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El algoritmo antivibración de la imagen de vídeo es un método de corrección de vídeo dinámico basado en una IMU (Unidad de medición inercial) de seis ejes, cuyo objetivo es reducir eficazmente el impacto de las sacudidas externas en el vídeo y mejorar significativamente la estabilidad del vídeo en diversos escenarios de vibración.En escenarios como vehículos inteligentes, este algoritmo puede evitar que las pequeñas vibraciones y alta frecuencia provoquen que el objetivo se desenfoque, afectando así la precisión de la detección y el seguimiento del objetivo.
En términos generales, los algoritmos antivibración se dividen principalmente en dos pasos: estimación del movimiento y compensación del movimiento.
Estimación de movimiento: el objetivo de esta sección es encontrar el vector de movimiento óptimo entre cuadros de video.Esto se puede hacer calculando la diferencia entre los marcos delantero y trasero para encontrar la distorsión mínima.Los métodos comunes incluyen proyección en escala de grises, coincidencia de bloques, coincidencia de planos de bits, coincidencia de bordes y coincidencia de puntos característicos.
Compensación de movimiento: compensa el fotograma actual según el vector de movimiento estimado para eliminar la fluctuación.Esto se puede lograr estableciendo un modelo de transformación afín, estimando el movimiento relativo de los cuadros de video con parámetros y luego corrigiendo los cuadros con fluctuaciones al cuadro de referencia.
En términos de implementación específica, el algoritmo antivibración también debe combinarse con otras tecnologías, como la eliminación de ruido entre cuadros y el búfer público, para mejorar la eficiencia y precisión del algoritmo.Al mismo tiempo, el algoritmo antivibración puede requerir una optimización y un ajuste específicos para diferentes escenarios y dispositivos.
El algoritmo antivibración de la imagen de vídeo es un método de corrección de vídeo dinámico basado en una IMU (Unidad de medición inercial) de seis ejes, cuyo objetivo es reducir eficazmente el impacto de las sacudidas externas en el vídeo y mejorar significativamente la estabilidad del vídeo en diversos escenarios de vibración.En escenarios como vehículos inteligentes, este algoritmo puede evitar que las pequeñas vibraciones y alta frecuencia provoquen que el objetivo se desenfoque, afectando así la precisión de la detección y el seguimiento del objetivo.
En términos generales, los algoritmos antivibración se dividen principalmente en dos pasos: estimación del movimiento y compensación del movimiento.
Estimación de movimiento: el objetivo de esta sección es encontrar el vector de movimiento óptimo entre cuadros de video.Esto se puede hacer calculando la diferencia entre los marcos delantero y trasero para encontrar la distorsión mínima.Los métodos comunes incluyen proyección en escala de grises, coincidencia de bloques, coincidencia de planos de bits, coincidencia de bordes y coincidencia de puntos característicos.
Compensación de movimiento: compensa el fotograma actual según el vector de movimiento estimado para eliminar la fluctuación.Esto se puede lograr estableciendo un modelo de transformación afín, estimando el movimiento relativo de los cuadros de video con parámetros y luego corrigiendo los cuadros con fluctuaciones al cuadro de referencia.
En términos de implementación específica, el algoritmo antivibración también debe combinarse con otras tecnologías, como la eliminación de ruido entre cuadros y el búfer público, para mejorar la eficiencia y precisión del algoritmo.Al mismo tiempo, el algoritmo antivibración puede requerir una optimización y un ajuste específicos para diferentes escenarios y dispositivos.
