基于运动矢量可靠性分析的视频全局运动估计算法研究

论文摘要

全局运动估计被广泛地应用于视频压缩,视频检索和视频分割等应用领域,准确的全局运动估计是各种视频应用研究的基础。但是,两个基本的干扰问题,包括不可靠的运动矢量和局部运动,极大地影响了全局运动估计的精度,传统的运动估计算法都难以处理这些不可靠的运动矢量。为此,本文提出了基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法,对传统的算法进行改进。首先,本文提出了一种基于纹理信息和支持向量机的运动矢量可靠性分析方法,将运动矢量的可靠性分成三类:可靠匹配类、错匹配类和多匹配类。该方法根据当前图像块的主纹理方向,对块匹配残差用二次曲面拟合,将曲面参数和纹理信息同时作为度量运动矢量可靠性的特征,然后利用支持向量机的方法训练得到一个统一的分类模型。实验结果表明这种可靠性分析方法能够很好地在特征层面上判定运动矢量的可靠性。然后,针对运动矢量可靠性在空域上的联系,本文提出了一种基于马尔可夫随机场的运动矢量可靠性分析方法。该方法将支持向量机的分类结果视为观察场,通过统计运动矢量场的可靠性分布,建立合理的马尔可夫模型,并利用图割方法获取最优标记场。实验结果表明,该方法对支持向量机的结果有大约5%的改进,从而建立了一个有效的完整的运动矢量可靠性分析系统。最后,本文提出了一种基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法,有效地解决了全局运动估计的两个基本问题,不仅剔除了背景中不可靠的运动矢量,还剔除了大部分的局部运动。实验结果表明,该算法在估计准确度上明显优于传统的运动估计算法,尤其体现在标准测试序列大约14%的传统估计方法误差较大的图像对中,本文算法仍然能够得到准确的运动估计参数。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 论文背景介绍
• 1.2 全局运动估计算法研究现状
• 1.2.1 基于分块的全局运动估计算法的研究现状
• 1.2.2 全局运动估计需要解决的问题
• 1.3 运动矢量的可靠性分析研究现状
• 1.4 本文的研究工作和主要创新点
• 1.5 本文的内容组织
• 第2章 全局运动估计
• 2.1 运动矢量场的获取
• 2.2 摄像机的运动参数模型
• 2.2.1 摄像机运动分类
• 2.2.2 基于透视投影的八参数模型
• 2.2.3 平移旋转缩放式模型
• 2.3 参数估计方法
• 2.3.1 最小二乘方法
• 2.3.2 RANSAC 方法
• 2.4 本章小结
• 第3章 运动矢量的可靠性分析
• 3.1 运动矢量的可靠性
• 3.2 运动矢量的可靠性特征
• 3.2.1 运动矢量的快速搜索
• 3.2.2 可靠性特征提取
• 3.3 支持向量机分类判定
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于马尔可夫随机场的运动矢量可靠性分析
• 4.1 马尔可夫随机场
• 4.1.1 邻域系统和基团
• 4.1.2 马尔可夫随机场模型
• 4.1.3 MAP-MRF 系统框架
• 4.2 用于运动矢量可靠性分析的 MRF 模型
• 4.2.1 运动矢量的可靠性的空域关系
• 4.2.2 用于可靠性分析的MRF 模型
• 4.3 实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法
• 5.1 运动矢量的可靠性分类特点
• 5.2 基于可靠性分析的迭代最小二乘法
• 5.3 实验结果与分析
• 5.3.1 实验结果
• 5.3.2 与RANSAC 算法的比较
• 5.3.3 算法统计分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果