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基于2D的方法主要通過估計單應性矩陣，如基于運動矢量的視頻去抖動算法，通過塊運動估計來估算攝像機的全局運動參數。利用RANSAC算法或圖像的SIFT特征匹配增強全局運動參數估計的魯棒性。目前最先進的基于2D的去抖算法是由Shuaicheng Liu提出的對同一時段多特征點軌跡平滑。基于2D的方法雖然魯棒性較強、計算代價較小，但不能合理描述相機的運動模型，無法對其運動路徑和視角進行優化。
基于3D的視頻去抖技術以多視角幾何為基礎，通過構建相機運動模型并平滑相機運動參數以達到視頻去抖的目的。相機抖動是產生視頻抖動的根本原因，相機運動參數可直觀反應相機運動，因此通過平滑相機運動參數去抖更加合理。
便攜式相機的拍攝內容帶有拍攝者的主觀隨意性，其視頻圖像往往不滿足一般的圖像處理技術所必需應用條件，一般的去抖動方法在處理此類視頻時的效果欠佳。鑒于便攜式攝像機視頻中造成抖動的主要原因在于攝像機拍攝視角的非均勻變化，本文基于對視角優化進行運動補償的思路，提出一種基于視角優化的3D視頒去抖算法。主要貢獻有：通過攝像機運動估計，對視頻幀進行篩選和視角優化。實驗結果表明，本文提出的方法能夠解決2D去抖算法對攝像機運動估計不足的問題。
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