[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

说明书

本发明公开了一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，解决了现有视频防抖技术受环境限制大，效果欠佳等问题。该视频防抖方法包括以下步骤：步骤1对相邻帧进行特征点的检测和匹配，获取特征点的运动向量；步骤2用均匀分配的16x16的网格套住视频中的每一帧；步骤3将特征点的运动向量转化到网格格点上；步骤4对视频中的每一帧重复步骤3的操作；步骤5.对对应位置的网格格点组成的运动向量集合作低通滤波；步骤6通过更新向量产生一个扭曲的网格；步骤7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。本发明相比于传统的参数化方法，能更准确的估计帧间运动，提升视频的防抖效果。

背景技术

本发明涉及移动端设备拍摄的图像处理方法，具体的说，是涉及一种移动端拍摄的视频的防抖方法。

技术领域

移动端拍摄的视频，因为拍摄过程中摄像头在晃动，不规律的晃动会照成拍摄出的画面晃动，从而降低视频的观看质量,因此，为了提供移动端拍摄视频的观看质量，视频防抖处理显得尤为重要。

视频防抖致力于降低视频拍摄过程中的抖动，产生出稳定的视频，从而提升视频的观看质量。现有的方法在运动估计中通常用到参数化的模型，如相似变换(similaritytransform),仿射变换(affine transform),或者是单应性变换(homography transform)来描述帧间运动。

然而，相似变换只能描述帧间的各向同性缩放与平移，仿射变换能将各向同性缩放升级为各向非同性缩放，单应性变换在仿射变换的基础上再引入了透视投影，虽然这些变换的自由度在逐级提升，但当达到单应性变换以后则无法进一步提升。单应性变换能描述空间中平面的变换，但是在真实的场景中，往往空间是非平面的，相机拍摄到的场景很难满足所有物体都在同一个平面上。从原理上来讲，参数化的模型只能描述线性运动，不能描述非线性运动，因而利用这些参数化的变换模型，很难准确描述帧间的运动，不能准确的描述帧间运动，则会降低防抖的质量，如场景出现较大的景深变化，或用手机拍摄带来了果冻效应，防抖后结果会有残留的抖动存在。果冻效应也称之为卷帘快门现象(RollingShutter),该效应来自于一些使用低功耗CMOS原件作为相机原件的摄像头，其曝光时间不是一个准确的时间，而是一小段时间内的积分，其采用逐行扫描进行曝光，直至所有的像素点都被曝光，由此带来的结果是画面中的直线变为曲线，使用参数化的模型很难对扭曲的画面进行描述。

发明内容

为了克服上述问题，本发明提供一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于网格吸点非参数化运动模型的视频防抖方法，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)在空间中，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更新向量；

(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。

进一步的，所述步骤(3)的具体方式如下：