基於隱式運動分層的視頻編輯方法研究

《基於隱式運動分層的視頻編輯方法研究》是依託北京理工大學，由張磊擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於隱式運動分層的視頻編輯方法研究
• 依託單位：北京理工大學
• 項目負責人：張磊
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

視頻編輯涉及視頻的分析、融合、風格化繪製等方面，其典型套用包括動畫製作、影視特技、媒體娛樂等領域。基於結構分析的視頻編輯方法雖然取得了很大的發展，但由於自身局限性，很難對視頻編輯的效果做進一步最佳化改進。與單幅圖像不同，視頻是由連續變化的一系列圖像組成的，包含各種形式的場景和物體運動。因此，對視頻的運動屬性進行正確分析和表示是對視頻進行有效編輯的基礎。本項目擬結合計算機圖形學與計算機視覺中的相關理論和算法，突破以往視頻分層算法中顯式參數表示的運動限制，從視頻的隱式運動分層表示的角度出發，研究視頻編輯中若干代表性的重要問題，如視頻摳取、填補、合成、卡通風格化繪製等問題，以提高相應視頻編輯的質量與效率，有效地克服傳統的基於結構分析的視頻編輯方法的缺陷。預期在國內外重要學術期刊和會議發表論文8篇以上，其中國際重要期刊4篇以上，申請專利5項以上。

結題摘要

本項目圍繞基於隱式運動分層的視頻編輯方法開展研究，通過分析視頻場景的運動屬性並採用隱式結構化表達，實現視頻的分層表示，並套用於視頻摳取、填補、合成、風格化繪製、穩定增強、內容瀏覽等視頻編輯任務，為動畫製作、影視特技、廣告行銷、媒體娛樂等領域的典型套用提供方法和技術基礎。與單幅圖像不同，視頻是由記錄場景變化的連續的系列圖像組成，包含各種形式的運動信息。本項目提出了基於跨時空域相似鄰接圖的視頻分割算法、基於超圖的圖像對物體提取算法、以及基於特徵點跟蹤的場景平面提取算法，實現了視頻基於場景顏色、幾何、運動等屬性的高效分割及其層次化表達，從而為視頻分層表示提供理論基礎。利用視頻不同分層區域的運動屬性，提出了面向卡通視頻的摳取和合成算法、風格化繪製算法、基於多平面的視頻穩定增強算法、以及基於場景的視頻關聯和內容瀏覽算法，實現了基於運動分層表示的視頻編輯，為相應的視頻套用提供了技術基礎。通過上述研究工作建立了基於隱式運動分層的視頻編輯的方法框架，提高了視頻編輯的質量與效率，有效地克服傳統的基於結構分析的視頻編輯方法的缺陷。相關研究工作已在ACM TOG、IEEE TVCG、CGF、TVC等國際著名期刊、以及中國圖象圖形學報等國內重要學術期刊和會議發表論文8篇，申請國家發明專利5項，參與指導和培養研究生10名。