【技术实现步骤摘要】
一种结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法
本专利技术属于数字图像视频处理
，涉及一种视频稳像方法，特别是涉及一种结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法。
技术介绍
随着当今自媒体的发展，通过智能设备拍摄短视频已经成为人们记录生活的主流方式。虽然当今部分品牌手机内部嵌入防抖摄像功能，但是在手持移动设备拍摄视频的过程中，由于外在相关条件的影响，拍摄的视频依旧很不稳定。视频稳像技术的目的主要是消除或减少视频的抖动，提高视频图像质量。视频稳像算法通常包含2D方法、2.5D方法和3D方法。3D方法通常用于耗时的三维重建。2.5D方法适用于专业拍摄设备。2D方法由于处理速度快以及有较好的鲁棒性，常被用于处理视频稳像问题。视频稳像方法一般分成3个部分：运动估计、运动平滑和运动补偿。2D稳像中的相机运动估计先进行局部运动估计，再通过局部运动向量估计全局运动向量。局部运动估计方法主要包括两类：基于像素点的方法和基于特征点的方法。基于像素点的方法主要包括块匹配法、相位相关法、灰度投影法以及光流法等。块匹配法原理简单、实现方便...
【技术保护点】
1.一种结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：针对原始抖动视频，进行预处理；/n步骤2：对预处理后的视频帧进行角点检测；/n步骤3：对角点进行角点跟踪；/n步骤4：估计全局运动；/n步骤5：对得到的运动参数进行滤波；/n步骤6：由原始相机路径与平滑路径的关系进行运动补偿，从而得到稳定视频。/n
【技术特征摘要】
1.一种结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：针对原始抖动视频，进行预处理；
步骤2：对预处理后的视频帧进行角点检测；
步骤3：对角点进行角点跟踪；
步骤4：估计全局运动；
步骤5：对得到的运动参数进行滤波；
步骤6：由原始相机路径与平滑路径的关系进行运动补偿，从而得到稳定视频。
2.根据权利要求1所述的结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法，其特征在于：步骤1中所述预处理，是通过光流法跟踪视频帧的最小特征值特征点，由此求解出每个视频帧的2D仿射变换矩阵Ht，并将Ht作用于下一步输入视频的帧，从而将最终生成的裁剪视频作为预稳定阶段的输出；
其中，在第t帧的特征点表示为fit，对应的t+1帧的特征点为fit+1，求解每帧2D仿射变换矩阵Ht，使得二阶导数的平方积分最小化，具体计算公式为：
其中，E(H)表示仿射变换矩阵导数平方积分最小化。
3.根据权利要求1所述的结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法，其特征在于：步骤2中，对预处理后的视频帧进行Shi-Tomasi角点检测；
假设I(u,v)表示为灰度图的灰度值，(u,v)表示移动窗口其中一点的像素坐标，当窗口移动(Δx,Δy)得到的灰度值变化具体计算公式为：
其中，表示窗口函数；
为了得到角点位置，只需要求E(Δx,Δy)的极大值；对灰度变换进行泰勒展开并舍去高阶项，具体计算公式为：
其中，M具体计算公式为：
其中，Ix,Iy分别表示x,y方向上的梯度值，代表张量积运算；假设λ1和λ2为M的2个特征值，且给定一个阈值λ，如果某一点满足min(λ1,λ2)＞λ，则存在Shi-Tomasi特征点；反之，则不存在特征点。
4.根据权利要求1所述的结合光流法和卡尔曼滤波的视频稳像方法，其特征在于：步骤3中，对角点进行LK角点跟踪；LK跟踪算法是一种以待跟踪窗口相邻帧间的灰度平方和SSD作为度量的匹配算法；
假设一个包含特征纹理信息的特征窗口W，设t时刻对应的视频帧用I(x,y,t)表示，t+τ时刻对应的视频帧用I(x,y,t+τ)表示，对应的位置具体计算公式为：
I(x,y,x+τ)＝I(x-Δx,y-Δy)；
其中，Δx,Δy为X(x,y)的偏移量；而在I(x,y,t+τ)中的每个像素点，根据I(x,y,t)中相对应的像素点平移d(Δx,Δy)求得；
假设相邻帧I和J，为了找到能够使SSD最小化的d；ε具体计算公式为：
其中，ε表示SSD，W是给定的特征窗口，ω(X)是数值为1的权重函数，X表示视...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊炜，王传胜，李敏，王娟，刘敏，曾春艳，李利荣，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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