摘要: 台标是固化在数字视频中的一种标识符号，它影响了视频的视觉观赏性并且不利于数字视频的交流。如何快速、完美的移除视频中的固化台标信息成为一个亟待解决的问题。数字图像和视频修复技术的出现使得自动视频中台标去除和修复成为可能。本文在分析了... 展开 台标是固化在数字视频中的一种标识符号，它影响了视频的视觉观赏性并且不利于数字视频的交流。如何快速、完美的移除视频中的固化台标信息成为一个亟待解决的问题。数字图像和视频修复技术的出现使得自动视频中台标去除和修复成为可能。本文在分析了几种典型的数字图像修复算法和数字视频修复算法以及各自的优缺点的基础上，围绕静态图像修复以及动态视频中台标的检测和修复问题展开研究。 针对数字视频中台标的纹理特性和结构特性，本文提出了一种基于SVM的由粗到精的台标检测算法。这种算法使用了视频变化跟踪、形态学处理、机器学习等手段精确检测和定位视频中的透明和半透明台标。 针对现有图像修复算法对大缺损区域修复效率低下的现状，本文提出了基于小波变换的图像修复算法。该方法充分利用小波分解系数的时-频特性，不仅提高图像修复的速度，而且也大大提高了修复结果的视觉合理性。实验结果显示该方法鲁棒性强，处理速度快，有较高的实际应用价值。 为了去除视频中的台标，使去除台标后的视频具有自然、流畅的画面质量，本文提出了一种基于Poisson方程的数字视频修复算法。该方法首先使用全局优化方法对视频的边缘结构进行修复，再根据修复的结构信息建立Poisson方程，通过求解该方程实现对视频的有效修复。实验结果显示，修复的视频具有良好的时-空特性，修复痕迹不易被人察觉。 最后对本文的工作进行了总结，结合现有台标检测、图像修复和视频修复方法的不足，探讨了下一步的可能研究方向。 收起