Цифровая стабилизация видео в реальном времени Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Решетневские чтения

R. M. Buzhenko

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

IMITATION OF SHADOWS GEOMETRY WITH SHADOW VOLUME MODELING

The main techniques of creation realistic shadows are described in this document. The algorithm of construction shadows with the shadow volume is presented. The algorithm demonstrates sufficient speed and quality for this group of methods.

© Byxemo P. M., 2010

УДК 004.932.4

В. В. Буряченко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ЦИФРОВАЯ СТАБИЛИЗАЦИЯ ВИДЕО В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Проведен анализ вычислительной эффективности нескольких подходов цифровой стабилизации видео (DIS), которые предназначены для удаления нежелательного глобального движения из последовательности изображений. Затем рассмотрен один из наиболее эффективных в вычислительном отношении алгоритмов.

Цифровая система стабилизации изображения (см. таблицу) в первую очередь оценивает нежелательные движения, а затем применяет исправления последовательности изображений. Движение на видеопоследовательности можно оценить, используя пространственно-временной подход или регионы соответствия [1].

При сравнении алгоритмической эффективности альтернативных методов решения проблемы, важно учитывать конкретные варианты их осуществления. Реализованное программное обеспечение может использовать библиотеки математических функции в то время, как в режиме реального времени аппаратная реализация будет создана с помощью простых базовых элементов, таких как булевы операторы. Вполне вероятно, что аппаратные системы захвата движения будут включать стабилизации изображения в буду-

щем, поэтому это исследование сосредоточено на моделировании и реализации алгоритмов, которые могут быть эффективно осуществлены в аппаратных средствах. Большинство расчетов выполнены с использованием простейших булевых операторов или операторов, легко реализуемых на аппаратном уровне. GC-BPM (Gray-Coded Bit-Plane Matching) алгоритм был выбран для проведения дальнейшего исследования. В общем случае DIS-системы делятся на следующие блоки:

- оценка местного движения;

- глобальная оценки движения;

- сглаживание движения (например, фильтрация или интеграция);

- компенсация движения.

GC-BPM алгоритм может быть разбит на предварительный этап и на четыре блока (см. рисунок).

Алгоритмы цифровой стабилизации видео

Метод обнаружения1 Разрешение Преобразование

Параметрическое блочное соответствие Субпиксель Перевод, поворот

Оптическая оценка потока Субпиксель Перевод, поворот

Линейное соответствие области Субпиксель Афинное преобразование3

Серо-кодированное соответствие битового слоя Пиксель Перевод

Корреспонденция точки к строке Пиксель Деформирование

Отслеживание функции Пиксель Деформирование

Пирамидальное Пиксель Деформирование

Блочное соответствие Пиксель Перевод

Примечания: 1. Обнаружение относится к подходу, используемому, чтобы оценить движение видеопоследовательности.

2. Преобразование - возможность исправления движения алгоритма.

3. Афинное преобразование выполняет перевод, вращение и деформирование как объединенное матричное представление.

Информационно-управляющие системы

Блок-схема алгоритма стабилизации изображения GC-BPM

Алгоритм начинается с предварительной обработки изображения - представление в полутоновом виде. Кодирование в серые цвета важно в этом алгоритме, поскольку оно позволяет использовать блок для оценки движения с помощью одного бита плоскости, кодируя самую полезную информацию изображения в нескольких плоскостях. При использовании серого кода небольшие изменения в яркости пикселей изображения дают равномерные изменения в двоичных цифрах, представляющих интенсивность.

Затем глобальная оценка движения проходит через фильтр, который настроен, чтобы преднамеренное движения камеры (например, преднамеренное панорамирование) было сохранено при удалении нежелательных сильных вибраций движения. Окончательные отфильтрованные оценки движения будут компенсированы путем сдвига текущего кадра на количество точек в направлении, противоположном движению.

Несмотря на то, что GC-BPM, как описано выше, работает хорошо при поступательном (горизонтальном и вертикальном) движении, она не включает в себя оценку или компенсацию потенциала для вращательного или масштабированного движения. Проводили эксперимент, добавляя вращательный детектор движения и компенсатор для GC-BPM и используя подход block-matching, который основан на про-

странственно-временных отношениях для вращательного и поступательного движения [2]. Однако данный подход недостаточно хорош для четырех местных векторов движения, так как он предназначен для работы с оптическим потоком каждого пикселя изображения.

Кодирование серых пикселей как соответствие битам плоскости показывает надежную оптимизацию при максимальном правдоподобии блоков соответствия. Этот подход эффективно обеспечивает реализацию вполне приемлемого качественного выполнения.

Интересные работы могут быть связаны с GC-BPM и другими алгоритмами оценки движения, основанными на человеческом восприятии, что позволяет описать стабилизацию движения системы при ее использовании в производстве последовательности изображений для просмотра.

Бибилографические ссылки

1. Brooks A. C. Real-Time Digital Image Stabilization // EE 420 Image Processing Computer Project Final Paper. 2003. March.

2. Farid H., Woodward J. B. Video Stabilization and Enhancement : TR2007-605 Dartmouth College, Computer Science, 2007.

V. V. Buryachenko

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

REAL-TIME VIDEO STABILIZATION

The analysis of computing efficiency of several DIS approaches which are intended for removal of undesirable global driving from sequence of images is carried out. Then one of the most effective in the computing relation of algorithms is considered.

© Eyprnemo B. B., 2010