[发明专利]一种基于内容感知分块策略的视频去抖算法

权利要求书

1.一种基于内容感知分块策略的视频去抖算法，其特征在于，包括如下步骤：

Step1:从视频中提取特征轨迹，根据特征轨迹得到每一帧的特征点分布，依据特征点进行三角形分割；

Step2:基于轨迹平滑约束，帧间相似变换约束，帧内相似变换约束和正则约束，并通过自适应的权重设置求解特征点稳定位置，依据求得的特征点稳定位置，通过帧间相似变换约束和帧内相似变换约束进一步求解边缘控制点的稳定位置；

Step3:基于仿射变换的逐帧图像建立从抖动视角到稳定视角的映射。

2.根据权利要求1所述的一种基于内容感知分块策略的视频去抖算法，其特征在于，

所述Step1中的特征轨迹提取方式如下：

使用KLT算法在视频帧中提取特征点并进行跟踪生成特征轨迹，首先将视频帧划分成10x10大小的网格，并使用统一阈值提取200个角点，对于没有角点存在的区域，通过降低阈值保证至少一个特征点能被检测到；

假设在抖动视频中共提取了N条特征轨迹，将其定义为这些轨迹来自于背景或者前景区域，对于特征轨迹i，i∈[1,N]，其出现的第一帧和最后一帧被定义为s_i和e_i，定义特征轨迹i在第t帧的位置为P_i,t，其中s_i≤t≤e_i，所有特征轨迹出现在第t帧的特征点的集合为M_t＝{P_i,t|i∈[1,N],t∈[s_i,e_i]}。

3.根据权利要求1所述的一种基于内容感知分块策略的视频去抖算法，其特征在于，所述Step1中的三角分割步骤如下：

利用标准德劳内三角分割方法对特征点的集合M_t进行分割并生成三角网格分割结果其中K_t表示Q_t中三角形的数量，M_t和Q_t的稳定视角下的结果被分别表示为和为了求取边缘区域的稳定视角下的结果，在视频帧的四条边的每条边上设置10个控制点，一共36个控制点，并将其在第t帧的集合定义为E_t＝{E_t,1,...,E_t,36}，然后将视频帧根据新的点集{M_t,E_t}进行德劳内三角分割操作，该分割结果被表示为其中被称为“内部三角形”，表示顶点全部由M_t中的点构成的三角形，被称为“外部三角形”，表示顶点中至少包含一个控制点的三角形，数量为L_t，Q_t、B_t在稳定视角下的位置被表示为