一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法

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V i B e 算法原理详解

目标检测之vibe---ViBe（Visual Background extractor）背景建模或前景检测ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequencesViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。

Windows and Linux users: a benchmarking program to evaluate the time needed by ViBe on your platform and on your own sequences!?Download an archive?zip archive [15 MB]?to evaluate the time needed by ViBe on your platform (Windows or Linux [Wine]), and on your own sequences.A program for Windows and Linux.?Download an archive?zip archive [16 MB]?to use ViBe on Windows (or under?Wine?in Linux).The program allows you to: (1) save the result for your own images, (2) change the few parameters of ViBe to experiment with, and (3) reproduce our results.Linux: link a C-C++ object file to your own code.?We provide the object (compiled) code of ViBe for non-commercial applications. Under Linux, download the32 bits zip file, or the?64 bits zip file. Details on?this page.当然，在使用ViBe算法时应该遵循算法官网的License。

一种视频监控环境下的背景更新算法

第３０卷第３期（上）
２０１４年３月
赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｎａｒｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
２背景更新算法介绍
本文假设摄像头是固定的，所监控的区域不变，则背景的更新主要解决（１）光线变化引起的背景失效．（２）监控环境中干扰较大（如树木晃动幅度较大、悬挂物晃动等）问题．在背景的建立中采用统计学方法能取得较好的效果，
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０ｌ４
一
种视频监控环境下的背景更新算法
张明艳，宛元生，郭旭东，周家磊，宋娜
（１．安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室，安徽芜湖２４１０００；２．烟台三环门业有限公司，山东烟台２６４０００）
，：：
以原理简单，速度快，检测效果好成为常用的检测方法之一．
背景减法在背景模型准确的前提下，能够准确的分割出运动对象．但是，如果背景模型不能够及时更新，则会出现错检、漏检等检测结果不准确的现象，这将直接导致后续的分
Ｕ表示当前帧的运动前景区域像素集合，ｕ表示初始背景Ｂ中与ｕ对应区域的像素．此方法在背景帧中保留了当前帧中的非运动目标区域
域一直以来的热门话题．在运动目标检测方法中，背景减法

快速去除视频闪烁和闪光的方法

快速去除视频闪烁和闪光的方法视频拍摄中常常会遇到闪烁和闪光问题，这些问题会影响视频的观赏体验。

幸运的是，在Adobe Premiere Pro软件中，我们可以通过一些简单的技巧快速解决这些问题，让视频更加专业。

本文将介绍两种常用的方法来去除视频闪烁和闪光。

方法一：使用“亮度/对比度”特效步骤1：将你的视频素材导入到Adobe Premiere Pro软件中，并创建一个新的序列。

步骤2：选择你要去除闪烁或闪光的视频片段，并将其拖动到序列中。

步骤3：在应用程序界面的右侧，找到“效果控制”面板。

步骤4：展开“视频效果”文件夹，并找到“亮度/对比度”特效。

将其拖动到视频片段上。

步骤5：在“效果控制”面板中，调整“亮度”和“对比度”的数值，直到闪烁或闪光问题消失。

通常，适度增加亮度和降低对比度可以有效减小闪烁现象。

步骤6：观察视频片段的变化，如果仍有闪烁或闪光问题，可以继续微调亮度和对比度的数值，直到问题完全解决。

方法二：使用“去除噪点”特效步骤1：将视频素材导入到Adobe Premiere Pro软件中，并创建一个新的序列。

步骤2：选择你要去除闪烁或闪光的视频片段，并将其拖动到序列中。

步骤3：在应用程序界面的右侧，找到“效果控制”面板。

步骤4：展开“视频效果”文件夹，并找到“噪点与颗粒度”文件夹。

将其拖动到视频片段上。

步骤5：在“效果控制”面板中，找到“去除噪点”特效，并将其拖动到视频片段上。

步骤6：调整“去除噪点”特效的参数，直到闪烁或闪光问题消失。

通常，适度增加“减少噪点”和“减少颗粒度”参数可以有效减小闪烁现象。

步骤7：观察视频片段的变化，如果仍有闪烁或闪光问题，可以继续微调特效参数，直到问题完全解决。

注意事项：1. 在使用这些特效去除闪烁和闪光时，应该谨慎操作，避免过度处理导致视频失真或失真。

2. 如果视频中有多个闪烁或闪光问题，可以分别处理每个片段，或者复制应用特技到其他片段上。

3. 不同的视频素材可能需要不同的参数设置，可以根据具体情况进行调整。

Adobe认证 PremierePro题库 1

1.Shodows
答案：1
22.PremierePro的切换提供了哪些对齐方式？
1.Center at Cut
2.Start atCut
3.End at Cut
4.Custom Start
答案：1234
23.PremierePro用什么来表示音量：
A 序列本身可以自嵌套
B 对嵌套素材的源序列进行修改，都会影响到嵌套素材
C 任意两个序列都可以相互嵌套，即使有一个序列为空序列
D 嵌套可以反复进行。处理多级嵌套素材时，需要大量的处理时间和内存
答案 BD
51 设时间上一段视频片断的入点为5秒，一段音频片断的入点为10秒，通过Link Video and Audio命令将两段素材联结在一起，那么，在视频片断上显示的错位时间警告是：
1.A
2.B
3.C
4.D
答案：1
13.在时间线窗口中，可以通过哪个功能键配合鼠标对片断进行多选？
1.Alt
2.Ctrl
3.Shift
4.Esc
答案：3
14.向Sequence节目中插入一段素材，使处于编辑线之后的素材向后推移。应该选择下列哪种方法？
1.A
2.B
3.C
4.D
1.5秒
2.10秒
3.15秒
4.20秒
答案：2
28.下列哪些排列模式是PremierePro预置的窗口排列模式？
1.Editing
2.Effects
3.Audio
4.Color Correction
答案：1234
29.当片段的持续时间和速度锁定时，一段长度为10秒的片断，如果改变其速度为200％的话，那么长度变为：

