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基于塊匹配和直線特征的視頻穩(wěn)像方法研究的中期報(bào)告一、前言視頻穩(wěn)像是多媒體領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題,對(duì)于提高視頻質(zhì)量、保障視頻信息可靠性等方面有著廣泛的應(yīng)用?,F(xiàn)有的視頻穩(wěn)像方法很多,常用的包括基于全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的方法和基于塊匹配的方法,但是這些方法都存在一些問(wèn)題,如計(jì)算量大、準(zhǔn)確率低等。近年來(lái),針對(duì)這些問(wèn)題,人們提出了一些新的方法,本報(bào)告將介紹其中一種基于塊匹配和直線特征的視頻穩(wěn)像方法的研究進(jìn)展和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。二、研究方法(一)穩(wěn)像算法概述本方法的基本思路是先使用塊匹配方法來(lái)獲取圖像中的穩(wěn)像點(diǎn),并提取出穩(wěn)向的直線特征,然后將這些直線特征利用全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行穩(wěn)像處理。具體步驟如下:1.首先將輸入的視頻分為若干個(gè)小塊,然后對(duì)每個(gè)小塊進(jìn)行塊匹配處理,獲取該小塊在每幀圖像中的穩(wěn)像點(diǎn)。2.對(duì)每個(gè)小塊中的穩(wěn)像點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,獲取穩(wěn)像點(diǎn)附近的直線特征。3.用所有的直線特征形成一張穩(wěn)向圖像,并根據(jù)穩(wěn)向圖像進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì),得到每幀圖像的穩(wěn)像參數(shù)。4.對(duì)每幀圖像進(jìn)行變換處理,將其穩(wěn)定。(二)塊匹配方法本方法使用了基于灰度相似度的塊匹配方法來(lái)獲取穩(wěn)像點(diǎn)。具體步驟如下:1.將當(dāng)前幀圖像中的小塊基準(zhǔn)塊作為參考?jí)K。2.在下一幀圖像中找到與參考?jí)K灰度相似度最高的匹配塊。3.計(jì)算參考?jí)K和匹配塊之間的偏移量(delta_x,delta_y)。4.將匹配塊的中心移動(dòng)(delta_x,delta_y)個(gè)像素,作為下一幀的參考?jí)K。5.重復(fù)步驟(2)-(4),直到匹配塊的移動(dòng)超出圖像范圍或匹配度小于一定閾值。(三)直線特征提取方法本方法使用了最小二乘法來(lái)進(jìn)行直線擬合。具體步驟如下:1.將穩(wěn)像點(diǎn)分為多個(gè)組,每個(gè)組中的穩(wěn)像點(diǎn)距離太遠(yuǎn),不能滿足直線模型假設(shè)的要求。2.對(duì)每個(gè)組中的穩(wěn)像點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法擬合直線。3.通過(guò)計(jì)算擬合直線的斜率和截距來(lái)確定該直線特征。(四)全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法本方法使用了基于穩(wěn)向的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行圖像穩(wěn)像。具體步驟如下:1.將每個(gè)小塊中的直線特征在穩(wěn)向圖像中顯示出來(lái),形成一個(gè)局部的穩(wěn)向圖像。2.將所有的局部穩(wěn)向圖像拼接起來(lái),形成全局的穩(wěn)向圖像。3.在全局穩(wěn)向圖像中用三角形剖分算法來(lái)劃分成若干個(gè)小三角形,并計(jì)算每個(gè)三角形的平均穩(wěn)向值。4.用平均穩(wěn)向值來(lái)進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì),得到每幀圖像的穩(wěn)像參數(shù)。5.用穩(wěn)像參數(shù)來(lái)進(jìn)行圖像穩(wěn)像。三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們針對(duì)一些有明顯抖動(dòng)的視頻進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法能夠有效地減少視頻的抖動(dòng),并且實(shí)驗(yàn)效果優(yōu)于普通的塊匹配方法和經(jīng)典的全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。本方法的計(jì)算量雖然比較大,但是穩(wěn)像結(jié)果比較穩(wěn)定,能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。四、總結(jié)本文介紹了一種基于塊匹配和直線特征的視頻穩(wěn)像方法,該方法先使用塊匹配來(lái)獲取圖像的穩(wěn)像點(diǎn),并提取出穩(wěn)向的直線特征,然后利用全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)來(lái)進(jìn)行圖像穩(wěn)像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法可以有效地減少視頻的抖動(dòng),穩(wěn)像效
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