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论文摘要:视频修复技术及其应用研究

7425 人参与  2022年01月30日 21:59  分类 : 论文摘要  评论

图像和视频修复技术在图像处理、电影工业、视频传输等领域有广泛的应用,是计算机视觉和计算机图形学的热门研究问题。视频是一系列图像在时间维度上的演化,图像修复技术是视频修复的基础。因此,本文首先对图像修复技术进行研究,对基于样本的图像修复方法进行了改进,提出了基于特征点和仿射变换的单帧修复算法。算法首先将图像金字塔技术引入到搜索最佳匹配块的过程中,从低分辨率图像到高分辨率图像,逐步确定最佳匹配块的位置;并且在得到最佳匹配块后,算法利用SIFT算子计算待修复块和最佳匹配块之间可能存在的图像变换关系,对最佳匹配块进行一定的变换后,再用来填充待修复块。实验证明基于特征点和仿射变换的单帧修复能够兼顾图像修复的速度和效果。在视频修复的研究中,摄像机运动情况下的视频修复是当前研究的一个重点和难点问题,本文针对摄像机平行于场景运动、且存在明显晃动的情况,提出将摄像机运动情况下的视频修复转化为摄像机静止情况下的视频修复。该算法首先采用基于SURF特征点的视频拼接技术,将输入视频转化为新的背景静止的视频序列;然后在新视频中分别进行前景修复和背景修复;最后把修复好的新视频映射到原视频。在前景修复中,将目标块定义为能够覆盖整个运动物体的长方形块。在背景修复中,算法对待修复区域进行统一的标记和修复。实验结果表明,该算法提高了视频修复的准确度和速度,有利于保持视频的连续性。除对摄像机运动下的视频修复进行研究外,对视频修复中的另一个难点问题——视频中不存在前景物体完整的运动周期情况下的视频修复,本文提出利用局部轮廓仿射不变描述子,对任意一个完好的物体轮廓和缺损的物体轮廓进行描述和匹配,利用匹配结果得到最佳匹配块的位置。并且在得到最佳匹配块后,根据人体运动的规律,将最佳匹配块进行一定的旋转后,再填充到待修复区域。该算法将利用物体形状信息的思想引入视频修复中,为视频修复提供了新的思路。

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