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- 저자 : Thien-Pham Minh(팜민티엔) (검색결과 3 건)
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Video Stabilization using Clustered Directional Features
Thien-Pham Minh(팜민티엔),Min-Cheol Hong(홍민철) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6
In this paper, we proposed a video stabilization algorithm to cluster the undesired motion features before smoothing by alpha-trimmed mean filter. Our method calculates the direction of movement from the features and applies directional statistics to find out the movement of moving objects and the movement of shaky to classify it. The process consists of three main steps: detecting the motion, clustering to get the good motion and smoothing the undesired motion by alpha-trimmed mean filter. The experimental results giving the effectiveness of our proposed method with low computation time to apply in real time system.
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Motion net estimation and mixed norm filter for video stabilization
Minh-Thien Pham(팜민티엔),Min-Cheol Hong(민철홍) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
Video stabilization is to eliminate unwanted vibrations caused during video recording. In this paper, we introduce a motion estimation model using deep learning network instead of the traditional motion estimation method based on feature tracking to improve system performance as well as open other approaches to video stabilization using deep learning in the future. The motion network uses the Siamese network to receive input from a pair of adjacent RGB images from the video to estimate geometric affine transform that mapping the first image to the second image. Besides, the proposed model also detects the correlation between pairs of adjacent images to decide whether they exist or not. This is applicable in cases where the input videos do not have a continuous context
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배경 영역 특징점 추출 및 알파-보정 평균 완화 필터를 이용한 인과 동영상 안정화 방식
오종근(JongGeun Oh),팜민티엔(Minh-Thien Pham),홍민철(Min-Cheol Hong) 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.3
본 논문은 배경 영역의 특징점 추출 및 알파-보정 평균 움직임 완화 필터를 이용하여 손떨림 등의 움직임 왜곡 성분을 제거하는 동영상 안정화 방식을 제안한다. 연속하는 영상간에 존재하는 특징간의 이동 거리와 방향성을 이용하여 왜곡 움직임을 제거하기 위해 군집 분류 과정에 대해 설명하고, 분류된 배경 영역 특징점들의 누적 움직임 매개변수들을 정의하여 국부 특성에 따른 잔여 움직임 왜곡 성분을 제거하기 위한 제약 조건에 대해 기술한다. 더불어 정의된 제약 조건을 알파-보정 평균 움직임 필터의 완화 조건을 제어하여 효과적으로 전역 움직임을 추정하기 위한 과정에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안방식이 다양한 움직임 매개변수의 왜곡에 강건한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. This paper proposes a method of extracting background feature points and reconstructing stabilized videos by removing distorted motion components such as hand shake. Clustering classification process is explained to remove distorted motion by using the moving distance and directionality between features of consecutive frames. Accumulated motion parameters of classified background features are defined to set a constraint which is used to remove residual distorted motion. In addition, this paper addresses a way to estimate the global motion by controlling the relaxation of the alpha-trimmed mean filter with the constraints The experimental results show that the performance of th proposed method is robust to various motion parameter distortion.
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