[发明专利]电子防抖算法的性能分析方法及装置

说明书

本公开是关于一种电子防抖算法的性能分析方法及装置，属于电子技术应用领域。该方法可以计算视频样本数据包括的多帧图像中，每一帧图像的卷帘快门失真度，并可以根据计算得到的各帧图像的卷帘快门失真度，确定EIS算法的性能，该EIS算法的性能优劣与该卷帘快门失真度的大小负相关，该卷帘快门失真度的大小与一帧图像中各个特征点的运动矢量的波动程度正相关。由于每帧图像中各个特征点的运动矢量的波动程度可以准确反映视频样本数据中是否存在卷帘快门失真的问题，因此通过该卷帘快门失真度能够准确反映EIS算法的性能。并且本公开提供的分析方法无需开发人员人眼观察视频，有效提高了分析的效率和精度。

技术领域

本公开涉及电子技术应用领域，特别涉及一种电子防抖算法的性能分析方法及装置。

背景技术

电子防抖(Electronic anti shake，EIS)算法是用于改善移动设备录制视频时的抖动问题的常用算法。通过EIS算法可以有效提高移动设备录制的视频的画面稳定性，改善视频的显示效果。

相关技术中，开发人员在完成EIS算法的开发后，可以将该EIS算法应用于测试设备中，并观察该测试设备录制的视频。当开发人员观察到该测试设备录制的视频的画面抖动较为明显时，可以确定该EIS算法的性能较差，并可以对该EIS算法进行进一步的修正。

但是，开发人员通过人眼观察视频，进而确定算法性能的方法效率较低，分析的精度也较低。

发明内容

本公开提供了一种电子防抖算法的性能分析方法及装置，可以解决相关技术中的分析方法效率和精度较低的问题。技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种电子防抖算法的性能分析方法，可以应用于分析设备中，所述方法包括：

采用特征提取算法，获取视频样本数据包括的多帧图像中，每一帧图像中的多个特征点，其中，所述视频样本数据为采用电子防抖算法处理后的数据，所述特征点为用于表征图像特征的点；

根据每一帧图像中每个特征点与相邻的至少一帧图像中对应特征点的相对位置，确定每一帧图像中每个特征点的运动矢量；

根据每一帧图像中各个特征点的运动矢量，计算每一帧图像的卷帘快门失真度，所述卷帘快门失真度的大小与各个特征点的运动矢量的波动程度正相关，所述波动程度是指各个特征点的运动矢量的不一致程度；

根据计算得到的各帧图像的卷帘快门失真度，确定所述电子防抖算法的性能，所述电子防抖算法的性能优劣与所述卷帘快门失真度的大小负相关。

可选的，所述方法还包括：

计算每一帧图像包括的多个特征点中，各个特征点的运动矢量的大小的平均值，得到每一帧图像的抖动度；

所述根据计算得到的各帧图像的卷帘快门失真度，确定所述电子防抖算法的性能，包括：

根据计算得到的各帧图像的卷帘快门失真度，以及各帧图像的抖动度，确定所述电子防抖算法的性能，所述电子防抖算法的性能优劣与所述抖动度负相关。

可选的，所述根据每一帧图像中各个特征点的运动矢量，计算每一帧图像的卷帘快门失真度，包括：

将每一帧图像中，各个特征点的运动矢量的方差确定为每一帧图像的卷帘快门失真度。

可选的，所述获取视频样本数据包括的多帧图像中，每一帧图像中的多个特征点，包括：

对每一帧图像进行图像分割，确定每一帧图像包括的至少一个拍摄对象；

在每个拍摄对象中确定多个特征点，得到每个拍摄对象对应的特征点集合；

所述根据每一帧图像中每个特征点与相邻的至少一帧图像中对应特征点的相对位置，确定每一帧图像中每个特征点的运动矢量，包括：