[发明专利]一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法及系统。

背景技术

近年来，稳像技术得到广泛的应用，无论是航空、车载、船舰上，为了获得清晰不晃动的视频，稳像技术都可以用来消除载体不稳定所引起的视频抖动。电子稳像技术大体分为三步：运动估计、运动滤波、和运动补偿，本技术大部分工作集中于运动估计中。处理运动估计有基于灰度和基于特征的方法：基于灰度的方法可以得到精确的结果，但要处理所有的像素点而耗时太多；提取图像特征的方法处理速度快，然而精度又得不到保证。

传统的稳像技术一般分为三种：机械稳像、光学稳像和电子稳像，从各方面的考虑，包括体积小、操作方便、可移植性强、实时性等，电子稳像技术得到更多普及。在保证高精度和低耗时方面，本发明提供一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像技术，其中，VFC(vectorfieldconsensus)算法是向量场一致性算法；SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)算法是尺度不变特征变换算法。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中电子稳像技术无法兼顾处理速度和处理进度的缺陷，提供一种处理速度快，并且处理精度高的基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法，包括以下步骤：

S1、从抖动视频中提取n张连帧图像，并对其进行预处理；

S2、对预处理后的连帧图像，提取SIFT特征点，并根据SIFT算法对特征点进行帧间匹配，得到连帧图像中的关键特征点；

S3、根据连帧图像的关键特征点，使用VFC算法，得到n张帧图像之间关键特征点的平移轨迹；

S4、根据平移轨迹计算运动补偿向量，并根据运动补偿向量对每一帧图像的相对位置进行校正，最终输出经过校正后的稳定视频。

步骤S2中SIFT算法的具体步骤为：

S21、对提取的连帧图像构建高斯差分尺度空间；

S22、构建图像在不同尺度空间下的图像金字塔，即对一副二维图像建立它在不同尺度空间下的图像，第一幅图像为原始图像大小，后面的各个子八度则依次对前一个子八度进行降采样；

S23、检测不同尺度空间和所在二维图像中的极值点，将其作为连帧图像的关键特征点。

步骤S3中VFC算法的具体步骤为：

通过向量场的学习将异常点从正常点中区分开来，得到相邻两帧图像中的平移轨迹。

本发明还提供一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像系统，包括以下部分：

视频图像预处理单元，用于从抖动视频中提取n张连帧图像，并对其进行预处理；

特征点提取单元，用于对预处理后的连帧图像，提取SIFT特征点，并根据SIFT算法对特征点进行帧间匹配，得到连帧图像中的关键特征点；

平移轨迹计算单元，用于根据连帧图像的关键特征点，使用VFC算法，得到n张帧图像之间关键特征点的平移轨迹；

校正视频输出单元，用于根据平移轨迹计算运动补偿向量，并根据运动补偿向量对每一帧图像的相对位置进行校正，最终输出经过校正后的稳定视频。

所述特征点提取单元具体包括：

尺度空间构建单元，用于对提取的连帧图像构建高斯差分尺度空间；

图像金字塔构建单元，用于构建图像在不同尺度空间下的图像金字塔，即对一副二维图像建立它在不同尺度空间下的图像，第一幅图像为原始图像大小，后面的各个子八度则依次对前一个子八度进行降采样；

极值点检测单元，用于检测不同尺度空间和所在二维图像中的极值点，将其作为连帧图像的关键特征点。

本发明产生的有益效果是：本发明的基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法通过SIFT算法提取连帧图像的关键特征点，并通过VFC算法计算得到关键特征点的平移轨迹，进而计算出补偿向量，对视频图像进行位置校正；本方法进行视频图像校正的处理精度高，并且在保证高精度的前提下提高了处理的速度。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法的流程图；

图2是本发明实施例的基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法的处理过程；