逆向光流法-概述说明以及解释

逆向光流法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逆向光流法（Inverse Optical Flow）是计算机视觉领域研究的一种重要技术，它能够通过对图像序列进行分析，准确地估计出图像中每个像素点的运动方向和速度。

与正向光流法（Forward Optical Flow）相比，逆向光流法更加关注从下一帧图像到当前帧图像的像素点运动。

在逆向光流法中，首先通过某种方式获取到两个连续帧之间的光流场。

光流场指的是图像中每个像素点的运动矢量，表示了每个像素点从当前帧到下一帧的位移情况。

然后，通过使用一种反向计算的方法，即从下一帧到当前帧的光流估计方法，逆向光流法能够精确地得到每个像素点的运动信息。

逆向光流法的应用非常广泛。

在计算机视觉领域，逆向光流法能够被用于运动目标检测与跟踪、视频压缩、图像编辑等多个方面。

例如，在运动目标检测与跟踪中，逆向光流法可以有效地跟踪目标的运动轨迹，提供重要的目标位置信息；在视频压缩中，逆向光流法可以通过对图像运动的分析，减少视频序列中冗余的像素信息，从而实现更高效的压缩。

然而，逆向光流法也存在一些局限和挑战。

首先，由于图像中像素点的运动是一个多样性和非线性的问题，逆向光流法在处理某些特殊情况下可能会出现估计不准确的情况。

其次，逆向光流法对图像序列中的光照变化和纹理缺失等情况非常敏感，这也会进一步影响估计的准确性。

综上所述，逆向光流法是一项重要且有广泛应用的技术，在计算机视觉领域具有重要的研究和实际价值。

随着计算机硬件和算法的不断进步，逆向光流法在未来有望取得更好的性能和应用效果。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对逆向光流法的介绍和探讨：1.2.1 研究背景在本节中，将概述光流法的背景和发展，引出逆向光流法在光流研究中的重要性和应用场景。

1.2.2 逆向光流法的原理本节将详细介绍逆向光流法的基本原理，包括光流估计的数学模型和基本假设。

将介绍逆向光流法的计算步骤和关键概念，以及与其他光流法的区别和联系。

背景减除的算法研究

国防科学技术大学硕士学位论文背景减除的算法研究姓名：孙吉花申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：刘肖琳20061101第一章绪论１．１研究背景背景减除，即从视频系列中准确检测出运动目标而将不关心的背景完全除去，是很多计算机视觉问题中的关键技术。

视频图像中通常包含很多信息，但是人们所关心的信息往往只是其中的一小部分（比如运动的人、车辆等等）．从人们是否关注的角度，可将图像信息分为前景目标和背景，若我们能把不感兴趣的复杂背景减除，就可以使后续处理过程的注意力集中到前景目标上，省去很多计算量和其它系统资源，从而大大简化视频图像理解、计算机视觉、目标监视和跟踪等问题。

如何有效的解决背景减除是一个很有研究价值的问题。

背景减除实际上是一个从摄像机拍摄的视频系列中检测出前景目标的问题。

简单地说是把前景目标理解为当前视频图像与背景模型的差异提取出来。

首先要建立视频图像序列的背景模型，然后通过图像分割方法将背景从视频图像序列中减除。

其示意图如图１所示：图Ｉ背景减除过程示意图建立背景模型是一个复杂的问题，比如光照的突变会导致原来的背景模型不再适应、摄像机抖动可能导致背景减除效果严重偏离预期目标、背景自身范围内的物体增减易位会使背景模型不再适应需要、前景目标运动过程中阴影的消除等等。

虽然背景建模问题已经有大量的研究成果，但是大多研究成果都是针对具体应用环境的，通用性仍需提高，仍有很多问题有待解决，具有很高的研究价值，也是近年来研究的热点问题。

背景减除的基本方法是根据当前图像和背景图像之间的差异是否大于一个阙值来划分前景和背景。

目前已有很多背景减除方法，一些学者采用高斯混合方法对前景和背景同时建模，或用核密度估计方法、利用平滑高斯核来提高背景模型的适应性，或用基于中值变换的估计方法利用协方差矩阵来对多模型分区的背景建模。

但是传统的高斯建模方法没有利用像素间的空间联系，只是低端二元形态学方法，需要很大的存储空间和计算量。

光流法跟踪算法

光流法跟踪算法
光流法跟踪算法是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的算法，它用于估计图像序列中像素点的运动。

