[发明专利]一种视频图像稳定方法及装置

摘要

本发明公开了一种视频图像的稳像方法及装置，该方法包括如下步骤使用SURF特征点检测算法提取第n‑1帧和第n帧图像的特征点。将第n帧图像的特征点与第n‑1帧图像的特征点进行匹配，形成多对匹配点对，确定第n帧图像与第n‑1帧之间的仿射关系，通过匹配特征点解出仿射矩阵；将前n‑1个仿射矩阵参考第1帧进行参数级联，通过滤波器对级联后的仿射参数进行kalman滤波，得到滤波后的级联仿射矩阵参数；根据所述滤波后的仿射参数对第n帧图像进行补偿得到滤波后的第n帧图像。本发明获得的图像的滤波效果较好，有效消除视频抖动噪声。

主权项

一种视频图像的稳定方法，其特征是，包括如下步骤：S10，利用SURF特征点检测算法提取第一帧图像至第n帧图像的特征点；S20，将第n帧图像的特征点与相邻的第n‑1帧图像的特征点进行匹配，形成多组匹配的特征点对；S30，分别确定第n帧图像之前的相邻的第m帧图像与第m‑1帧图像之间的仿射参数，得到n‑1组仿射参数，然后对n‑1组仿射参数进行级联，得到第n帧图像与第一帧图像之间的级联参数；其中，m是大于等于2且小于等于n的自然数；S40，对第n帧图像与第一帧图像之间的级联参数进行卡尔曼滤波，得到滤波后的级联参数；S50，根据所述滤波后的级联参数对第n帧图像参考第一帧图像进行补偿得到滤波后的第n帧图像；在所述步骤S30中：通过如下式子确定第n帧图像与第一帧图像之间的级联参数：In(x)=An-1In-1(x)+Bn-1=...=A‾n-1I1(x)+B‾n-1;]]>其中，n≥2；其中，对于n≥0，An-1=an-1bn-1cn-1dn-1,Bn-1=en-1fn-1;]]>Pn=Mn-1*Pn-1=xnyn1=an-1bn-1en-1cn-1dn-1fn-1001xn-1yn-11;]]>其中，In(x)表示第n帧图像，an‑1，bn‑1，cn‑1，dn‑1，en‑1，fn‑1表示第n帧图像与第n‑1帧图像之间的仿射参数，An‑1和Bn‑1表示第n帧图像与第n‑1帧图像之间的仿射参数矩阵，和表示第n帧图像与第一帧图像之间的级联参数矩阵，I1(x)表示第一帧图像，Pn表示第n帧图像的一个特征点，Pn‑1表示第n‑1帧图像的与所述第n帧图像的一个特征点匹配的特征点；在所述步骤S40中，对和进行卡尔曼滤波分别得到和且在所述步骤S50中，通过如下式子对第n帧图像参考第一帧图像进行补偿：其中，表示补偿后的第n帧图像。