舊電影修復(fù)技術(shù)中的圖像處理算法研究——鏡頭分割及人臉檢測.pdf

1、電影或錄像是記錄大型社會實踐活動的方式之一。我國的舊電影是國家百年歷史記錄下來的影片，記載著歷史的變遷，對當(dāng)代的人們有很重要的歷史教育意義。舊電影大部分都是以電影膠片的形式進(jìn)行存儲的，由于存放不當(dāng)或播放次數(shù)過多等原因，會對膠片造成損傷。因此，對舊電影的修復(fù)迫在眉睫。
　　 利用舊電影修復(fù)軟件對舊電影進(jìn)行修復(fù)時，可能在濾波、去噪等方法處理后會使舊電影中的人臉變得模糊，導(dǎo)致看不清楚人臉。而觀看電影時，人臉是觀眾最關(guān)注的部位。因此，在

2、舊電影修復(fù)時，需要對人臉部位進(jìn)行特殊處理。對人臉進(jìn)行特殊處理的前提是先要定位出人臉，即進(jìn)行人臉檢測，本文利用圖像處理算法對該問題展開了研究。
　　 處理時的模糊現(xiàn)象在較大人臉中比較明顯，本文主要檢測舊電影圖像中較大的人臉。為提高人臉檢測的速度，結(jié)合人臉跟蹤對人臉進(jìn)行檢測。人臉跟蹤時鏡頭變換情況下可能會導(dǎo)致人臉跟蹤丟失，需要進(jìn)行鏡頭分割。本文首先對舊電影視頻進(jìn)行鏡頭分割，接著在分割出的鏡頭中對一個鏡頭內(nèi)的首幀圖像進(jìn)行人臉檢測，然后

3、在同一個鏡頭內(nèi)根據(jù)首幀圖像檢測到的人臉位置對后續(xù)幀圖像中的人臉進(jìn)行跟蹤。
　　 鏡頭的轉(zhuǎn)換方式分為切變和漸變，本文對鏡頭的切變和漸變中的淡入淡出檢測分別做了研究。根據(jù)人臉的輪廓特征利用橢圓擬合算法對人臉進(jìn)行檢測，首先實驗了最小二乘橢圓擬合法，實驗過程中發(fā)現(xiàn)了缺陷并對該算法進(jìn)行了改進(jìn)，取得了理想的效果，但是改進(jìn)后的算法速度變慢。后續(xù)圖像中的人臉跟蹤檢測利用均值移動跟蹤(Mean Shift)算法做了實驗研究，結(jié)合灰度圖像的特點，把