通俗地说，光流是连续两帧之间每个像素点的运动矢量。

在视频移动对象跟踪中，光流跟踪算法可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向。

光流法的三个基本假设是：相邻帧之间的亮度恒定、短距离移动和空间一致性。

基于这些假设，光流跟踪算法通过计算像素点的光流来估计运动物体的运动轨迹。

光流法跟踪算法具有以下优点：
1.实时性：光流跟踪算法在每帧图像中只处理一小部分像素点，因
此它可以实时地跟踪运动对象。

2.鲁棒性：光流跟踪算法对光照变化、遮挡等干扰具有较强的鲁棒
性。

3.精确性：光流跟踪算法可以精确地估计运动物体的运动轨迹和速
度。

然而，光流法跟踪算法也存在一些缺点：
4.对计算资源要求较高：光流跟踪算法需要大量的计算资源，因此
它可能不适合低功耗设备。

5.对初始位置敏感：光流跟踪算法对初始位置的选择很敏感，如果
初始位置选择不当，可能会导致跟踪失败。

6.可能陷入局部最小值：光流跟踪算法可能会陷入局部最小值，导
致得到的轨迹不准确。

总之，光流法跟踪算法是一种强大的工具，可以用于实时跟踪运动对象。

然而，它需要大量的计算资源和精确的初始位置选择，这限制了它的应用范围。

如何在Premiere Pro中应用闪烁光效果

如何在Premiere Pro中应用闪烁光效果闪烁光效果是一种常见的视频编辑效果，能够给画面增加一丝动感和活力。

在Adobe Premiere Pro软件中，有多种方法可以实现这一效果。

下面将介绍一种简单且常用的应用闪烁光效果的方法。

步骤一：导入素材首先，打开Adobe Premiere Pro软件，导入需要编辑的视频素材。

在“项目”窗口中，右键点击空白处，选择“导入文件”或“导入文件夹”。

然后，选择要编辑的视频素材文件，并点击“导入”。

步骤二：创建新序列在“项目”窗口中，选择导入的视频素材文件，将其拖放到“创建新项目”窗口底部的“创建新条目”按钮上，从而创建一个新的序列。

在弹出的对话框中，可以自定义序列的名称、分辨率、帧率和音频设置等，根据需要进行调整，并点击“确定”。

步骤三：添加视频素材将需要应用闪烁光效果的视频素材拖放到新建的序列中。

在“源监视器”窗口中，可以预览并选择需要添加闪烁光效果的片段。

在时间轴上，可以调整视频素材的顺序和长度。

步骤四：调整透明度选择要应用闪烁光效果的视频素材，在“效果控制”窗口中，找到“常规”下的“滤镜编辑器”。

在滤镜编辑器中，可以选择“消除反差滤镜”或“光线耀斑滤镜”。

对于“消除反差滤镜”，可以调整“黑色”和“白色”滑块，增加对比度，并将“混合模式”设置为“颜色”。

对于“光线耀斑滤镜”，可以调整“光盘”滑块，增加光斑数量，并将“混合模式”设置为“颜色加深”。

步骤五：调整闪烁频率在“消除反差滤镜”或“光线耀斑滤镜”的设置中，可以调整参数来改变闪烁光效果的频率和强度。

例如，可以调整“模糊度”参数来增加或减少光斑的模糊程度，以及“亮度”参数来调整光斑的亮度。

步骤六：添加过渡效果（可选）如果希望在闪烁光效果出现和消失时有平滑的过渡效果，可以在时间轴上选择导入的视频素材，然后在“效果控制”窗口中选择“视频转场”选项。

在弹出的转场效果库中，可以选择合适的过渡效果并应用到片段的开头和结尾处。

如何在Premiere Pro中添加画面闪烁效果

如何在Premiere Pro中添加画面闪烁效果画面闪烁效果可以为视频增加一种独特的视觉效果，使场景更加引人注目。

Adobe Premiere Pro 是一款专业的视频编辑软件，提供了丰富的特效和调整选项，使用户能够在视频中添加各种效果。

本教程将向您展示如何在Premiere Pro中添加画面闪烁效果。

步骤 1：导入视频素材首先，打开Premiere Pro 并在项目面板中导入您要编辑的视频素材。

单击“文件”菜单，在下拉菜单中选择“导入”>“文件”，然后选择您的视频文件并单击“导入”按钮。

您可以将视频素材从计算机文件夹中直接拖放到项目面板中。

步骤 2：新建序列在项目面板中右键单击导入的视频素材，然后选择“新建序列”。

在弹出的对话框中，选择适合您视频素材的序列设置，如分辨率、帧率和持续时间等。

单击“确定”按钮创建新的序列。

步骤 3：将视频素材拖放到时间轴在序列面板中，将视频素材拖放到时间轴上。

确保视频素材的起始位置对齐时间轴的起始位置。

步骤 4：打开“视频效果”面板单击“窗口”菜单，然后选择“效果控制”以打开“视频效果”面板。

如果在已打开的面板列表中没有看到“效果控制”，可以选择它以打开。

步骤 5：应用“亮度/对比度”效果在“视频效果”面板中，找到“亮度/对比度”效果并将其拖放到时间轴上的视频素材上。

您可以在“效果控制”面板中调整这个效果的参数。

步骤 6：调整亮度和对比度参数在“效果控制”面板中，您可以调整“亮度”和“对比度”滑块来增加或减少视频素材的亮度和对比度。

根据您想要的效果调整这些参数。

步骤 7：应用“辉光/光晕”效果继续在“视频效果”面板中查找“辉光/光晕”效果并将其拖放到时间轴上的视频素材上。

同样，您可以在“效果控制”面板中调整这个效果的参数。

步骤 8：调整“辉光/光晕”参数在“效果控制”面板中，您可以调整“半径”和“强度”滑块来控制辉光效果的大小和强度。

根据您的需求调整这些参数。

一种视频编码中去低照度噪声方法

【摘要】提出了一种消除低照度、中慢速运动视频序列中噪声的方法。

在编码的不同阶段采取不同的滤波方法：在预测编码阶段，对于帧内块利用空域相关信息采取高斯去噪方法，对于帧间块利用时域相关信息采取运动补偿去噪策略；在变换编码阶段，采取8×8整数DCT 变换的方法，在量化中去除高频噪声。

