存在")
            
        # 读取模型文件
        with open(self.model_path, 'rb') as f:
            model_data = f.read()
            
        self.model_size = len(model_data)
        self.model_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(model_data)
        
        # 加载模型
        self.model_id, ret = acl.mdl.load_from_mem(self.model_ptr, self.model_size)
        
        # 创建模型描述
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        ret = acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)
        
        # 准备输入输出内存
        self.prepare_buffer()

    def prepare_buffer(self):
        """准备模型输入输出内存"""
        # 获取输入输出大小
        self.input_size = acl.mdl.get_input_size_by_index(self.model_desc, 0)
        self.output_size = acl.mdl.get_output_size_by_index(self.model_desc, 0)
        
        # 申请设备内存
        self.input_ptr, ret = acl.rt.malloc(self.input_size, 
                                          acl.mem.malloc_type.device)
        self.output_ptr, ret = acl.rt.malloc(self.output_size,
                                           acl.mem.malloc_type.device)
        
        # 创建数据集
        self.input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        self.output_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        
        # 创建数据缓冲区
        input_buffer = acl.create_data_buffer(self.input_ptr, self.input_size)
        output_buffer = acl.create_data_buffer(self.output_ptr, self.output_size)
        
        # 添加缓冲区到数据集
        acl.mdl.add_dataset_buffer(self.input_dataset, input_buffer)
        acl.mdl.add_dataset_buffer(self.output_dataset, output_buffer)

class VideoSuperResolution:
    def __init__(self, model_path):
        self.acl_resource = AclResource()
        self.acl_resource.model_path = model_path
        self.acl_resource.init_resource()
        
    def preprocess_frame(self, frame):
        """帧预处理：调整尺寸和格式"""
        # 调整尺寸为模型输入大小
        resized_frame = cv2.resize(frame, (1280, 720))
        
        # 转换颜色空间 BGR to RGB
        rgb_frame = cv2.cvtColor(resized_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 归一化
        normalized_frame = rgb_frame.astype(np.float32) / 255.0
        
        # 转换为模型需要的形状 (1, 3, 720, 1280)
        input_data = normalized_frame.transpose(2, 0, 1)
        input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
        
        return input_data

    def process_video(self, input_video_path, output_video_path):
        """处理视频主函数"""
        # 打开输入视频
        cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)
        
        # 获取视频属性
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        
        # 创建视频写入器
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'X264')
        out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (width * 2, height))
        
        frame_count = 0
        
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
                
            # 预处理帧
            input_data = self.preprocess_frame(frame)
            
            # 将数据拷贝到设备
            ret = acl.rt.memcpy(self.acl_resource.input_ptr, 
                              self.acl_resource.input_size,
                              input_data.ctypes.data,
                              input_data.nbytes,
                              acl.memcpy_kind.host_to_device)
            
            # 执行模型推理
            ret = acl.mdl.execute(self.acl_resource.model_id,
                                self.acl_resource.input_dataset,
                                self.acl_resource.output_dataset)
            
            # 获取输出结果
            output_buffer = acl.mdl.get_dataset_buffer(self.acl_resource.output_dataset, 0)
            output_ptr = acl.get_data_buffer_addr(output_buffer)
            output_size = acl.get_data_buffer_size(output_buffer)
            
            # 申请主机内存
            host_output, ret = acl.rt.malloc_host(output_size)
            
            # 拷贝数据到主机
            ret = acl.rt.memcpy(host_output, output_size,
                              output_ptr, output_size,
                              acl.memcpy_kind.device_to_host)
            
            # 转换为numpy数组
            output_data = acl.util.ptr_to_numpy(host_output, 
                                              (output_size // 4,), 
                                              np.float32)
            
            # 后处理：转换回图像格式
            enhanced_frame = self.postprocess_frame(output_data, frame.shape)
            
            # 拼接原帧和增强帧用于对比
            comparison_frame = np.hstack((frame, enhanced_frame))
            
            # 写入输出视频
            out.write(comparison_frame)
            
            frame_count += 1
            if frame_count % 30 == 0:
                print(f"已处理 {frame_count} 帧")
        
        # 释放资源
        cap.release()
        out.release()
        self.release_resource()
        
        print(f"视频处理完成，共处理 {frame_count} 帧")

    def postprocess_frame(self, output_data, original_shape):
        """后处理：将模型输出转换回图像"""
        # 重塑为图像形状
        output_data = output_data.reshape(3, original_shape[0], original_shape[1])
        
        # 转置为HWC格式
        output_data = output_data.transpose(1, 2, 0)
        
        # 反归一化
        output_data = np.clip(output_data * 255, 0, 255).astype(np.uint8)
        
        # 转换颜色空间 RGB to BGR
        output_data = cv2.cvtColor(output_data, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        
        return output_data

    def release_resource(self):
        """释放资源"""
        acl.rt.free(self.acl_resource.input_ptr)
        acl.rt.free(self.acl_resource.output_ptr)
        acl.mdl.unload(self.acl_resource.model_id)
        acl.rt.destroy_stream(self.acl_resource.stream)
        acl.rt.destroy_context(self.acl_resource.context)
        acl.rt.reset_device(self.acl_resource.device_id)
        acl.finalize()

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化视频超分辨率处理器
    vsr = VideoSuperResolution("./edvr_model.om")
    
    # 处理视频
    vsr.process_video("input_low_resolution.mp4", 
                      "output_high_resolution.mp4")

代码解析与关键技术
1. ACL资源管理

• AclResource类负责管理昇腾AI处理器的基本资源
• acl.init()初始化ACL运行环境
• acl.rt.set_device()设置运算设备
• 上下文（Context）和流（Stream）用于管理并行任务
  2. 模型加载与推理
• 使用acl.mdl.load_from_mem()加载离线模型（.om文件）
• 通过acl.mdl.execute()执行模型推理
• 输入输出内存通过acl.rt.malloc()在设备上申请
  3. EDVR模型核心技术
  EDVR模型通过以下技术创新实现高质量视频超分辨率：
• 可变形卷积：灵活对齐视频帧，处理动态场景运动
• 多帧融合：融合前后帧信息生成高质量输出
• 注意力机制：重点关注视频中重要区域
  4. 视频处理流水线

# 完整处理流程
输入视频 → 帧提取 → 预处理 → 模型推理 → 后处理 → 帧编码 → 输出视频

5.3 环境配置与运行

环境要求

# 安装依赖
pip install opencv-python
pip install numpy

# 设置CANN环境变量 (根据实际安装路径调整)
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

模型准备

1. 从昇腾社区获取EDVR预训练模型
2. 使用ATC工具将TensorFlow/PyTorch模型转换为.om格式：

atc --model=edvr.pb --framework=3 --output=edvr_model --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,3,720,1280"