计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
2015年
11期
2108-2115
,共8页
谯从彬%盛斌%吴雯%马利庄
譙從彬%盛斌%吳雯%馬利莊
초종빈%성빈%오문%마리장
视频去模糊%光流%运动分割%区域匹配
視頻去模糊%光流%運動分割%區域匹配
시빈거모호%광류%운동분할%구역필배
video deblurring%optical flow%motion segmentation%region matching
针对目前视频去模糊方法难以处理大幅度相对运动模糊, 并且很难得到在时间和空间都保持一致性的去模糊结果的问题, 提出基于运动分割的视频去模糊方法. 基于视频序列清晰程度不同的前提下, 用视频中的清晰块恢复模糊帧. 根据模糊帧与其相邻的清晰帧的光流信息, 将2帧之间存在的相对运动分割为独立的处理对象; 不同运动对象分别估计模糊函数, 并利用该模糊函数将清晰帧模糊处理; 对模糊帧中的每一块区域, 在被模糊处理后的帧中查找最相似的区域, 利用对应清晰区域替换模糊区域; 不同区域之间采用纹理融合, 重建出清晰帧, 实现对视频中大幅度相对运动去模糊. 该方法基于并行思想设计和实现, 利用 GPU 并行能力完成加速. 实验结果证明, 采用该方法不仅速度快, 而且有效地解决了视频中大幅度相对运动模糊, 并可以保持运动对象纹理结构的完整性.
針對目前視頻去模糊方法難以處理大幅度相對運動模糊, 併且很難得到在時間和空間都保持一緻性的去模糊結果的問題, 提齣基于運動分割的視頻去模糊方法. 基于視頻序列清晰程度不同的前提下, 用視頻中的清晰塊恢複模糊幀. 根據模糊幀與其相鄰的清晰幀的光流信息, 將2幀之間存在的相對運動分割為獨立的處理對象; 不同運動對象分彆估計模糊函數, 併利用該模糊函數將清晰幀模糊處理; 對模糊幀中的每一塊區域, 在被模糊處理後的幀中查找最相似的區域, 利用對應清晰區域替換模糊區域; 不同區域之間採用紋理融閤, 重建齣清晰幀, 實現對視頻中大幅度相對運動去模糊. 該方法基于併行思想設計和實現, 利用 GPU 併行能力完成加速. 實驗結果證明, 採用該方法不僅速度快, 而且有效地解決瞭視頻中大幅度相對運動模糊, 併可以保持運動對象紋理結構的完整性.
침대목전시빈거모호방법난이처리대폭도상대운동모호, 병차흔난득도재시간화공간도보지일치성적거모호결과적문제, 제출기우운동분할적시빈거모호방법. 기우시빈서렬청석정도불동적전제하, 용시빈중적청석괴회복모호정. 근거모호정여기상린적청석정적광류신식, 장2정지간존재적상대운동분할위독립적처리대상; 불동운동대상분별고계모호함수, 병이용해모호함수장청석정모호처리; 대모호정중적매일괴구역, 재피모호처리후적정중사조최상사적구역, 이용대응청석구역체환모호구역; 불동구역지간채용문리융합, 중건출청석정, 실현대시빈중대폭도상대운동거모호. 해방법기우병행사상설계화실현, 이용 GPU 병행능력완성가속. 실험결과증명, 채용해방법불부속도쾌, 이차유효지해결료시빈중대폭도상대운동모호, 병가이보지운동대상문리결구적완정성.
It is difficult to carry out large related motion blurs and keep both spatial and temporal coherent in deblurring results using existing video deblurring methods. In this paper, we propose a segmentation-based video deblurring method to deal with such large related motion blurs. Since the sharpness is varying on vid-eo frames, blurry frames can be restored by sharp patches. Our method firstly divides a blurring frame into several motion-based regions using optical flow between the blurring frame and its adjacent sharp frame. Then, the blur function is estimated for each region to blur sharp neighbor frame. Finally, we search the nearest patches from blurred sharp frames and restore the final results using region-based synthesis. To im-prove the efficiency, the method is implemented based on GPU acceleration. Experimental results demon-strate that our segmentation-based video deblurring method can remove blurry artifact effectively on real video sequences.