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文檔簡介
1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及電子信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,各種手持拍攝設(shè)備得到極大地普及,人們越來越傾向于采用視頻來記錄自己的日常生活信息。然而,手持設(shè)備在進行視頻實時拍攝的過程中,往往由于攝像機受到的抖動以及被攝目標(biāo)場景中人或者物體的運動等因素的影響,使得最終拍攝得到的視頻出現(xiàn)運動模糊,嚴(yán)重地?fù)p失了視頻圖像的高頻細節(jié),極大地降低了視頻圖像的質(zhì)量。針對上述視頻圖像的應(yīng)用背景,本文提出了一種基于灰度分布特征與插值計算的運動視頻去模糊算法以對運動模糊的
2、視頻圖像進行恢復(fù)處理。
針對現(xiàn)有特征描述方法的不足,本文提出的基于灰度分布的特征描述方法以視頻圖像的灰度分布為基礎(chǔ),選取以特征點為中心的圓形鄰域窗口作為特征向量的求解范圍,通過計算窗口內(nèi)以特征點主方向為起始的8個等分扇形區(qū)域內(nèi)各自的灰度均值作為該方向區(qū)域內(nèi)特征向量對應(yīng)的分量值,從而構(gòu)成該特征點完整的特征向量以用于算法的后續(xù)匹配處理。最后,本文對所提出的特征描述方法進行了客觀數(shù)據(jù)以及主觀結(jié)果的對比和測試,實驗結(jié)果表明本文特征能夠
3、保持較高的匹配精度,具有良好的旋轉(zhuǎn)不變性,并且其處理性能相較傳統(tǒng)的Hu矩特征及其改進特征更穩(wěn)定,魯棒性更強。
為了對實際場景條件下拍攝得到的運動模糊視頻進行恢復(fù)處理,本文提出一種改進的基于插值計算的運動視頻去模糊算法,通過相鄰兩幀圖像間共有區(qū)域范圍內(nèi)梯度二乘方和值的倒數(shù)形式來對兩者之間相對模糊的程度進行度量,并在充分考慮待處理像素點時空鄰域窗口范圍內(nèi)全部像素點的信息的基礎(chǔ)上,采用經(jīng)典的拉普拉斯算子在配準(zhǔn)像素點鄰域窗口范圍內(nèi)求解
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