[发明专利]一种基于视觉显著性的抗干扰电子稳像方法

权利要求书

1.一种基于视觉显著性的抗干扰电子稳像方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤(1)、输入不稳定视频，对相邻帧提取SURF特征点，并对特征点进行由粗到精的匹配；

步骤(2)、利用时空融合的视觉显著性算法，检测视频帧中的运动目标；

步骤(3)、剔除运动目标所对应的特征点匹配对；

步骤(4)、将视频帧划分为M×N的网格，并计算每个网格对应的运动矢量；

步骤(5)、对所有时间点的运动矢量进行累乘，获得每个网格的运动路径；

步骤(6)、采用多路径平滑策略实现路径的平滑；

步骤(7)、利用平滑后的路径，对图像进行反向补偿，输出稳定视频。

2.根据权利要求1所述的基于视觉显著性的抗干扰电子稳像算法，其特征在于：步骤(1)中的具体步骤包括：

步骤(101)、对相邻帧提取SURF特征点，其中每个特征点用1×64维的向量表示；

步骤(102)、将特征向量的欧氏距离作为相邻两帧中特征匹配的相似性度量，并结合最近邻搜索策略得到初始的匹配对集合G₀；

步骤(103)、通过随机抽样一致算法剔除错误的匹配对，实现特征点的精确匹配，从而得到精确的匹配对集合G₁。

3.根据权利要求1所述的基于视觉显著性的抗干扰电子稳像算法，其特征在于：步骤(2)中的具体步骤包括：

步骤(201)、利用特征点之间的运动对比度，得到时间显著图SalT(I)；

步骤(202)、利用像素点在整个图像上的颜色对比度，得到空间显著图SalS(I)；

步骤(203)、将空间显著图和时间显著图进行融合，得到时空显著图Sal(I)；

步骤(204)、对时空显著图进行二值化，识别出运动目标所对应的像素点；

对于特定像素点P_m，通过判断其时空显著值Sal(P_m)与阈值T的关系，确定该像素点是否为运动目标，即

其中，I表示图像帧，T表示阈值，D1(P_m)表示二值化的结果，

如果D1(P_m)结果值为1，则说明该像素点位于运动目标上，否则，说明该像素点位于背景上。

4.根据权利要求2所述的基于视觉显著性的抗干扰电子稳像算法，其特征在于：步骤(3)的具体步骤包括：

利用上述步骤(204)中获得的二值化结果，如果特征点位于运动目标上，则把该特征点对应的匹配对剔除，否则继续保留，最终生成新的匹配对集合G₂，并将其用于后续的运动矢量求解。

5.根据权利要求1所述的基于视觉显著性的抗干扰电子稳像算法，其特征在于：步骤(4)中的具体步骤包括：

步骤(401)、利用上述步骤(3)中获得的匹配对集合G₂，计算单应性矩阵并将它作为全局的运动矢量，其中t代表图像的帧号；

步骤(402)、将视频帧划分为M×N的网格，遍历其中的每个网格，如果网格内的特征点匹配对数≥4，则利用该网格中的特征点匹配对，计算该网格对应的局部运动矢量F_i'(t)，最终运动矢量F_i(t)即为全局和局部运动矢量的乘积：

式中，符号i表示网格的编号，i∈[1,M×N]；

步骤(403)、如果网格内的特征点匹配对数4，则最终运动矢量F_i(t)即为全局的运动矢量F_i(t)，