[发明专利]一种基于相机轨迹估计和特征块匹配的稳像方法

权利要求书

1.一种基于相机轨迹估计和特征块匹配的稳像方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1，通过尺度不变特征转换SIFT算法提取抖动视频序列中各个视频帧的特征点，并对相邻视频帧进行特征匹配，得到若干对匹配点；

步骤2，基于M估计抽样一致性MSAC算法去除步骤1中得到的若干对匹配点中的异常点对；

步骤3，根据步骤2得到的匹配点对拟合二维线性运动模型，根据拟合得到的二维线性运动模型估计原始相机路径；

步骤4，确定平滑路径的目标函数和限制原始路径变换的约束条件，求解优化问题，得到裁剪窗口的变换矩阵；

其中目标函数为：

约束条件包括：

平滑条件：

截取窗口位置条件：

其中，α、β和γ均为权重，为裁剪窗口的第j个角c_j的坐标，为6个松弛变量，分别代表F_t+1T_t+1、F_t+2T_t+2、F_t+3T_t+3中矩阵乘法，第t帧视频帧的裁剪变换矩阵T_t的参数化向量P_t＝(a_t，b_t，c_t，d_t，dx_t，dy_t)^T，第t+1帧视频帧的裁剪变换矩阵T_t+1的参数化向量P_t+1＝(a_t+1，b_t+1，c_t+1，d_t+1，dx_t+1，dy_t+1)^T，第t+2帧视频帧的裁剪变换矩阵T_t+2的参数化向量P_t+2＝(a_t+2，b_t+2，c_t+2，d_t+2，dx_t+2，dy_t+2)^T，第t+3帧视频帧的裁剪变换矩阵T_t+3的参数化向量P_t+3＝(a_t+3，b_t+3，c_t+3，d_t+3，dx_t+3，dy_t+3)^T，a_t、a_t+1、a_t+2、a_t+3分别为T_t、T_t+1、T_t+2、T_t+3的缩放参数，d_t、d_t+1、d_t+2、d_t+3分别为T_t、T_t+1、T_t+2、T_t+3的旋转参数，b_t和c_t、b_t+1和c_t+1、b_t+2和c_t+2、b_t+3和c_t+3分别为T_t、T_t+1、T_t+2、T_t+3的仿射变换参数，dx_t和dy_t、dx_t+1和dy_t+1、dx_t+2和dy_t+2、dx_t+3和dy_t+3分别为T_t、T_t+1、T_t+2、T_t+3的位移参数，w和h分别为视频帧的宽和长；

步骤5，基于裁剪窗口的变换矩阵对抖动视频序列中各个视频帧进行变换，输出稳定的视频序列。