新しい最小二乗配合と並列AC-RANSACを使用した効率的なオンラインリアルタイムビデオ安定化

映画撮影の原則に基づいて不要なモーションジッターを抑制する新しいオンラインリアルタイムビデオ安定化アルゴリズム（LSSTAB）が提示されています。LSSTABは、A-Contrario Ransac（AC-RANSAC）アルゴリズムの並行実現を特徴として、フレーム間のカメラモーションパラメーターを推定します。次に、撮影の原則に従って望ましくないカメラジッターを緩和するために、新しい最小二乗ベースのスムージングコスト関数が提案されます。線形計算の複雑さで平滑化コスト関数を最小限に抑えるために、再帰的最小四角ソルバーが導出されます。LSSTABは、最先端のビデオ安定化方法に対して公開されている一連のビデオを使用して評価されます。結果は、LSSTABが同等またはより良いパフォーマンスを達成し、GPUを使用するとリアルタイムの処理速度を達成することを示しています。

A novel online real-time video stabilization algorithm (LSstab) that suppresses unwanted motion jitters based on cinematography principles is presented. LSstab features a parallel realization of the a-contrario RANSAC (AC-RANSAC) algorithm to estimate the inter-frame camera motion parameters. A novel least squares based smoothing cost function is then proposed to mitigate undesirable camera jitters according to cinematography principles. A recursive least square solver is derived to minimize the smoothing cost function with a linear computation complexity. LSstab is evaluated using a suite of publicly available videos against state-of-the-art video stabilization methods. Results show that LSstab achieves comparable or better performance, which attains real-time processing speed when a GPU is used.