본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정 뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 활용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 흔들림 보정을 위한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전 이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역상에서의 입력 영상에 대한 안정화를 수행한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.
