[发明专利]针对无人机视频采集的混合抖动纠正方法

权利要求书

1.一种针对无人机视频采集的混合抖动纠正方法，其特征在于，包括：

从无人机视频图像内获得预采集图像；

利用预采集图像内因抖动而产生图像旋转的特征点来计算卡尔曼滤波器的系统状态转换矩阵A：

其中，θ为相邻图像的旋转角度，T_x为相邻图像在横轴上的平移量，T_y为相邻图像在纵轴上的平移量；

根据卡尔曼滤波器的系统状态转换矩阵A构建卡尔曼滤波器系统方程和过程观察方程；

根据系统噪音方差Q和观察噪音方差R计算预采集图像在k时刻的系统状态的估算值和状态观察值的估算值

根据系统状态估算值和状态观察估算值计算卡尔曼增益并结合卡尔曼增益计算卡尔曼评估图像的特征参数：

K_g＝P_k-1H^T(HP_k-1H^T+R)^-1

其中，K_g为卡尔曼增益，x_k为卡尔曼评估图像的系统状态值，P_k为卡尔曼评估图像的状态观察值，为卡尔曼评估图像的亮度矩阵，H为卡尔曼滤波器过程观察方程中的系统观察矩阵；

采用离散化高斯滤波器对卡尔曼评估图像的亮度矩阵进行低通滤波，滤除系统噪音和观察噪音，得到纠正后的无抖动的图像；

根据卡尔曼滤波器的系统状态转换矩阵A构建卡尔曼滤波器系统方程为：

X_k+1＝AX_k+W_k

其中，X_k为k时刻的系统状态，X_k+1为k+1时刻的系统状态，A为系统状态转换矩阵，W_k为系统噪音；

构建的卡尔曼滤波器过程观察方程为：

Z_k＝HX_k+V_k

其中，Z_k为状态观察值，V_k为观察噪音；

离散化高斯滤波器的滤波函数为：

其中，σ＝4，滤波图像帧数r＝10，k＝[-r,r]。

2.根据权利要求1所述的针对无人机视频采集的混合抖动纠正方法，其特征在于，预采集图像内因抖动而产生图像旋转的特征点为图像的四个边角点或图像内的参照物。