鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）
基于神经网络的视频去抖动器是一种利用深度学习技术来减少视频中的抖动和震动的方法。它可以通过学习视频序列中的运动模式和图像特征来预测和校正抖动，从而提供更稳定和平滑的视频。
原理解释：
该视频去抖动器主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的架构。它的工作原理可以分为以下几个步骤：
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数据准备：将抖动的视频作为输入，准备用于训练和测试的数据集。可以使用已知的稳定视频和对应的抖动视频对模型进行监督学习。
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特征提取：使用卷积层和池化层来提取视频帧中的图像特征。这些层可以捕获图像的结构和运动信息。
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运动估计：使用光流估计等技术来估计帧之间的运动信息。光流估计可以帮助模型理解视频中的运动模式和变化。
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网络建模：构建卷积神经网络模型，将图像特征和运动信息作为输入。模型可以包含卷积层、循环层和残差连接等结构，以提高对抖动的建模能力。
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抖动校正：使用训练好的神经网络模型来预测抖动视频中的抖动模式，并生成校正后的视频序列。校正方法可以通过将抖动的视频帧与预测的运动进行相减来实现。
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后处理&#