低質(zhì)視頻增強方法研究.pdf

1、拍攝設(shè)備如智能手機、數(shù)碼相機的普及以及互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，使得視頻分享越來越成為人們?nèi)粘Ｉ钏?。而由于外界因素，如相機抖動、噪聲等造成視頻質(zhì)量的下降，不利于用戶觀賞和信息獲取。因此，低質(zhì)量視頻增強技術(shù)應(yīng)運而生。為解決由于拍攝設(shè)備隨機抖動導致的視頻抖動和運動模糊類視頻低質(zhì)問題，本文圍繞視頻穩(wěn)像和去模糊技術(shù)展開研究，并重點解決視頻抖動、視頻運動模糊和存在的局部運動目標模糊問題，主要成果性工作包括:
　　1.針對具有場景變換的抖動視頻，

2、本文提出了一種利用全景圖的視頻穩(wěn)像方法。不同于傳統(tǒng)穩(wěn)像方法，本文利用原始視頻序列生成廣角視圖，通過抽取視頻幀合成輸出穩(wěn)定視頻。在此基礎(chǔ)上，為消除視頻抖動導致的原始運動軌跡的非平滑性，提出了一種基于運動矢量統(tǒng)計的相機運動模式判決方法，并以此選擇相應(yīng)平滑方式。本文提出的穩(wěn)像方法能有效去除較大抖動，同時避免視頻寬度裁剪等后處理，具有較好的穩(wěn)像能力。
　　2.針對運動視頻的去模糊問題，本文提出了一種基于時空一致性的塊合成方法，通過強化幀間

3、運動的相關(guān)性，提高模糊函數(shù)估計模型的準確性。為進一步提高算法的效率，提出基于頻域分割的參考幀自適應(yīng)選取方式。實驗證明該方法能有效去除視頻運動模糊，并相比原始基于模糊核的塊合成模型效率更高。
　　3.為克服目標快速運動造成的視頻幀內(nèi)局部運動目標的模糊問題，本文提出了一種局部運動目標去模糊方法。基于幀間相對運動趨勢估計，建立了局部區(qū)域模糊程度度量方法。在此基礎(chǔ)上，通過模糊運動目標分割，實現(xiàn)了基于對象的局部運動去模糊。實驗驗證了所提方法