在视频制作过程中,常常有一些特殊要求,如场景中的字符或人脸留下一些影响视觉效果的斑点、瑕疵需要去除等。如果按传统的方法,就必须重新拍摄该视频片段,或者用现有的一些图像修复工具一帧一帧的手动处理该视频片段。这样就导致了视频制作慢,成本高的后果。为此,本文设计了一种数字视频智能编辑系统,旨在智能地编辑、去除视频中的瑕疵、划痕,并在所设计的智能编辑系统框架内重点研究了数字视频对象跟踪算法和数字视频修复算法。首先,为了限定研究范围,本文将研究对象定位为连续缓慢运动的小目标对象,它具有目标区域小,纹理信息少,特征点难以提取的特点。因此,对于跟踪算法,基于区域的跟踪算法,如块匹配跟踪算法可以达到较好的跟踪效果,同时小目标对象的丰富背景信息可作为跟踪的辅助信息,因此本文提出了一种结合KLT算法和块匹配算法的跟踪算法,用KLT算法提取目标对象背景邻域的纹理特征,得到仿射变换信息,将得到的变换信息作用于块匹配的模板上,再利用块匹配算法精确跟踪目标。其次,对于修复算法,由于Telea FMM算法运算简单、快速,且对小目标修复能达到很好的效果,本文采用Telea FMM算法作为系统的图像修复算法。由于本文修复的是视频中的目标,因此提出了一种基于区域大小和跟踪结果参数的Telea FMM视频图像修复算法。该算法基于目标区域大小计算初始邻域大小? 0,基于前面所述的KLT算法计算的仿射变化结果,自适应地调整后续帧的邻域大小? ,从而使得视频图像的修复结果保持稳定。最后,本文提出了一种由视频对象跟踪模块和视频修复模块构成的数字视频智能编辑系统。首先,利用图像跟踪技术实现对连续帧中待编辑目标的跟踪,再利用图像修复技术,从视频帧上去除、修复这些目标所在区域,从而提高视频的视觉效果。系统是在借鉴Photoshop软件的功能基础上,创新性地引入对象跟踪模块。使得本系统可以智能地跟踪修复目标,并进行修复。