[发明专利]一种基于局部路径优化的视频去抖方法及系统

权利要求书

1.一种基于局部路径优化的视频去抖方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S10，获得运动摄影设备所采集的视频信息；

步骤S11，对原始视频的每帧图像进行特征点检测与特征点匹配计算，获得所有相邻两帧图像之间的单应矩阵；

步骤S12，根据所述单应矩阵，获得整个原始视频的空间变化的原始路径，并对所述原始路径进行平滑优化处理，获得每一图像帧的初步重构矩阵；

步骤S13，在所述整个原始视频的空间变化中，采用相对路径，对所述初步重构矩阵进行迭代处理，获得每一图像帧的最终重构矩阵；

步骤S14，采用所述每一图像帧的最终重构矩阵，对原始视频中的每一图像帧进行图像透射变换处理，获得去抖后的视频图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11具体为：

对每一图像帧使用Harris角点检测算法并且使用Harris特征进行角点匹配，在特征点匹配之后通过RANSAC算法对匹配点进行提纯，然后估计获得所有相邻图像帧之间的单应矩阵。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S12具体为：

步骤S120，根据相邻图像帧之间的单应矩阵，获得整个视频的空间变化的路径，根据下式获得绝对路径：

其中，C(t)为第t帧的路径，F(t)为相邻图像帧之间的单应矩阵；

步骤S121，根据原始路径C＝{C(t)}，通过最小化以下目标函数得到优化后的路径P＝{P(t)}：

其中，Ω_t为第t帧的邻域；||P(t)-C(t)||²为拟合项；为平滑项；ω_t,r(C)为权重，r为平滑窗口，λ_t为预设的与第t帧相对应的平滑因子；

步骤S122，对上述目标函数进行迭代求解，获得优化后的路径P：

其中，ξ为迭代系数；

步骤S123，根据优化后的路径P计算获得每一图像帧的初步重构矩阵:

B(t)＝C^-1(t)P(t)。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S13具体包括：

步骤S130，定义相对路径：

步骤S131，以初步重构矩阵B(t)为估计参数，通过下式获得目标函数：

步骤S132，通过迭代求解，获得每一图像帧的最终重构矩阵：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S14具体包括：

通过下述像透射变换公式对原始视频中的每一图像帧进行图像透射变换处理，获得去抖后的视频图像：

其中，(u₁,v₁)为原始图像中的像素，(u₂，v₂)为经过去抖算法之后重构图像的像素，B^(ξ+1)(t)为所述最终重构矩阵。

6.一种基于局部路径优化的视频去抖系统，其特征在于，包括：

视频采集单元，用于获得运动摄影设备所采集的视频信息；

单应矩阵获得单元，用于对原始视频的每帧图像进行特征点检测与特征点匹配计算，获得所有相邻两帧图像之间的单应矩阵；

平滑处理单元，用于根据所述单应矩阵，获得整个原始视频的空间变化的原始路径，并对所述原始路径进行平滑优化处理，获得每一图像帧的初步重构矩阵；

重构矩阵获得单元，用于在所述整个原始视频的空间变化中，采用相对路径对所述初步重构矩阵进行迭代处理，获得每一图像帧的最终重构矩阵；

变换处理单元，用于采用所述每一图像帧的最终重构矩阵，对原始视频中的每一图像帧进行图像透射变换处理，获得去抖后的视频图像。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述单应矩阵获得单元具体用于：

对每一图像帧使用Harris角点检测算法并且使用Harris特征进行角点匹配，在特征点匹配之后通过RANSAC算法对匹配点进行提纯，然后估计获得所有相邻图像帧之间的单应矩阵。