实验结果表明了方法的有效性，降低了码流。

【关键词】去噪；运动补偿滤波；运动区域点；运动边缘点；整数8×8DCT Abstract: A new method of de noising caused by dim luminance in usual scene is proposed. The study used different methods in video coding. In the course of prediction, intra macro blocks reduced Gauss noise by spatial adjacent pixels, and intermacro blocks used motion compensation filter to eliminate noi se by temporal neighboring pixels. In the transform domain, an integral 8×8 DCT low pass filter was used to eliminate residual noise in the course of qantization. The experiment results proved that noise and bit rate have been reduced effectively.Key words: de noising; motion compensation filter; motion region; motion edge; integral 8×8 DCT引言新一代视频压缩标准H.264/AVC由于压缩性能较好，目前得到越来越多的认可和推广。

光流匹配算法 -回复

光流匹配算法-回复光流匹配算法是一种基于像素点在连续帧之间的变化来进行目标跟踪和运动估计的方法。

它通过对图像序列中的像素点进行分析，推断出相对于参考帧的运动信息。

光流匹配算法具有广泛的应用领域，包括目标跟踪、视频压缩、虚拟现实等。

光流是物体在传感器中产生的变化引起的图像亮度变化。

根据亮度保持假设(灰度不变假设)，光流匹配算法可以通过对两个连续帧之间亮度值变化的分析，估计出物体的运动状态。

光流向量表示了每个像素点的运动方向和速度。

在应用光流匹配算法之前，需要先将图像序列进行预处理，包括去噪、灰度化、金字塔处理等。

去噪可以使用一些常见的滤波器，例如高斯滤波器。

灰度化是将彩色图像转化为灰度图像，简化后续计算。

金字塔处理是将原始图像放大或缩小，以便在不同尺度上进行光流计算，提高算法的稳定性和鲁棒性。

光流匹配算法的核心是光流法程式方程，它描述了图像中每个像素点的亮度变化与该像素点的运动量之间的关系。

目前，广泛采用的光流法程式方程是Horn-Schunck算法和Lucas-Kanade算法。

Horn-Schunck算法是一种基于全局亮度变化的光流估计方法。

它假设图像平滑，并使用了一个光流平滑约束项。

该算法通过最小化一个能量函数，得到一个全局一致的光流场。

然而，这种方法计算量较大，对于噪声较大的图像序列效果不好。

Lucas-Kanade算法是一种基于局部亮度变化的光流估计方法。

它将图像划分为小的邻域块，在每个邻域块内使用局部亮度变化和灰度梯度的约束来估计光流向量。

该算法比Horn-Schunck算法计算量较小，对于小范围的运动估计效果较好。

在光流匹配算法中，存在一些常见的问题和挑战，例如遮挡问题和纹理不连续问题。

遮挡问题指的是物体在运动过程中被其他物体遮挡，导致光流计算不准确。

纹理不连续问题是指物体表面存在纹理变化不连续的区域，导致光流计算出现不连续的结果。

为了解决这些问题，可以采用多尺度方法、多帧方法、流场分割等技术。

基于多帧参考的分块视频闪烁消除算法

基于多帧参考的分块视频闪烁消除算法赵培栋;韩军;闵友钢;蒋慧钧【摘要】提出一种基于多帧参考的分块视频闪烁消除法.该方法通过多帧的时序亮度变化,估计每一个块的闪烁增益,并通过该闪烁增益模型调整当前帧的亮度,消除闪烁.同时,设计一个针对局部块运动的运动检测器,来修正闪烁模型调整所带来的运动模糊现象.该算法能有效去除视频闪烁现象,并且具有复杂度低、处理速度快的特点.【期刊名称】《上海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(016)004【总页数】7页(P342-348)【关键词】视频修复;闪烁修复;分块修复;多帧修复【作者】赵培栋;韩军;闵友钢;蒋慧钧【作者单位】上海大学,通信与信息工程学院,上海,200072;上海大学,通信与信息工程学院,上海,200072;上海音像资料馆,上海,200051;上海音像资料馆,上海,200051【正文语种】中文【中图分类】TN911.73Abstract:Thispaper proposesa deflicker algorithm based onmulti-frame referenceof blocked video.The algorithm estimates every block’sflicker gain by considering the temporal change inmulti-frames to adjust intensity of the current frame by using this flick-gain-model.We design amotion detector to correctmotion blur caused by the adjustmentof theflickermodel.The algorithm can effectively remove video flicker and has low computation complexity therefore faster processing speed.Key words:video restore;flicker restore;block restore;multi-frame restore视频画面闪烁在 20世纪二三十年代的旧影像资料片中极为常见.闪烁的画面不仅降低了影像本身的质量,同时也极易给观赏者带来视觉疲劳,最终可能导致观赏者完全丧失继续观看的兴趣.