海上视频的去抖方法研究

发布时间：2017-05-18 03:09

  本文关键词：海上视频的去抖方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在海上视频采集过程中,由于设备和环境的限制,摄像系统不能保持一个稳定的拍摄状态,导致采集的视频画面存在抖动,影响用户的观看体验以及视频的后期处理效果。同时,海上视频中船舶等目标成像面积小,图像纹理以及形状等特征不明显,导致基于特征检测和跟踪的传统视频去抖算法效果不佳,增加了海上视频去抖的难度。本文提出两种基于不同思路的海上视频去抖算法,主要工作可总结为两个部分:1.对于场景简单、区域划分明确的海上视频,本文提出一种基于区域分割的去抖算法。对于整个画面只有一些显著性目标区域(如船只、浮标等海上目标),以及大面积的天空、海面等背景区域,而且背景区域有明显的海天线分隔的简单视频,本算法首先利用显著性目标检测算法提取视频图像中的显著性目标,并采用海天线检测算法提取海天线,完成目标区域和海空背景区域的分割;然后对目标区域和海空背景区域分别进行运动平滑和补偿,得到相应的补偿区域,最后采用线性加权方式融合稳定结果。实验结果表明,对于场景较为简单、区域划分明确的海上视频,本算法能够在保证去抖效果的前提下,减少输出视频的几何扭曲。2.对于复杂的海上视频,本文提出一种基于平稳光流估计的去抖算法。在显著目标成像面积小、海天线不明显等情况下,由于区域无法自动准确划分,基于区域分割的算法失效,因此本算法对整幅视频帧图像进行去抖处理。为克服海上视频帧特征稀少的缺点,本算法采用一种基于层次化块匹配的方法在帧间建立近似光流场模型,然后利用能量函数优化的方法求解优化后的光流场参数,并计算扭曲矩阵进行补偿,生成最终的稳定视频帧。实验结果表明,相较于传统视频去抖算法,本算法直接对整幅帧图像进行基于光流的运动估计,求解的运动模型有较好的一致性和准确性,更适合海上视频的稳定,处理后的视频图像序列较稳定,计算效率可提升70%以上。
【关键词】：海上视频去抖 显著目标检测 海天线检测 层次块匹配 平稳光流估计
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-13
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 本文主要工作11-12
• 1.3 本文组织结构12-13
• 第2章 相关理论综述13-20
• 2.1 图像分割方法研究13-15
• 2.1.1 基于边缘的分割方法13-14
• 2.1.2 基于区域的分割方法14-15
• 2.1.3 基于特定理论的分割方法15
• 2.2 光流估计方法研究15-16
• 2.3 视频去抖方法研究16-19
• 2.3.1 2D视频去抖方法17-18
• 2.3.2 3D视频去抖方法18
• 2.3.3 2.5D视频去抖方法18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 基于区域分割的海上视频去抖20-42
• 3.1 引言20-21
• 3.2 基于内容的图像区域分割21-30
• 3.2.1 海上显著目标检测21-25
• 3.2.2 海天线检测25-30
• 3.3 基于区域分割的海上视频去抖30-36
• 3.3.1 显著目标区域去抖31-34
• 3.3.2 基于海天线特征的海空背景区域去抖34-36
• 3.4 实验结果分析36-41
• 3.4.1 海上显著目标检测实验结果分析36-37
• 3.4.2 海天线检测实验结果分析37-38
• 3.4.3 海上视频去抖实验结果分析38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 基于平稳光流估计的海上视频去抖42-58
• 4.1 引言42-43
• 4.2 基于层次块匹配的运动估计43-49
• 4.2.1 分层块匹配算法43-46
• 4.2.2 基于图像块运动相关性的平滑性约束46-47
• 4.2.3 基于图像块计算顺序的平滑性约束47-49
• 4.3 运动平滑及补偿49-52
• 4.3.1 运动平滑49-50
• 4.3.2 运动补偿50-52
• 4.4 实验结果分析52-57
• 4.4.1 近似光流场估计实验结果分析52-53
• 4.4.2 海上视频去抖实验结果分析53-56
• 4.4.3 用户体验结果分析56-57
• 4.5 本章小结57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-65
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单65-66
• 致谢66

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本文编号：375010