Abstract-Turbulence begränsning avser stabilisering av videor med icke-uniforma deformationer på grund av påverkan av optisk turbulens. Typiska metoder för att minska turbulensen följer medelvärdes- eller dewarpingtekniker. Även om dessa metoder kan minska turbulensen, de snedvrider de självständigt rörliga objekt, som ofta kan vara av stort intresse. I detta dokument tar vi upp det nya problemet med samtidig turbulenslindring och flyttande objektdetektering. Vi föreslår en ny tre-term low-rank matris sönderdelning strategi där vi sönderdela turbulenssekvensen i tre komponenter: bakgrunden, turbulensen, och objektet. Vi förenklar detta ytterst svåra problem till en minimering av atomnormen, Frobenius norm, och'1 norm. Vår metod bygger på två observationer: För det första orsakar turbulensen täta och Gaussiska buller och därför kan fångas av Frobenius norm, medan de rörliga föremål är glesa och därmed kan fångas av'1 norm. För det andra, eftersom objektets rörelse är linjär och i sig skiljer sig från den Gaussiska-liknande turbulensen, kan en Gaussisk-baserad turbulens modell användas för att genomdriva en ytterligare begränsning på sökområdet för minimeringen. Vi demonstrerar robustheten i vår strategi för utmanande sekvenser som är betydligt förvrängda med atmosfärisk turbulens och inkluderar extremt små rörliga objekt.
En låg-rankad matris metod sönderdela den förvrängda bilden i bakgrund, turbulens, och rörliga objekt presenteras i REF.
Simultaneous Video Stabilization and Moving Object Detection in Turbulence
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}