[发明专利]一种基于时序网格流叠加的实时视频稳像方法

摘要

本发明公开了一种基于时序网格流叠加的实时视频稳像方法，包括：(1)将获得的每个视频帧下采样到固定尺寸；(2)以第一帧作为初始参考帧，获取参考帧特征点；(3)提取并匹配视频帧特征点与参考帧特征点，获得视频帧特征点的最佳匹配特征点，构建全局单应性矩阵；(4)利用全局单应性矩阵剔除一部分视频帧特征点；(5)对视频帧分布网格，根据视频帧特征点获得网格顶点的运动矢量；(6)以周期为单位更换参考帧，采用时域叠加的方法根据每个周期的参考帧获得每个周期内的网格顶点的运动矢量；(7)根据网格顶点的运动矢量计算像素的运动矢量，根据像素的运动矢量对该像素进行调整。该方法保持镜头在整个视频序列中完全静止。

主权项

1.一种基于时序网格流叠加的实时视频稳像方法，包括以下步骤：(1)获取一段视频，对每个视频帧进行下采样到固定尺寸；(2)以视频中的第一帧作为初始参考帧，提取该初始参考帧的特征点，命名为参考帧特征点，并将参考帧特征点保存在全局变量中；(3)提取视频帧的特征点，命名为视频帧特征点，将每个视频帧特征点与所有参考帧特征点进行匹配，获得该视频帧特征点的最佳匹配特征点和次佳匹配特征点，根据最佳匹配特征点与次佳匹配特征点之间的距离差异，对该视频帧特征点进行剔除或保留处理，并根据保留的视频帧特征点与对应的最佳匹配特征点之间的对应关系，构建全局单应性矩阵；(4)根据全局单应性矩阵计算获得每个视频帧特征点的映射点，与视频帧特征点对应的最佳匹配特征点与映射点之间的欧式距离，当该欧式距离大于距离阈值时，剔除该视频帧特征点；(5)将a*a的网格分布于视频帧中，利用步骤(4)处理后获得的剩余视频帧特征点计算网格顶点的位移矢量，即获得视频帧对应的网格顶点的运动矢量；(6)以m帧作为一个周期，对于第1个周期内的每个视频帧，利用步骤(3)～步骤(5)获得第1个周期内的每个视频帧对应的网格顶点的运动矢量；对于第m帧以后的第k个周期内的每个视频帧，以第(k‑1)*m帧作为当前参考帧，第(k‑1)*m帧的特征点为参考帧特征点，利用步骤(3)～步骤(5)获得第k个周期内的每个视频帧对应的网格顶点的初始运动矢量，将该初始运动矢量与当前参考帧对应的网格顶点的运动矢量之和，作为第k个周期内的每个视频帧对应的网格顶点的运动矢量；(7)针对每个视频帧，根据视频帧对应的网格顶点的运动矢量，计算每个像素的运动矢量，根据像素的运动矢量对该像素进行调整，以实现视频帧相对于初始参考帧的稳像。