Одной из задач видеокапилляроскопии является восстановление параметров капиллярного кровотока по зарегистрированной последовательности видеокадров. Из-за особенностей регистрации капиллярного кровотока положение капилляров может изменяться в пределах зарегистрированной последовательности видеокадров. В работе предложен и исследован алгоритм обработки видеокадров капиллярного кровотока на основе фазовой корреляции, позволяющий скомпенсировать смещения капилляров. Произведено сравнение предложенного алгоритма с известными алгоритмами стабилизации видеокадров на основе полнокадрового совмещения и на основе детектирования ключевых точек. Выполнено сравнение программных реализаций данных алгоритмов при обработке экспериментально зарегистрированных последовательностей видеокадров капиллярного кровотока и при обработке смоделированных последовательностей видеокадров с заданным смещением. Алгоритм полнокадрового совмещения обеспечивает высокое качество стабилизации, но программа на основе данного алгоритма характеризуется низким быстродействием. Программная реализация алгоритма, основанного на обнаружении ключевых точек, характеризуется хорошим быстродействием, но обеспечивает низкое качество стабилизации для последовательностей видеокадров капиллярного кровотока. Показано, что алгоритм фазовой корреляции является наиболее эффективным для стабилизации рассмотренных входных видеопоследовательностей, обеспечивает высокое качество стабилизации, и программа на его основе характеризуется наилучшим быстродействием. Полученные результаты могут быть использованы в программном обеспечении для биомедицинской диагностики.

Videocapillaroscopy is a convenient and non-invasive method of blood flow parameters recovery in the capillaries. Capillaries position can vary at recorded video sequences due to the registration features of capillary blood flow. Stabilization algorithm of video capillary blood flow based on phase correlation is proposed and researched. This algorithm is compared to the known algorithms of video frames stabilization with full-frame superposition and with key points. Programs, based on discussed algorithms, are compared under processing the experimentally recorded video sequences of human capillaries and under processing of computer-simulated sequences of video frames with the specified offset. The full-frame superposition algorithm provides high quality of stabilization; however, the program based on this algorithm requires significant computational resources. Software implementation of the algorithm based on the detection of the key points is characterized by good performance, but provides low quality of stabilization for video sequences capillary blood flow. Algorithm based on phase correlation method provides high quality of stabilization and program realization of this algorithm requires minimal computational resources. It is shown that the phase correlation algorithm is the most useful for stabilization of video sequences for capillaries blood flow. Obtained findings can be used in the software for biomedical diagnostics.