基于霍夫变换和相位相关性的2.5维视频稳定技术研究

admin · 发表于 3 天前

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数字视频稳定技术由于具有精度高、功耗低、灵活性强等优点，在军用和民用领域具有广阔的应用前景。随着应用环境的不断扩宽，现有比较成熟的针对平移运动视频的2维视频稳定算法不适于处理视频带有旋转运动的情况，而目前已经提出的针对旋转、变焦等运动形式的3维视频稳定算法由于运动模型过于复杂而实用性不强。本文研究适用范围较广、实用性较强的针对旋转和平移运动的2.5维数字视频稳定技术。全局运动估计是数字视频稳定技术的关键环节，本文提出了基于霍夫变换和相位相关性的2.5维全局运动估计算法，算法包括基于霍夫变换的旋转运动矢量估计和基于相位相关性的平移运动估计两部分。首先利用基于霍夫变换的旋转运动估计算法检测出当前帧图像与前一帧图像之间的旋转角度，然后根据此角度对前一帧图像进行旋转，最后利用基于相位相关性的平移运动估计算法对旋转后的前一帧图像和当前帧图像进行平移运动估计。本文提出的全局运动估计算法可以准确估计出图像间包含旋转和平移分量的全局运动矢量，其中基于霍夫变换的旋转运动估计平均误差为0.5度，对进行旋转调整后的图像进行平移运动估计的平均误差小于1像素。运动校正和运动补偿是视频稳定技术的重要组成部分。在运动校正方面，本文给出了适用于2.5维视频运动的卡尔曼滤波模型，利用该模型对视频2.5维全局运动矢量序列进行滤波可以较准确地区分图像的有意识运动和无意识运动。在运动补偿方面，针对2.5维抖动视频的运动补偿方法进行了研究，提出了基于图像拼接的运动补偿方法。该方法较大程度地保留了图像信息，有效减弱了拼接痕迹累积对视觉效果造成的影响。实验证明，采用本文提出的基于霍夫变换和相位相关性的全局运动估计方法能够较精确地估计出2.5维抖动视频的全局运动矢量，根据此结果进行卡尔曼滤波运动校正和基于图像拼接的运动补偿后，视频平稳清晰，视觉效果好。

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