基于特征匹配与跟踪的视频稳定方法

摘要

本发明属于计算机数字图像视频处理技术领域，具体为一种基于特征匹配与跟踪的视频稳定方法。本发明将基于SIFT特征匹配方法应用于视频去抖动问题中，其步骤包括：找出每一帧视频的SIFT特征点；采用仿射模型作为参数估计模型，进行全局参数估计；采用高斯滤波和曲线拟合方法对视频序列的运动进行光滑化处理；对于未知区域进行填补。本发明方法鲁棒性好，受环境因素影响小，运动参数估计准确性高，图像对齐误差小，视频修补的时间代价小。

主权项

1、一种基于特征匹配与跟踪的视频稳定方法，其特征在于具体步骤如下：(1)对于一段抖动的视频序列，找出每一帧的SIFT的特征点，并给每个特征点一个包含时间和频域特征描述的描述子，这里SIFT为尺度不变特征；(2)全局运动参数估计，采用仿射模型作为运动参数估计的模型，仿射模型表示为：$A=\left[\begin{array}{ccc}a1& a2& a3\\ a4& a5& a6\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$ 模型中a1，a2，a4，a5描述缩放和旋转运动，a3，a6描述平移运动；首先采用快速最近领域算法匹配上述的特征点，找到距离最近的邻居作为匹配点；然后利用霍夫变换通过投票原理确定属于同一个物体的所有特征点；最后对于这些特征点用最小二乘方法确定运动模型中的每一个参数；(3)针对步骤(2)估计出来的曲线，采用高斯滤波和曲线拟合方法进行视频序列的光滑，高斯核参数σ取值为0.6-1.2；(4)针对未知的区域的填补，在经步骤(3)处理后的稳定的视频流上，先把目标帧左右各4-6帧的邻居帧向目标帧对齐，计算邻居帧与目标帧之间的差异，根据差异性大小排序；由差异性最小的邻居帧来填补目标帧；如果还有未知区域，则由差异度第二小的邻居帧来填补，依次类推。