造成视频画面闪烁的原因有很多,包括胶片本身的局部退化反应、片面的灰尘、拍摄过程中受非正常光源干扰造成的曝光不均、旧摄像机本身存在的亮度自适应增益不均等[1-2].随着数字视频技术的发展,将数字技术运用到修复闪烁污染视频中已成为闪烁修复的主要研究方向.仔细观察目前的旧影像资料可以发现,闪烁主要可分为整体闪烁和局部闪烁.整体闪烁是指,视频场景中相邻帧之间整体亮度急剧变化,以 1～2帧的时间间隔为周期连续发生明暗交替现象.整体闪烁是闪烁问题在时序上的表现形式.局部闪烁主要是指,局部位置发生与整体画面不协调的亮度不均变化,在旧视频中多发生在画面的左右两侧以及边角区域附近.局部闪烁是闪烁问题在空间上的表现形式.闪烁是指在整个图像平面上分布光滑的信号.从信号频率角度分析,闪烁信号属于一种低频信号.目前,已有的关于闪烁问题的研究主要分为非线性模型法和线性模型法. 非线性模型是将前后两帧图像之间的亮度关系视为一种非线性变化关系的数学模型,通过估计表示这种非线性关系的函数来消除两帧图像之间存在的闪烁.Naranjo等[3]提出了一种基于直方图匹配的灰度映射估计方法,其思路是以多帧图像的直方图均值为参考直方图,并假设参考直方图均衡后的结果与待去闪烁帧图像直方图均衡后的结果一致.Vlachos[4]提出了一种基于视频图像中曝光不均的模型估计方法,其主题思想就是分析曝光强度、感光密度和图像灰度之间的关系,并建立数学模型.该方法从原始曝光问题进行分析,更具有物理意义.但是文献[3-4]都是基于图像整体的变化,缺点是对复杂图像的局部变化鲁棒性差,对斑点噪声敏感,从而降低了估计精度.更多的研究是以线性模型作为闪烁问题的研究模型对象,对线性模型中的闪烁增益参数和闪烁偏移量参数进行估计和修复处理.文献[5]提出了以视频镜头所有帧的灰度平均值为基准,补偿镜头中每一帧与平均值的差值来直接修正亮度闪烁,这是一种最简单的基于亮度偏移量估计的线性模型.文献[6]提出一种零阶线性模型,该方法通过前后帧图像的最大最小灰度值以及图像均值来估计模型参数,但该方法将单帧画面的闪烁参数看作一个固定值,而没有考虑它们在空间上的变化.文献 [2,7]是目前比较认可的去闪烁方法,其中文献 [2]同时考虑了闪烁增益和偏移量,并利用最小均方误差估计闪烁模型参数,但该方法的缺点在于采用了修复帧与未修复帧的合成输出,导致最终结果永远带有轻微闪烁.此外,该方法只选用 1帧作为参考帧,同时估计增益参数和偏移量参数,计算极为复杂,对于复杂的场景画面,很难保证参数估计的准确性. 根据上文的分析,目前的一些闪烁消除的算法主要有两方面的不足:①认为闪烁只是一种时序上的表现,因此,将闪烁模型参数在单帧画面中看作一个定值,而忽略了闪烁的空间特性;②在闪烁修复时,只考虑前后 1帧之间的亮度变化关系,而选取单帧作为参考帧会对参数估计的准确性带来偏差.基于以上两方面的综合考虑,本研究提出一种基于多帧参考的分块闪烁消除方法.在空间上,该方法对画面帧各个分块的闪烁参数独立计算,即在画面的不同区域利用不同的参数进行闪烁修复.在时序上,以前向多帧画面作为参考,从而提高参数估计的准确性,算法流程如图1所示.算法分为分块预处理、闪烁修正、运动修正 3个步骤进行.闪烁修正模块在对亮度进行调整的同时,针对基于闪烁本身呈现的低频特征[2,8-9]作空间和时序的平滑修正,以使视频画面亮度更加自然.运动修正模块对闪烁修复帧各块作运动检测,以修正运动块区域时序平滑后产生的运动模糊现象.对于闪烁污染而言,亮度增益是全局性的影响,因此,算法采用增益型闪烁线性模型,其基本形式为2.1 视频分块在消除闪烁之前,充分考虑和利用闪烁在空间上呈现缓慢变化的特点,首先对视频进行分块.当图像中的某个区域φ足够小时,对于I(i,j)∈φ,闪烁参数在该区域可看作一个定值,因此,将视频帧由原来W ×H的像素矩阵分块为W′×H′块矩阵.这样,在整个图像上,闪烁参数既是一个随位置变化的值,同时对于指定位置的块φm,n,其对应的闪烁增益am,n又为一个常数,即分块后,对整帧画面中各个位置的闪烁增益a(i,j)的计算,就变成了对增益矩阵中与图像块对应位置的闪烁增益 am,n的计算 (其中0≤i≤W-1,0≤j≤H-1,0≤m≤W′-1,0≤n≤H′-1).2.2 闪烁修正闪烁修正分为 4个步骤进行,即参数估计、亮度调整、单帧平滑和时序平滑.前两步可消除闪烁画面中亮度的不自然变化;后两步则根据闪烁低频特性对闪烁参数以及画面亮度进行修正,以避免在去闪烁亮度调整时出现亮度突变失真或引入新的闪烁. 为了提高增益参数估计的准确性,本算法采用了前向多帧参考的方法来计算闪烁增益.对于当前帧的每一小块φk,m,n(其中 k为当前帧号),按图2所示,搜索前向多帧与其位置对应的图像块.若参考的帧数为 F,块宽和块高分别为Wb和Hb,则该块的亮度增益为式中,分子代表当前帧自身该块亮度均值,分母代表前F-1帧加上当前帧该位置图像块亮度的时序均值.对视频帧所有块进行如上计算以后,即可得到如下的一个完整的闪烁增益块矩阵算法运行之初,由于 k<F,本研究利用第 1帧空转的方式来补齐参考帧数量.产生闪烁增益之后,再对当前帧的亮度进行修正,消除由于增益的影响所带来的画面闪烁.对于当前帧的每一个分块,应作如下调整:由于该算法针对每一个块都作一次增益参数估计,因此,直接利用式 (5)进行调整,会破坏以遵循闪烁空间低频特性的调整原则,势必造成空间中局部闪烁严重的区域有亮度不均的情况,出现块效应.为了消除这一影响,保证去闪烁的过程中遵循闪烁空间低频特性,本研究使用3×3平滑掩模滤波对增益参数矩阵进行空间平滑,平滑以后的增益参数调整矩阵为这样,当前帧每一块内各像素值可通过下式调整:同样地,再采用时序平滑调整[7]来保证闪烁消除后画面的平稳,不引入新的闪烁.对于当前帧的每个子块都按图3的方式进行调整,其中 Ts为一个平滑判决门限,该门限决定了算法对图像前后帧像素差异的敏感程度.门限越大,算法对像素差异越不敏感,可以更好地保持画面平稳,但会更多地残留前帧信息,使运动区域更为模糊.当前一帧块与当前帧对应块的亮度差值大于 Ts时,则直接输出当前帧块结果;当差值小于Ts/2时,则直接输出前一帧块结果;当差值在 Ts与 Ts/2之间时,以当前帧与前一帧3∶1的加权方式进行时序平滑.2.3 运动修正根据 2.2节所述,由于时序平滑会对运动区域造成模糊现象,因此,有必要对运动区域进行适当修正.