[发明专利]一种针对高精度全景视频的防抖方法

说明书

本发明提供了一种针对高精度全景视频的防抖方法，包括：S1、视频图像输入；S2、对输入的视频图像进行拼接融合；S3、对拼接后的图像进行前景提取、抖动判定、特征点运动估计、图像处理工作；S4、全景稳定视频输出。本发明所述的针对高精度全景视频的防抖方法通过防抖算法，得到了高精度的全景稳定图像，提高了输出视频的峰值信噪比，视觉效果稳定可靠。

技术领域

本发明属于安防视频监控领域，尤其是涉及一种针对高精度全景视频的防抖方法。

背景技术

针对广域视角的全景视频监控摄像机，以其拍摄视角广阔、超高清分辨等特点，越来越受到客户的青睐。对于观测点众多、环境复杂的场景非常适用，如广场、车站、超市等人流聚集地，能突显其全方位360度无死角监控的优势。

由于安装环境越来越复杂，受风力和振动的影响，会产生视频抖动的现象，宜添加防抖功能，提高设备的易用性。全景视频监控摄像机具有多个视频采集输入端，结构复杂，图像呈360度覆盖，传统的电子防抖算法无法直接适用。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种针对高精度全景视频的防抖方法，以解决传统的监控摄像机不具有电子防抖算法的情况。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种针对高精度全景视频的防抖方法，包括：

S1、视频图像输入；

S2、对输入的视频图像进行拼接融合；

S3、对拼接后的图像进行前景提取、抖动判定、特征点运动估计、图像处理工作；

S4、全景稳定视频输出。

进一步的，所述步骤S1中，视频图像输入为多目视频图像输入模块接收的多个sensor输入的视频图像。

进一步的，所述步骤S2中，视频图像拼接融合的方法如下：

S201、对各sensor输入的图像的进行滤波和降噪处理；

S202、对sensor输入的图像进行拼接前的畸变校正；

S203、由于各sensor采集的图像的曝光参数不尽相同，利用均值估计的方法调整图像亮度信息，进行曝光补偿；

S204、利用融合算法对全景图像进行拼接。

进一步的，所述步骤S202中，畸变校正的方法如下：

以获取图像的角点作为特征点，利用仿射变换校正图像的畸变。

进一步的，所述步骤S204，根据畸变校正求得的特征点，利用融合算法进行图像拼接。

进一步的，所述步骤S3中，前景提取的方法是通过前景提取模块将全景图像划分为前景和后景，获取全景图像的受人关注前景。

抖动判定的方法是通过抖动判定模块根据提取的前景和后景，对图像进行频域分析，如果图像存在周期性的高频分量，则做出视频存在抖动的判定；如果前景运动，背景也在运动，则需要根据运动一致性原则，对背景运动进行预处理；

特征点运动估计方法是通过特征点运动估计模块获取全景图像的特征点，对图像像素点进行光流计算，进行运动矢量的估计，作为运动补偿的路径。

进一步的，所述步骤S3中，图像处理包括抖动滤波平滑处理，抖动滤波平滑处理是通过抖动滤波平滑模块采用卡尔曼滤波器对图像的运动轨迹进行平滑，滤除图像抖动导致的高频分量。

进一步的，抖动滤波平滑处理后还需要经过抖动补偿和特征帧替换处理；