Video Stabilization Based on Smoothing Filter of Undesirable Motion

Abstract

본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다. Please This paper presents method of video stabilization based on detection and adaptive motion smoothing filtering of undesirable motion. The proposed algorithm consists of two stages: the detection of undesirable motion and smoothing filtering of detected undesired motion. To incorporate desired properties into the motion smoothing process, the local maximum and the local minimum are defined in a set composed of the parameters of accumulative global motion. Using the local information, the constraints on detecting undesirable motions are defined. Based on these constraints, the alpha parameter of the alpha-trimmed means filter is adjusted, so that the degree of motion smoothing in the reconstructed video sequence is controlled. The experimental results demonstrated the capability of the proposed algorithm.