[发明专利]一种面向微型无人机的视频稳像方法

权利要求书

1.一种面向微型无人机的视频稳像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100：将通过所述无人机获得的视频中的两两相邻帧图像分别设为参考帧和当前 帧，将所述参考帧和所述当前帧分别均匀分为多个子区域，在每个所述子区域内提取一个 区域特征点，将每个所述区域特征点描述为128维的特征向量，并对所述当前帧区域特征 点集合F₁和所述参考帧区域特征点集合F₂通过双向最近邻距离比匹配法，求得从所述当前 帧到所述参考帧匹配点集合{<dot,dot′>,dot∈F₁,dot′∈F₂}和从所述参考帧到所述当前帧 的匹配点集合{<dot',dot>,dot′∈F₂,dot∈F₁}，并将二者的交集作为匹配点集合M；

步骤S200：通过相似变换模型获得所述参考帧和所述当前帧之间的估计旋转角度，累 加多个相邻帧之间的估计旋转角度，得到所述当前帧相对于第l帧的旋转角度，将所述当前 帧旋转所述旋转角度，得到消除旋转的所述视频；

步骤S300：通过位平面匹配法计算消除旋转的所述视频中的旋转当前帧的全局运动量 μ^t，并对全局运动量μ^t进行曲线拟合，得到主运动量按得到所述旋转当前 帧的运动补偿量依据所述运动补偿量对所述旋转当前帧进行补偿，得到稳定的视频。

2.根据权利要求1所述的面向微型无人机的视频稳像方法，其特征在于，所述步骤S100中 包括以下步骤：

步骤S110：将所述参考帧与所述当前帧的两幅图像均匀地分为多个子区域，在每个所 述子区域中使用FAST角点检测算法对每个所述子区域进行检测，得到检测特征点；

步骤S120：如果所述检测特征点为多个，则通过随机方式从检测特征点中任选一个特 征点作为该子区域的特征点，如果所述检测特征点为零，则选取该子区域的中间点作为该 子区域的特征点。

3.根据权利要求2所述的面向微型无人机的视频稳像方法，其特征在于，所述步骤S100中 将所述区域特征点描述为特征向量，包括以下步骤：

步骤S130：以所述区域特征点为中心，以8为半径的领域范围内的图像作为所述区域 特征点对应的图像块P(x,y)，所述图像块P(x,y)的尺寸为16*16；

步骤S140：根据公式(1)～(2)计算所述图像块P(x,y)的每一个像素的梯度幅值G(x,y) 和每一个像素的方向λ(x,y)，

G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2---(1)]]>

λ(x,y)＝arctan(G_x(x,y)/G_y(x,y))(2)

其中，G_x(x,y)为所述图像块P(x,y)的水平方向梯度幅值，G_y(x,y)为所述图像块 P(x,y)的垂直方向梯度幅值，计算公式如下：

G_x(x,y)＝(-101)*P(x,y)(3)

G_y(x,y)＝(-101)^T*P(x,y)(4)

步骤S150：将所述图像块P(x,y)均匀的划分成4*4的子块，得到16个图像子块block， 将梯度方向空间0～2π等分成8个方向，在每个block图像里面统计每个方向的直方图， 并使用所述梯度幅值G(x,y)作为权重，每个block图像可以得到一个8维向量，16个block 图像共得到128维向量。