从信号角度分析,运动与闪烁的明显区别在于,运动区域在时序上呈现高频的特征,而闪烁在时序上呈现低频特征.对于每一个块,需添加运动检测修正操作.本研究选用传统的平均差值检测法:设置阈值门限 Td,用以区分运动块和闪烁块.若MADφm,n(k)大于 Td,则认为该块存在运动,在处理中不对该块进行时序平滑处理;若小于 Td,再利用式 (8),(9)判断第k-1帧与第 k-2帧;若仍小于 Td,则认为该块的亮度差异是由闪烁的时序特性引起的,对该块的像素作 2.2节中的时序平滑调整.Td越小,越能保持运动区域的清晰,但是对闪烁的修正也越差;Td越大,越能保证视频亮度平稳,但对运动区域的检测将变得不敏感.根据以上的分析,本研究对三段旧视频资料进行实验 (见表 1).取时序的平滑阈值Ts=10,参考帧F=4,运动检测阈值 Td=20.本算法通过和 MSU修复帧以及原始帧合成算法[9]进行比较,来作为分析的依据.3.1 花瓶序列测试结果该视频前后帧的平均亮度存在有规律的整体大幅周期波动,前后帧最大亮度差为 9.经过算法处理后,可以达到较理想的稳定效果,最大亮度差为 2.算法运算效率可达20帧 /s的处理速度.时序亮度对比如图4所示.第 84～86帧效果对比如图5所示.3.2 演讲序列测试结果该视频主要存在局部闪烁,在画面左侧以及顶角附近较为明显.虽然,经算法处理后,图像依然残留了部分局部闪烁,这是由于在这些位置闪烁变化缓慢,导致在指定参考帧范围内该位置始终呈现欠曝光或过曝光状态 (如图6(b)左上角所示).但是由图7可见,算法处理后的修复视频亮度曲线更趋平缓,算法对序列亮度的适应调整快于MSU算法.在576分辨率下,算法效率为 6～7帧 /s.由于采用分块参数计算,图像中的局部不均匀闪烁处有明显改善.第 32～34帧效果对比如图6所示.3.3 Paula序列测试结果该视频同样存在周期为 1～2帧的整体大幅周期波动,同时视频存在大的前景运动和镜头转动.经过算法处理,画面亮度得到很好的稳定,算法效率同样可以达到 20帧 /s 的准实时处理速度.由图8可见,在保持亮度稳定的同时,与MSU算法相比,本算法更好地保证了画面中自然亮度的变化 (例如镜头转动使画面内容产生变化而导致的正常画面亮度变化).人物在运动中也保持了较好的清晰度,但由于只使用了简单的平均差值运动检测器,在镜头转动时,可以看到图9(b)中窗台附近依然会存在一些运动模糊以及分块处理所引起的块效应.今后,可以采用基于运动矢量的局部运动预测和补偿来更好地进行运动修正,以避免上述现象.第 115～117帧效果对比如图9所示.表 2是 3个序列原始的和经过闪烁消除处理以后的时序亮度方差对比结果.本工作主要针对旧视频资料中的亮度闪烁问题进行研究,分析了一些经典算法的优缺点,并提出了一种基于多帧参考的分块闪烁消除算法.从效果来看,对于前后帧在整体上亮度变化极快的闪烁损伤序列有很好的修复效果,在保持原有画面的同时,可以完全感觉不到闪烁的存在.同时,算法对于每一个分块参数仅用了极少的乘法运算,避免了诸如文献[2]中为了作均方误差估计而引入的大量乘法以及指数对数运算.因此,复杂度的降低使得算法在纯软件平台上,对于小分辨率画面也能达到准实时处理速度,而大分辨率画面的处理也有 6～7帧 /s的处理速度.对于旧视频中左右边缘局部闪烁的问题,本算法也有明显的效果,但在闪烁发生缓慢区域,空间上仍有轻微闪烁残留.在今后的研究中,可以考虑完善算法模型,将闪烁增益与偏移量结合起来对视频进行修正.同时,进一步研究一种基于运动矢量的局部运动检测修正方法,以得到更好的完善修复效果.【相关文献】[1] SCHALLAUER P,PINZA,HAASW.Automatic restoration algorithms for 35 mm film [J].V idere:Journal of Computer Vision Research,1999,1(3):62-63.[2] ROOSAMALEN P.Restoration of archived film and video[D].Delft:Delft University of Technology,1999:23-44.[3] NARANJO V,ALBIOL A.Flicker reduction in old films[C]∥Proc of the 2000 International Conference on Image Processing (ICIP-2000),Vancouver,Canada.2000:657-659.[4] VLACHOS T. Flicker correction for archived film sequences using a nonlinear model [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2004,14(4):508-516.[5] WU Y,SUTER D.Historical film p rocessing[C]∥ Proc SPIE.1995:289-300.[6] DECENCIECE E. Restauration automatique de films anciens[D]. Paris:Ecole Nationale Superieure des M ines de Paris,1997:35-46.[7] VATOLIN D,STRELNIKOV K.VirtualDub MSU deflicker filter[EB/OL].[2009-04-08]. http:∥pression.ru/video/deflicker/index_en.html.[8] 周磊,周源华.电影胶片修复及噪声处理关键技术的研究 [D].上海:上海交通大学,2008:92-96.[9] KOKARAM A C.On missing data treatment for degraded video and film archives:a survey and a new Bayesian approach[J]. IEEE Transactions on ImageProcessing,2004,13(3):397-415.。

