Методы стабилизации видеопоследовательностей сложных статических и динамических сцен в системах видеонаблюдения

• Автор: Буряченко, Владимир Викторович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 123 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ДВИЖЕНИЯ И СТАБИЛИЗАЦИИ
ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
1 Л. Анализ методов стабилизации видеопоследовательностей
1Л Л. Механические и оптические методы
1Л .2. Программные методы стабилизации
1.2. Анализ методов оценки движения при стабилизации видеопоследовательностей
1.2.1. Блочные методы оценки движения
1.2.2. Методы оценки движения на основе точечных особенностей
1.2.3. Методы оптического потока
1.3. Анализ методов компенсации нежелательного движения
1.3.1. Низкочастотная фильтрация
1.3.2. Компенсация движения на основе особенностей
1.3.3. Применение фильтра Калмана
1.3.4. Другие методы компенсации нежелательного движения
1.4. Анализ методов восстановления видеопоследовательности
1.4.1. Масштабирование изображения, перерисовка границ и переориентация кадра
1.4.2. Восстановление кадров на основе интерполяции и текстурного анализа
1.4.3. Устранение размытия
1.5. Анализ существующих систем стабилизации видеопоследовательностей
1.6. Выводы по главе
ГЛАВА 2. ЦИФРОВАЯ СТАБИЛИЗАЦИЯ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ СЛОЖНЫХ СТАТИЧЕСКИХ И ДИНАМИЧЕСКИХ СЦЕН
2.1. Постановка задачи
2.2. Стабилизация видеопоследовательностей сложных статических и динамических сцен
2.2.1. Разделение видеопоследовательности на сцены
2.2.2. Устранение размытия движущихся объектов
2.2.3. Оценка локального движения с применением нечеткой модели Такаги-Сугено-Канга
2.2.4. Оценка глобального движения камеры
2.3. Компенсация движения при стабилизации видеопоследовательности
2.4. Восстановление изображения
2.4.1. Применение интерполяции опорных кадров для восстановления границ кадра видеопоследовательностей статических сцен
2.4.2. Переориентация кадра для восстановления видеопоследовательностей динамических сцен
2.5. Алгоритм стабилизации видеопоследовательностей
2.6. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ
ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
ЗЛ. Структурная схема системы стабилизации видеопоследовательностей
3.2. Описание модулей экспериментальной системы
3.3. Результаты экспериментальных исследований стабилизации
видеопоследовательностей статических сцен, содержащих движущиеся объекты.
3.4. Результаты экспериментальных исследований стабилизации видеопоследовательностей динамических сцен
3.5. Система видеонаблюдения с возможностью визуального улучшения качества видеопотока
3.6. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. В настоящее время быстро развиваются системы видеонаблюдения, видеоредактирования, геоинформационные и другие системы, в которых качество съемки оказывает значительное влияние на результат анализа видеоматериалов. Одним из существенных факторов, оказывающих влияние на качество видеопоследовательностей, является непреднамеренное движение камеры во время съемки. Применяемые системы стабилизации видеопоследовательностей разделяются на аппаратные, оптические и программные. Аппаратные средства выполняют стабилизацию непосредственно при съемке с помощью гироскопов, или используются закрепляющие камеру устройства (штативы). Оптические методы стабилизации улучшают качество видеопоследовательности во время съемки, однако приводят к удорожанию видеокамер. Программная стабилизация позволяет повысить качество видеопоследовательности непосредственно во время съемки, а также отснятой видеопоследовательности при отсутствии информации о видеокамере и даже при удаленной обработке.
Наиболее активные разработки в области стабилизации видеопоследовательностей проводятся такими российскими университетами, как: Московский государственный университет (Москва), ФГУП «ГосНИИАС» (Москва), Институт автоматики и электрометрии (Новосибирск), Рязанский государственный радиотехнический университет (Рязань), Ярославский государственный университет (Ярославль), Институт систем обработки изображений РАН (г. Самара) и ряд других организаций. Следует отметить вклад выдающихся российских ученых, таких как д.ф.-м.н. Ю. В. Визильтер, д.т.н. Б. А. Алпатов, д.т.н. В. С. Киричук, д.т.н. А. Л. Приоров, зарубежных исследователей Y. Matsushita, М. Grandmann и др. Среди зарубежных учреждений, занимающихся данной тематикой, можно отметить University of Alabama,

лизации видеопоследовательности основаны на отслеживании точечных особенностей для оценки движения камеры. Однако, отслеживание особенностей часто ненадежно в связи с отсутствием достаточного числа резких особенностей изображения. Поэтому восстановление резких кадров на основе размытых по причине движения камеры важно для достижения хороших результатов стабилизации. По этой причине авторы [55] считают, что устранение размытости кадров должно выполняться до применения алгоритмов стабилизации видеопоследовательности. Это противоречит предыдущим работам по устранению размытости [110], где простая технология устранения размытия применялась после того, как входная видеопоследовательность стабилизировалась.
В зависимости от наличия исходных изображений, а также предполагаемого вида размытия изображения применяются различные методы устранения размытия.
- Устранение размытия с применением одного изображения. Для одного входного изображения наибольшее развитие получили подходы равномерного размытия [54, 69, 98, 121]. Эти методы предполагают наличие одного равномерного ядра размытия для всего изображения, и поэтому не могут быть напрямую применены к кадрам видеопоследовательности, где размытие изменяется в пространстве. В последнее время, направление исследований изменилось на неравномерные методы устранения размытия. Whyte [135] и Hirsch [83] использовали трехмерное ядро размытия для описания простран-ственно-изменяющегося двумерного ядра по изображению; Gupta [78] предложил описывать движение камеры с использованием функции плотности движения. Однако, данные подходы недостаточно надежны при работе с реальными видеопоследовательностями, рассматриваемыми в этой работе, в связи с наличием многих факторов, таких как движущиеся объекты, шумы на изображении, а также артефакты компрессии.
- Устранение размытия, основанное на нескольких изображениях. Существует несколько подходов для совместного устранения размытия на не-