一种基于L1范数最小化的全局运动估计算法

冯 欣,张 洁,张 杰,蒋友妮,杨 武

(重庆理工大学a.计算机科学与工程学院;b.电气与电子工程学院,重庆 400054)

在当前互联网、移动终端和媒体技术飞速发展的时代，以视频为主流媒介的自媒体已迅速普及，并极大地改变了信息的传播生态。在自媒体时代，普通民众可以通过个人摄录、通讯工具(如智能手机等)随时随地拍摄记录目击事件，并在互联网上分享传播。然而，这种拍摄行为具有自由开放性和非正式性，使得自媒体视频普遍存在内容杂乱、失实的现象。因此，自媒体视频内容的有效监管技术是目前媒体内容管理的迫切需求。视频内容的分析和理解往往从对视频对象的特征感知出发，而运动特征是分析视频目标对象行为的关键。但事实上，自媒体视频往往是由业余拍摄者(普通民众)采用手持设备拍摄，视频因此普遍存在较明显的相机运动，而这种运动会掩盖对象的真实运动。例如，若视频拍摄者随着目标对象一起运动，相机的全局运动就会抵消对象的真实运动，造成对象处于静止状态的假象。对视频全局运动进行有效估计，并得到目标对象的真实运动轨迹，对于视频内容描述、对象行为分析、面向对象的视频编码，及自动驾驶场景中的目标测距等应用起着至关重要的作用。

视频序列图像由前景和背景构成，其中背景的运动通常由相机位置变化造成，称为全局运动；而图像中的运动对象代表前景，前景运动是运动对象相对于摄像机的运动，为局部运动。……