비디오 이미지 흔들림 방지 알고리즘은 6축 IMU(관성 측정 장치)를 기반으로 한 동적 비디오 보정 방법으로, 비디오에 대한 외부 흔들림의 영향을 효과적으로 줄이고 다양한 진동 시나리오에서 비디오의 안정성을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다.지능형 차량과 같은 시나리오에서 이 알고리즘은 고주파수 및 작은 진동으로 인해 표적이 흐려지는 것을 방지하여 표적 탐지 및 추적의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
일반적으로 흔들림 방지 알고리즘은 주로 움직임 추정과 움직임 보상의 두 단계로 나뉩니다.
모션 추정: 이 섹션의 목표는 비디오 프레임 간 최적의 모션 벡터를 찾는 것입니다.이는 최소 왜곡을 찾기 위해 전면 프레임과 후면 프레임 간의 차이를 계산하여 수행할 수 있습니다.일반적인 방법에는 회색조 투영, 블록 일치, 비트평면 일치, 가장자리 일치 및 특징점 일치가 포함됩니다.
움직임 보상: 추정된 움직임 벡터를 기반으로 현재 프레임을 보상하여 지터를 제거합니다.이는 아핀 변환 모델을 설정하고, 매개변수를 사용하여 비디오 프레임의 상대적인 움직임을 추정한 다음, 지터링된 프레임을 참조 프레임으로 수정함으로써 달성할 수 있습니다.
구체적인 구현 측면에서 흔들림 방지 알고리즘은 프레임 간 노이즈 제거 및 공용 버퍼와 같은 다른 기술과 결합하여 알고리즘의 효율성과 정확성을 향상시켜야 합니다.동시에 흔들림 방지 알고리즘은 다양한 시나리오와 장치에 대한 특정 최적화 및 조정이 필요할 수 있습니다.
비디오 이미지 흔들림 방지 알고리즘은 6축 IMU(관성 측정 장치)를 기반으로 한 동적 비디오 보정 방법으로, 비디오에 대한 외부 흔들림의 영향을 효과적으로 줄이고 다양한 진동 시나리오에서 비디오의 안정성을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다.지능형 차량과 같은 시나리오에서 이 알고리즘은 고주파수 및 작은 진동으로 인해 표적이 흐려지는 것을 방지하여 표적 탐지 및 추적의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
일반적으로 흔들림 방지 알고리즘은 주로 움직임 추정과 움직임 보상의 두 단계로 나뉩니다.
모션 추정: 이 섹션의 목표는 비디오 프레임 간 최적의 모션 벡터를 찾는 것입니다.이는 최소 왜곡을 찾기 위해 전면 프레임과 후면 프레임 간의 차이를 계산하여 수행할 수 있습니다.일반적인 방법에는 회색조 투영, 블록 일치, 비트평면 일치, 가장자리 일치 및 특징점 일치가 포함됩니다.
움직임 보상: 추정된 움직임 벡터를 기반으로 현재 프레임을 보상하여 지터를 제거합니다.이는 아핀 변환 모델을 설정하고, 매개변수를 사용하여 비디오 프레임의 상대적인 움직임을 추정한 다음, 지터링된 프레임을 참조 프레임으로 수정함으로써 달성할 수 있습니다.
구체적인 구현 측면에서 흔들림 방지 알고리즘은 프레임 간 노이즈 제거 및 공용 버퍼와 같은 다른 기술과 결합하여 알고리즘의 효율성과 정확성을 향상시켜야 합니다.동시에 흔들림 방지 알고리즘은 다양한 시나리오와 장치에 대한 특정 최적화 및 조정이 필요할 수 있습니다.