一种新的基于统计的背景减除方法

２００７，４３（２２）１引言视频图像中往往包含大量的信息，要存储和计算如此庞大的数据集合是很困难的事情。

况且真正有用的信息只是其中的很少部分。

减除无用的背景就可以大大减少数据量而不丢失有用信息。

背景减除包括背景建模、检测前景和背景更新三个方面。

背景建模即从一系列视频图像中准确找到属于背景的部分，并且存储为背景图像。

背景建模面临的困难主要是如何适应光照变化、摄像机抖动、背景中某些物体的高频运动（如树叶舞动和水波荡漾）、背景自身的变化（如本来属于背景的静止对象开始运动，甚至离开视线或运动对象停止在背景中不动等）［１］。

检测前景是将当前视频图像与背景模型进行比较，找到前景目标，减除背景。

这里的困难是差值定义和阈值设定的问题，即反映当前视频与背景差异的度量标准是什么，分类的阈值为多少。

背景更新就是某些变化导致原来的背景模型不再适合当前视频图像时，实时地更新背景模型。

背景更新的困难在于如何找到合适的更新策略，能够快速而真实的反映变化，即实时性和准确性的问题。

本文第２章用基于像素ＲＧＢ值统计归类重建背景模型的方法构建初始的背景模型；第３章以颜色差异和亮度范围为依据，结合形态学处理进行背景减除；第４章提出两种背景更新的方法应对光照变化和物体增减导致的背景变化；第５章给出实验结果和讨论。

２背景建模２．１基本原理固定摄像机拍摄的视频序列，背景往往是最经常被看到的。

基于这一假设，参考灰度统计归类方法［２］对像素ＲＧＢ值统计归类来建立背景模型。

即将样本序列中的各个像素的ＲＧＢ值分别进行统计归类，出现频率最高的像素ＲＧＢ值分别取其一种新的基于统计的背景减除方法孙吉花，刘肖琳ＳＵＮＪｉ－ｈｕａ，ＬＩＵＸｉａｏ－ｌｉｎ国防科技大学机电工程与自动化学院自动化所３３３教研室，长沙４１００７３３３３ＳｔａｆｆＲｏｏｍｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｓｕｎｊｈ８１＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍＳＵＮＪｉ－ｈｕａ，ＬＩＵＸｉａｏ－ｌｉｎ．Ｎｅｗｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２２）：７３－７５．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｅｆｆｅｃｔｉｖｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｇｅｔｓａｎｉｍａｇｅｓａｍｐｌｅｓｅｑｕｅｎｃｅｆｒｏｍａｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏ．ＴｈｅｎａｎａｌｙｚｅｓａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｓｔｈｅＲＧＢｖａｌｕｅｐｅｒｐｉｘｅｌｏｆｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｕｓｅｓｔｈｅａｖｅｒａｇｅＲＧＢｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌ．Ａｔｌａｓｔｓｕｂｔｒａｃｔｓｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｂｏｔｈｃｏｌｏｒｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｒａｎｇｅ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｄｏｅｓｓｏｍｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｗｏｒｋｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅ－ｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｇｒａｙｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎ’ｔｄｅｔｅｃｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｇｒａｙｉｎｔｅｎｓｉｔｙｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｉｔｃａｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌｆａｓｔｅｒｔｈａｎｏｔｈｅｒｃｏｌｏｒｖｉｄｅｏｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄａｌｌｏｗｓｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｉｎｔｈｅｓａｍｐｌｅｉｍａｇｅｓ．Ｉｔｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕ－ｒａｃｙａｎｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙｐｒｏｐｏｓｅｓｓｏｍｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｓｔｏｕｐｄａｔｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌｓｏａｓｔｏａｄａｐｔｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｈａｎｇｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｕｐｄａｔｅ摘要：提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。

