有时人们需要去除视频中的抖动。
主要思想是这样的：在第一帧图像中选择一块特征明显的纹理Patch，然后在随后的每一帧图像中找到与该纹理Patch最相似的Patch，然后将找到的Patch“钉”到第一帧Patch的所在位置上。
两块Patch的相似度用灰度互相关值来表示，公式如下：
其中：pi表示纹理A的每一个像素点的灰度值；qi表示表示纹理B的每一个像素点的灰度值；pi（没有上划线，用下划线代替，后同）表示“纹理A所有像素点灰度值之和/像素个数”；qi含义与pi相似，代表纹理B的平均值；分母用来做归一化。这样，两块Patch越相似，NGC值越大，越接近于1，因此我们可以选择NGC值最大的Patch作为下一帧图像中找到的Patch。
考虑到连续两帧之间的抖动应该不会太大，因此在搜索最相似Patch时，没有必要在整张图片上寻找，只需要在上帧Patch位置一定邻域内搜索即可，在这里我使用了50*50的邻域，也就是说将计算2500个候选Patch与第一帧初始Patch的相似性，并将NGC值最高的Patch作为参考点，将整幅图移动对应距离，使得NGC值最高的Patch位置与初始Patch位置重合。
由于计算Patch相似性的过程互不相关，因此可以利用并行技术实现加速，这里我使用了Nvidia显卡提供的OpenCL开发环境实现加速，效果比较明显。
本程序还存在的不足：
1.只能处理背景相对固定的视频抖动，也就是说，第一帧选的参考Patch必须在每帧中都出现，否则程序无法工作。
2.本质上只解决画面的平移性抖动，对旋转、放射、拉伸等抖动没有办法处理。
3.没有处理视频边框，可能使人看起来不舒服。
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