Video Stabilization by Smoothing Motion Parameters : 스무딩 모션 계수에 의한 비디오 안정화

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Video stabilization (VS) is becoming a video enhancement technique that aims to remove unsteadiness and unexpected vibrations in video sequence and makes it to be stabilized and smoothed in order to acquire more pleasant and better output one. This dissertation presents a digital video stabilization process using Kanade-Lucas-Tomasi algorithm for tracking good features between two continuous frames. Basing on these feature information, motion parameters are estimated by using RANSAC method. Continuously, the estimated motion parameters will be sent to the motion smoothing stage, where the unwanted motion (jitter) is eliminated. A moving adaptive alpha-trimmed filter window is adopted to obtain the smoothen motion. Finally, the image warping stage warps the current frame according to the smoothen parameters and generates the stabilized video sequence.

국문 초록 (Abstract)

비디오 안정화 (VS)는 비디오 시퀀스에서 불필요한 흔들림을 제거하고 보다 더 좋은 출력을 얻기 위한 기술중 하나이다. 이 논문에서는 Kanade-Lucas- Tomasi 알고리즘을 이용하여 두 개의 연속적인 프레임 사이의 특징을 추출하는 디지털 비디오 안정화 방법을 제시한다. 이러한 특징 정보를 토대로 움직임 파라미터는 RANSAC 방법을 이용하여 추정된다. 추정된 움직임 파라미터는 움직임 평활화 단계에서 사용되며, 이 단계에서는 원치 않는 움직임(jitter)이 제거된다. 평활화된 움직임을 얻기 위해서 움직임 적응 알파 트리밍 필터 윈도우가 사용된다. 마지막으로, 이미지 워핑(warping) 단계에서는 움직임 파라미터들에 따라 현재 프레임을 워핑하고 안정화 된 비디오 시퀀스를 생성한다.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT IN ENGLISH v
• ABSTRACT IN KOREAN v i
• CHAPTER 1 INTRODUCTION 1
• 1.1 Motivation 1
• 1.2 Organization of Thesis 2
• 1.3 Video Stabilization Methods 3
• 1.3.1 Optical Video Stabilization 3
• 1.3.2 Mechanical Video Stabilization 4
• 1.3.3 Digital Video Stabilization 5
• CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW 6
• CHAPTER 3 VIDEO STABILIZATION 10
• 3.1 Motion Estimation 11
• 3.1.1 Feature Point Detection 11
• 3.1.2 Feature Point Tracking 12
• 3.1.3 Affine Transformation Estimation 13
• 3.1.4 Motion Trajectories Generation 14
• 3.2 Motion Smoothing 14
• 3.2.1 Basic Theory 14
• 3.2.2 Adaptive Alpha-Trimmed Mean Filter 15
• 3.3 Image Warping 18
• 3.4 Experiment Result 19
• CHAPTER 4 CONCLUSION 27
• REFERENCES 28