【摘 要】
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随着便携视频录制设备的普及，录制视频成为人们记录生活的重要方式。然而非专业人士录制的视频往往存在运动模糊。目前视频去模糊方法难以处理大幅度相对运动模糊，并且很难得到在时间和空间都保持一致性的去模糊结果。本文提出的去模糊方法，在基于视频序列清晰程度不同的前提下，根据模糊帧与其相邻的清晰帧的光流信息，将两帧之间存在的相对运动分割为独立的处理对象，不同运动对象分别估计模糊核，清晰帧经过模糊核处理与模糊帧
【机 构】
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上海交通大学 计算机科学与工程系,上海,200240 上海交通大学 计算机科学与工程系,上海,20
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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随着便携视频录制设备的普及，录制视频成为人们记录生活的重要方式。然而非专业人士录制的视频往往存在运动模糊。目前视频去模糊方法难以处理大幅度相对运动模糊，并且很难得到在时间和空间都保持一致性的去模糊结果。本文提出的去模糊方法，在基于视频序列清晰程度不同的前提下，根据模糊帧与其相邻的清晰帧的光流信息，将两帧之间存在的相对运动分割为独立的处理对象，不同运动对象分别估计模糊核，清晰帧经过模糊核处理与模糊帧对齐匹配，从而在清晰帧中找到对应清晰区域替换模糊区域实现对视频中大幅度相对运动去模糊。同时本文算法基于并行思想设计和实现，利用GPU并行能力完成加速。实验结果证明，采用本文方法不仅速度快，而且有效解决视频中大幅度相对运动模糊，并保持运动对象纹理结构的完整性。
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