[发明专利]基于视频监控设备的高性能稳像方法及装置

说明书

本申请公开一种基于视频监控设备的高性能稳像方法及装置。方法包括：获取相机的实时相机姿态与多个二维图像序列；根据特征匹配算法，对多个二维图像序列中每帧二维图像进行特征点提取与特征匹配，获得多个匹配特征点；根据运动恢复结构算法，对多个匹配特征点进行估计，获得相机对应的估计相机姿态；将实时相机姿态与估计相机姿态进行数据融合，获得融合相机姿态，并根据融合相机姿态，获得相机对应的融合运动轨迹；对融合运动轨迹进行平滑滤波处理，获得平滑滤波轨迹，并根据平滑滤波轨迹与融合运动轨迹，获得裁剪变化矩阵；根据裁剪变化矩阵，对多个二维图像序列进行变换，获得稳定图像。

技术领域

本申请涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种基于视频监控设备的高性能稳像方法及装置。

背景技术

随着数字视频时代的到来，数字视频被广泛用于生活中的各种场景。获取视频的监控设备经常处于外界恶劣环境中，导致获得的视频图像质量偏差。并且，在外界恶劣环境中，风雪等恶劣天气会使得监控设备的支撑结构发生机械抖动，导致监控设备获得的图像存在模糊等问题。进而，视频稳像技术也随之出现。视频稳像技术也可以称为视频去抖技术。视频稳像技术主要通过算法来减少视频的抖动，以生成稳定的视频，提高视频的质量。

然而，传统的视频稳像方法采用单一的电子稳像算法，通过图像处理方法来消除视频图像的各种抖动，其侧重点仅集中于图像处理方面，并未考虑机械运动带来的扰动影响，使得单一电子稳像算法的稳定性低，获得的图像质量偏差。

申请内容

本申请的目的是解决传统视频稳像方法的稳定性低的技术问题。为实现上述目的，本申请提供一种基于视频监控设备的高性能稳像方法及装置。

本申请提供一种基于视频监控设备的高性能稳像方法，包括：

获取相机的实时相机姿态与多个二维图像序列；

根据特征匹配算法，对所述多个二维图像序列中每帧二维图像进行特征点提取与特征匹配，获得多个匹配特征点；

根据运动恢复结构算法，对所述多个匹配特征点进行估计，获得所述相机对应的估计相机姿态；

将所述实时相机姿态与所述估计相机姿态进行数据融合，获得融合相机姿态，并根据所述融合相机姿态，获得所述相机对应的融合运动轨迹；

对所述融合运动轨迹进行平滑滤波处理，获得平滑滤波轨迹，并根据所述平滑滤波轨迹与所述融合运动轨迹，获得裁剪变化矩阵；

根据所述裁剪变化矩阵，对所述多个二维图像序列进行变换，获得稳定图像。

在一个实施例中，在所述将所述实时相机姿态与所述估计相机姿态进行融合，获得融合相机姿态，并根据所述融合相机姿态，获得所述相机对应的融合运动轨迹中，所述实时相机姿态包括实时相机平移量与实时相机相对旋转角度，所述估计相机姿态包括估计相机平移量与估计相机相对旋转角度；

所述将所述实时相机姿态与所述估计相机姿态进行融合，获得融合相机姿态，并根据所述融合相机姿态，获得所述相机对应的融合运动轨迹，包括：

将所述实时相机平移量与所述估计相机平移量进行数据融合，获得融合相机平移量；

将所述实时相机相对旋转角度与所述估计相机相对旋转角度进行数据融合，获得融合相机相对旋转角度；

根据所述融合相机平移量与所述融合相机相对旋转角度，形成所述融合运动轨迹。

在一个实施例中，所述对所述融合运动轨迹进行平滑滤波处理，获得裁剪变化矩阵，包括：

根据所述融合运动轨迹，构建目标函数；

调整所述目标函数最小化，获得平滑滤波轨迹，并根据所述平滑滤波轨迹与所述融合运动轨迹获得所述裁剪变化矩阵；