[发明专利]一种视频抖动自动检测方法

摘要

本发明公开一种视频抖动自动检测方法，包括第一步，在视频画面中选取特征点，第二步，在相邻帧中跟踪匹配特征点，第三步，对特征点对进行异常点去除得到帧间运动矢量，第四步，提取视频抖动频率、视频抖动幅度特征，第五步，提取帧间光流矢量直方图特征，第六步，分类器判断视频抖动程度。本发明在判断视频是否存在抖动时不需要任何先验知识，而且有较高的准确率。

主权项

一种视频抖动自动检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：第一步，选取当前视频帧中特征点；第二步，在相邻帧中跟踪匹配特征点，得到帧间光流矢量；第三步，对第二步得到的帧间光流矢量进行异常点去除；第四步，根据第三步得到的帧间光流矢量估计帧间运动模型，然后根据此模型提取出视频抖动频率、视频抖动幅度两个特征；第五步，根据第三步得到的帧间光流矢量统计出光流矢量直方图作为视频抖动特征；第六步，将第四步和第五步提取出的视频抖动频率、视频抖动幅度和光流矢量直方图三类抖动特征输入到训练好的分类器，得到该视频抖动程度；当特征点跟踪匹配成功得到帧间光流矢量后，若式(1)成立，则认为视频画面在X方向上存在一次抖动，若式(2)成立，则认为视频画面在Y方向上存在一次抖动：[P(x)|k+1‑P(x)|k]·[P(x)|k‑P(x)|k‑1]＜0  (1)[P(y)|k+1‑P(y)|k]·[P(y)|k‑P(y)|k‑1]＜0  (2)其中式(1)中左边第一项表示X方向上第k帧到第k+1帧的帧间平移运动模型估计，第二项表示X方向上第k‑1帧到第k帧的帧间平移运动模型估计，式(2)中左边第一项表示Y方向上第k帧到第k+1帧的帧间平移运动模型估计，第二项表示Y方向上第k‑1帧到第k帧的帧间平移运动模型估计；遍历完视频序列后便可得到视频抖动的频率；视频抖动幅度表示帧间运动模型朝一个方向累计运动的最大距离，视频抖动幅度作归一化操作，以适应不同大小的视频画面；在统计光流矢量直方图时，将每个光流矢量投影到X和Y两个方向再作统计，首先以X方向为例说明直方图的建立，统计X方向的直方图时，细分为两个方向，一个是X的正方向(取值为正)，一个是X的反方向(取值为负)，直方图的步长为视频宽度的1％，由于帧间光流矢量位移很少一部分能够大于视频宽度的20％，所以将直方图分为40级，X的正反方向各有20级；当光流矢量在X方向的位移大于20％时，则将其计入最后一个级别当中，即从长度为视频宽度的1％到19％各自有一个步长为1％的级别，大于19％统一算到一个级别中，光流矢量直方图的横轴范围从左到右依次为：(‑∞,‑19％],(‑19％,‑18％],…,(‑1％,0]，(0,1％],(1％,2％],…,(18％,19％],(19％,+∞)共40级；同理，对于Y方向的直方图统计也是同样的步长和统计方法，唯一不同的是其步长为视频高度的1％，而不是视频宽度的1％；最后对光流矢量直方图作归一化操作，直方图的高度表示位于该区间内的光流矢量占总光流矢量数目的比例。