基于深度学习的视频稳定方法改进与合成数据集SynthStab的研究 背景介绍 数字视频稳定技术通过软件去除不必要的振动和相机运动痕迹，是现代视频处理中的关键技术，尤其在业余视频拍摄中应用广泛。然而，现有基于深度学习的直接变形（Direct Warping Stabilization，简称DWS）方法虽然在低质量视频中表现良好，但在应对剧烈不稳定性时效果有限，且难以达到传统方法的稳定水平。这主要源于以下原因：现有数据集的稳定视频定义不够明确、模型结构简单、对未来帧的预测信息利用不足等。 为此，本文提出一种新型的基于RAFT（Recurrent All-Pairs Field Transforms）的半在线直接变形方法——NAFT，以及一个新的合成数据集SynthStab，用以解决上述问题。这些...