物体追踪视频抖动修正方法技术

本发明专利技术公开了一种物体追踪视频抖动修正方法，涉及图像处理的技术领域，本发明专利技术旨在解决物体追踪视频抖动且模糊的问题

【技术实现步骤摘要】
物体追踪视频抖动修正方法


[0001]本专利技术涉及图像处理的
，具体涉及一种物体追踪视频抖动修正方法

技术介绍

[0002]视频拍摄过程中，普遍存在抖动情况
。
特别是变焦放大后，画面的抖动会变得更加显著
。
在现有技术中，针对于抖动普遍有两种处理方法，其一是基于加速度传感器获取运动状态进行修正的方式，虽然调节参数准确，但是却对硬件有依赖，造成成本高以及设备复杂的问题，同时也会受硬件精度的影响
。
其二是计算修正的方式，这种方式成本低，不依赖硬件，而且适应性强
。
[0003]针对于计算修正的方式，现有技术中普遍通过计算运动向量对画面进行抖动修正，但通常是针对静态景观拍摄的图像，无法适用于物体追踪拍摄这一过程
。
物体追踪例如拍摄一直飞行的鸟，或者是无人机挂载的摄象机对某物体跟踪拍摄
。
基于此，提出一种新的解决方案
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出了一种物体追踪视频抖动修正方法，包括以下步骤：
[0005]S1、
获取输入视频；
[0006]S2、
提取所述输入视频的若干帧图像，在所述图像中心划定裁剪区，所述裁剪区的面积小于所述图像的面积；
[0007]S3、
在每相邻两帧所述图像中，识别相同景物并根据所述景物划定运动区块；
[0008]S4、
在每相邻两帧所述图像中，基于运动区块中心的像素坐标，确定坐标变化向量；
[0009]S5、
构建横向运动和纵向运动的坐标系，将各坐标变化向量按照图像次序填入所述坐标系，得到若干个即时向量点位，其中当前即时向量点位为上一个即时向量点位与当前坐标变化向量之和；
[0010]S6、
在所述坐标系中，基于各所述即时向量点位确定回归方程；
[0011]S7、
在所述坐标系中，设置函数
f
n
(X)
＝
‑
X+b
n
，其中
n
＝1，2，3…
，使各所述即时向量点位位于对应的所述函数上；确定各所述函数与所述回归方程的交点，交点为实际向量点位；
[0012]S8、
基于各相对应的所述即时向量点位与所述实际向量点位，确定横向修正量和纵向修正量；
[0013]S9、
基于所述横向修正量和所述纵向修正量对所述裁剪区进行纵横移动；
[0014]S10、
提取各所述裁剪区内的画面作为输出画面，将各帧输出画面组合为输出视频
。
[0015]本专利技术的进一步设置为：在所述步骤
S9
中，若所述裁剪区移动完成前抵达所述图像的边界，则移动停止
。
[0016]本专利技术的进一步设置为：相邻两帧所述图像中相同景物得轮廓面积差距小于预设的第一阈值，也视为识别出了景物的轮廓
。
[0017]本专利技术的进一步设置为：所述输入视频采用高速摄像机拍摄
。
[0018]本专利技术的有益效果为：
[0019]其一
、
对于运动区块的使用，能够表达出追踪物体的位置变化，但数据更少，计算更少，中心点位坐标的获取十分容易
。
[0020]其二
、
对于回归方程的使用，表达出了物体的运动向量，所以可以适用于动态的物体追踪拍摄处理
。
[0021]基于横向修正量和纵向修正量对裁剪区的位置进行调整，使得输出视频中追踪物体的位置基本不便，达到防抖效果
。
附图说明
[0022]图1是本专利技术中裁剪区设置的示意图；
[0023]图2是本专利技术中设置运动区块的示意图
。
具体实施方式
[0024]本领域技术人员可以借鉴本文内容，特别需要指出的是，所有类似的替换和改动对本领域技术人员来说是显而易见的，他们都被视为包括在本专利技术中
。
本专利技术的方法及应用已经通过较佳实施例进行了描述，相关人员能够在不脱离本
技术实现思路

、
精神和范围对本文所述的方法和应用进行改动或适当变更与组合，来实现和应用本专利技术技术
。
[0025]本专利技术提出了一种物体追踪视频抖动修正方法，包括以下步骤：
[0026]S1、
获取输入视频；
[0027]S2、
提取所述输入视频的若干帧图像，在所述图像中心划定裁剪区，所述裁剪区的面积小于所述图像的面积；
[0028]S3、
在每相邻两帧所述图像中，识别相同景物并根据所述景物划定运动区块；
[0029]S4、
在每相邻两帧所述图像中，基于运动区块中心的像素坐标，确定坐标变化向量；
[0030]S5、
构建横向运动和纵向运动的坐标系，将各坐标变化向量按照图像次序填入所述坐标系，得到若干个即时向量点位，其中当前即时向量点位为上一个即时向量点位与当前坐标变化向量之和；
[0031]S6、
在所述坐标系中，基于各所述即时向量点位确定回归方程；
[0032]S7、
在所述坐标系中，设置函数
f
n
(X)
＝
‑
X+b
n
，其中
n
＝1，2，3…
，使各所述即时向量点位位于对应的所述函数上；确定各所述函数与所述回归方程的交点，交点为实际向量点位；
[0033]S8、
基于各相对应的所述即时向量点位与所述实际向量点位，确定横向修正量和纵向修正量；
[0034]S9、
基于所述横向修正量和所述纵向修正量对所述裁剪区进行纵横移动；
[0035]S10、
提取各所述裁剪区内的画面作为输出画面，将各帧输出画面组合为输出视频
。
[0036]在所述步骤
S9
中，若所述裁剪区移动完成前抵达所述图像的边界，则移动停止
。
[0037]实施例
[0038]获取输入视频，输入视频是指拍摄的物体追踪视频，例如对飞行的鸟进行拍摄的视频
。
以像素单位记，视频的画面大小为
2160
×
1280。
输入视频较佳的是通过高速摄像机拍摄，即获得更高的帧率
。
[0039]提取出输入视频的每一帧图像，在图像的中心划定大小为
1920
×
1080
的裁剪区，如图1所示
。
[0040]在每相邻两帧图像中，识别相同景物并根据景物划定运动区块
。
识别每相邻两帧是指：第二帧与第一帧进行实别，第三帧与第二帧又进行识别，依此类推，直至第
n
帧与第
n
‑1帧
。
所要识别的景物即可以是追踪拍摄的物体本身，例如鸟，也可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种物体追踪视频抖动修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
获取输入视频；
S2、
提取所述输入视频的若干帧图像，在所述图像中心划定裁剪区，所述裁剪区的面积小于所述图像的面积；
S3、
在每相邻两帧所述图像中，识别相同景物并根据所述景物划定运动区块；
S4、
在每相邻两帧所述图像中，基于运动区块中心的像素坐标，确定坐标变化向量；
S5、
构建横向运动和纵向运动的坐标系，将各坐标变化向量按照图像次序填入所述坐标系，得到若干个即时向量点位，其中当前即时向量点位为上一个即时向量点位与当前坐标变化向量之和；
S6、
在所述坐标系中，基于各所述即时向量点位确定回归方程；
S7、
在所述坐标系中，设置函数
f
n
(X)
＝
‑
X+b
n
，其中
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨祥飞，郭艳茹，化祥雨，
申请(专利权)人：西湖大学，
类型：发明
国别省市：