[发明专利]一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法

权利要求书

1.一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对相邻特征点进行特征点的检测与匹配，获取特征点的运动向量：

V＝a–b＝(x-x’,y-y’)

式中，a表示第t帧图像中的坐标点，b表示在第t-1帧图像中与a点对应的坐标点，x表示坐标点a的行坐标，y表示坐标点a的列坐标，x’表示坐标点b的行坐标，y’表示坐标点b的列坐标；

(2)将图像分隔成16x 16的均匀网格，为每一帧图像套上网格；

(3)网格吸点：将特征点的运动向量转移成网格格点的运动向量；

(4)对视频中每一帧执行步骤(1)～(3)，使得每一个网格的每一个格点上都有运动向量的存在；

(5)在时序上，对对应位置的网格格点组成的运动向量集合作低通滤波，为每一帧每一个网格格点产生一个运动更新向量，该步骤的具体方式如下：

(51)收集每个网格的每一个格点上的唯一运动向量，用集合表示,其中，i描述第i个空间位置，t描述时间；

(52)对每一个空间位置i收集到的时间区域上的向量集合作低通平滑滤波，滤波后，对应每一个空间位置和每一个时间位置，产生一个运动更新向量将网格的格点带到一个新的位置，产生扭曲的稳定网格；

(6)将每一帧的图像内容变换到扭曲网格的位置产生出最后的输出视频。

2.根据权利要求1所述的一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体方式如下：

(31)对每一个网格格点，搜索固定半径内，所有存在的特征点，并收集这些特征点的运动向量；

(32)记录第i个网格格点为M_i,其收集到的一组运动向量记录为{V₁,V₂,…V_n},对这一组运动向量作中值滤波，产生出一个唯一运动向量，记录该唯一运动向量为V(M_i)＝Median({V₁,V₂,…V_n})，式中，n表示总的向量个数。

3.根据权利要求2所述的一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，其特征在于，如果某个网格点周围没有特征向量，进而无法收集到运动向量，则该网格点的运动向量数记为0，其运动向量的值由周围格点的运动向量插值获得。

4.根据权利要求3所述的一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，其特征在于，所述步骤(6)中需将扭曲的稳定网格图像的像素内容依次插值，插值的具体方式如下：根据一个格子的四个格点在变化前的规整位置到变化后的非规整位置提供的变化映射，对格子内的图像像素值做二次线性插值。