論文の概要: Cinematic-L1 Video Stabilization with a Log-Homography Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08144v2
• Date: Fri, 20 Nov 2020 19:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:31:49.574396
• Title: Cinematic-L1 Video Stabilization with a Log-Homography Model
• Title（参考訳）: ログホログラフィモデルによるシネマティックl1映像安定化
• Authors: Arwen Bradley, Jason Klivington, Joseph Triscari, Rudolph van der Merwe
• Abstract要約: 撮影者が撮影するカメラの動きを、三脚、人形、ステアディカムなどの装置でシミュレートする手持ちビデオの安定化方法を提案する。 提案手法は,iPhone XS上で300fpsで動作する計算効率が高く,高品質な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for stabilizing handheld video that simulates the camera motions cinematographers achieve with equipment like tripods, dollies, and Steadicams. We formulate a constrained convex optimization problem minimizing the $\ell_1$-norm of the first three derivatives of the stabilized motion. Our approach extends the work of Grundmann et al. [9] by solving with full homographies (rather than affinities) in order to correct perspective, preserving linearity by working in log-homography space. We also construct crop constraints that preserve field-of-view; model the problem as a quadratic (rather than linear) program to allow for an $\ell_2$ term encouraging fidelity to the original trajectory; and add constraints and objectives to reduce distortion. Furthermore, we propose new methods for handling salient objects via both inclusion constraints and centering objectives. Finally, we describe a windowing strategy to approximate the solution in linear time and bounded memory. Our method is computationally efficient, running at 300fps on an iPhone XS, and yields high-quality results, as we demonstrate with a collection of stabilized videos, quantitative and qualitative comparisons to [9] and other methods, and an ablation study.
• Abstract（参考訳）: 撮影者が撮影するカメラの動きを三脚、人形、ステアディカムなどの装置でシミュレートする手持ち動画の安定化手法を提案する。 安定運動の最初の3つの微分の$\ell_1$-normを最小化する制約付き凸最適化問題を定式化する。 私たちのアプローチはgrundmann氏らの仕事を拡張します。 [9]全ホモグラフィーを(親和性ではなく)解いて視点を正し、対数ホモグラフィ空間で作業することで線形性を保つ。 また、視野を保った作物の制約を構築し、元の軌道に忠実さを奨励する$\ell_2$項を許容する二次的(線形ではなく)プログラムとして問題をモデル化し、歪みを減らすために制約と目的を加える。 さらに,包括的制約と中心的目的の両方を通して,サルエントオブジェクトを扱う新しい手法を提案する。 最後に、線形時間と有界メモリで解を近似するウィンドウ化戦略について述べる。 本手法は,iphone xs上で300fpsで動作し,安定ビデオの収集,[9]や他の手法との定量的・質的比較,アブレーション研究等により,高品質な結果が得られる。

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