摘要

在视频中，尤其是在体育视频中，经常会出现沿复杂轨迹高速移动的物体。这些物体在一个帧的曝光时间内会移动相当大的距离，因此其在帧中的位置难以准确定义。由于运动模糊，它们会以半透明的条纹形式出现，并且无法通过标准跟踪器可靠地进行跟踪。我们提出了一种基于观察的新方法——去模糊跟踪（Tracking by Deblatting），该方法认为运动模糊与物体在帧内的轨迹直接相关。通过解决两个相互关联的逆问题——盲去模糊和图像抠图（image matting），我们估计了模糊，这一过程称为去模糊化（deblatting）。然后，通过拟合分段二次曲线来估计轨迹，该曲线模型能够合理描述物理上可行的轨迹。结果表明，所跟踪的物体在时间分辨率上比传统跟踪器更高，定位更加精确。所提出的TbD跟踪器在一个新创建的数据集上进行了评估，该数据集通过高速摄像机获取了真实轨迹，并使用了一种新的Trajectory-IoU度量指标来衡量帧内轨迹的准确性，该指标是对传统的交并比（Intersection over Union）的一种扩展。实验结果显示，所提出的方法在召回率和轨迹准确性方面均优于基线方法。