图像序列中亮度闪烁去除

图像序列中亮度闪烁去除
谌安军;滕升华;邹谋炎
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2007(029)001
【摘要】保存和修复旧电影是非常迫切的一项任务.在电影修复过程中,闪烁去除是经常遇到的一个问题.然而大多数闪烁去除算法中并没有考虑局部运动造成的影响.基于这一点,该文提出了一种采用余弦基和逐次超松弛迭代法的闪烁去除方法.方法中充分考虑了局部闪烁和局部运动的影响,在对实际旧电影图像处理中达到了比较满意的效果.
【总页数】4页(P39-42)
【作者】谌安军;滕升华;邹谋炎
【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100080;中国科学院电子学研究所,北京,100080;中国科学院研究生院,北
京,100080;中国科学院电子学研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法 [J], 黄维;杨海涛;刘晓仙
2.视觉检测系统中亮度不均匀背景的一种去除方法 [J], 田涌涛;李娟;王有庆;李从心
3.对旧影片闪烁问题的分析与闪烁去除算法综述 [J], 李志永
4.电影档案中亮度闪烁的修正 [J], 张然然;吴冏;丁友东;郝鹏翼
5.一种基于块的图像序列闪烁修复方法 [J], 周磊;倪强;周源华
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动静判别算法

动静判别算法
动静判别算法是一种在视频监控、运动检测等领域常用的算法。

它的主要目的是区分视频中的静态背景和动态前景，以便进一步进行目标检测、行为分析等任务。

以下是动静判别算法的基本原理和实现方法：
1. 背景建模：动静判别算法首先需要对视频背景进行建模。

常用的背景建模方法包括混合高斯模型、卡尔曼滤波器等。

这些方法通过对视频序列中的像素点进行统计或预测，建立每个像素点的背景模型，记录其颜色、亮度等信息。

2. 运动检测：在背景建模的基础上，动静判别算法通过比较视频序列中当前帧与背景模型之间的差异，检测出运动区域。

这些差异可以通过像素值、颜色、纹理等特征的差异来衡量。

常用的运动检测方法包括帧差法、光流法等。

3. 阈值判断：动静判别算法通常会设定一个阈值，用于区分静态背景和动态前景。

当某个像素点的运动检测结果超过阈值时，该像素点被判定为动态前景；否则，被判定为静态背景。

阈值的设定可以根据实际应用场景进行调整，以适应不同的环境条件。

4. 更新机制：为了适应环境的变化，动静判别算法还需要建立背景模型的更新机制。

当检测到某个像素点长时间处于动态状态时，将其纳入背景模型中；当某个像素点长时间处于静态状态时，将其从背景模型中剔除。

这样可以保证背景模型能够自适应地调整，提高动静判别的准确性。

动静判别算法的实现方式有多种，可以根据具体的应用场景和需求选择适合的方法。

在实际应用中，动静判别算法还需要考虑噪声、阴影等干扰因素的影响，以及复杂场景下的目标跟踪和行为分析等问题。

robustvideomatting算法

robustvideomatting算法RobustVideoMatting算法是一种用于视频抠像的深度学习算法。

它基于对视频序列中前景与背景之间交互的建模，并利用深度学习网络进行前景抠像。

下面给出RobustVideoMatting算法的原理、优点、用途，以及相应的应用场景。

一、算法原理：RobustVideoMatting算法基于深度卷积神经网络，而且采用了挖掘对象结构与纹理的策略。

该算法采用三个网络分别进行训练，分别是输入编码器、REFINE编码器与解码器。

输入编码器用于提取视频序列中的信息，REFINE编码器则用于进一步优化结果，并且解码器用于抠取前景。

当用户选择视频中的过程时，RobustVideoMatting算法对纹理进行建模并进行提取，然后把其转换成对前景的判断。

二、算法优点：1.该算法可通过深度学习网络进行前景抠像；2.该算法利用了交互建模，可以更准确地分离出前景与背景；3.该算法能处理复杂的光照问题，从而更好地区分前景与背景。

三、算法用途：1. 图像去背景处理：RobustVideoMatting算法可以从静态图像中将前景和背景分离出来，更好地处理图像的去背景问题；2. 视频抠像：RobustVideoMatting算法可以广泛用于视频抠像，例如自动驾驶的场景，车辆识别。

，等。

四、应用场景：1. 视频编辑：在电影、电视剧、广告等视频制作过程中，RobustVideoMatting算法的使用能够帮助编辑自动进行分离；2. 自动驾驶：RobustVideoMatting算法可以帮助汽车识别并追踪道路、车道标识等，提高自动驾驶的安全性能；3. 车辆识别：RobustVideoMatting算法可以利用视频流识别车辆的品牌、类型甚至是颜色，用于交通监控等领域。

总之，RobustVideoMatting算法是一种可以广泛应用于视频抠像、图像去背景处理以及自动驾驶等领域的深度学习算法，具有很高的实用性与准确性。