一种基于ORB算子的无参考视频平滑度的评价方法

摘要

本发明涉及一种基于ORB算子的无参考视频平滑度的评价方法，包括以下步骤：取视频连续n帧图像，提取n帧图像中的ORB特征点；对每相邻两帧图像中的ORB特征点进行匹配；对每相邻两帧图像误匹配的ORB特征点进行筛选并剔除；根据运动仿射变换模型生成相邻两帧图像间的仿射变换矩阵，即相邻两帧图像间的单应性矩阵，对单应性矩阵A进行逐步迭代求解；计算每相邻两帧图像间的运动参数，所述运动参数包括图像的平移及旋转角度；生成视频序列平移运动轨迹及旋转运动轨迹；利用高斯滤波器对平移运动轨迹及旋转运动轨迹进行滤波处理，得到滤波后的平移轨迹、旋转运动轨迹；计算平移抖动数及旋转抖动数，并计算水平平滑度值及旋转平滑度值并判断视频平滑度。

主权项

一种基于ORB算子的无参考视频平滑度的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)取视频连续n帧图像，提取n帧图像中的ORB特征点；2)对每相邻两帧图像中的ORB特征点进行匹配；3)对每相邻两帧图像误匹配的ORB特征点进行筛选并剔除；剔除方法为：求每相邻两帧图像中所有匹配特征点两两之间的距离，取得其距离的最小值记为min_dist，将特征点距离大于B*min_dist的特征点进行剔除，B取值范围为6m*Daverage（i=1,…N‑1）则表示视频序列中存在平移抖动，若图像中存在θS,i>m*θaverage（i=1,…N‑1）则表示视频序列中存在旋转抖动，m表示调整系数；9)计算平移抖动数count_T及旋转抖动数count_R，计算水平平滑度值Tsmoothness及旋转平滑度值Rsmoothness; count _ R = Σ i = 1 N - 1 δ [ θ S , i - m * θ average ] count _ T = Σ i = 1 N - 1 δ [ D S , i - m * D average ] δ ( x ) = 1 x > 0 0 x ≤ 0 其中count_T表示平移抖动数，count_R表示旋转抖动数，δ(x)表示判断函；平移抖动程度Tmeasure及旋转抖动程度值Rmeasure计算公式为： T measure = count _ T N - 1 R measure = count _ R N - 1 因此，其水平平滑度值Tsmoothness及旋转平滑度值Rsmoothness为： T smoothness = 1 - T measure R smoothness = 1 - R measure 10)判断：Tsmoothness与Rsmoothness的值介于0～1之间，越接近于0表示视频序列中不存在抖动，视频平滑度好，越接近于1表示视频序列中抖动帧数越多，视频平滑度越差。