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龙图腾网获悉江西理工大学南昌校区申请的专利一种模糊视频实时去抖方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121151685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511677606.3，技术领域涉及：H04N23/68；该发明授权一种模糊视频实时去抖方法及系统是由刘秋明;谢炫彪设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模糊视频实时去抖方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模糊视频实时去抖方法及系统，方法包括：通过多尺度FAST检测与轻量级MLP检测与动态权重分配特征点，结合MobileNet‑FPN网络与轻量级MLP动态权重提取特征点鲁棒特征，利用Transformer建模相邻两帧特征点全局匹配关系，并采用贝叶斯自适应RANSAC算法实现高效误匹配对剔除，最后求出仿射变换矩阵并反向映射补偿抖动。该方法在保证移动端实时性的同时，将剧烈抖动场景下的稳像精度显著提升。

本发明授权一种模糊视频实时去抖方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种模糊视频实时去抖方法，其特征在于，包括： 获取与模糊视频中各个原始帧图像相对应的灰度图像，并将各个灰度图像分别缩放为预设层数的目标灰度图像，并计算与同一灰度图像相对应的各个目标灰度图像的模糊度、对比度以及纹理复杂度； 基于FAST算法检测各个目标灰度图像中特征点的特征点数量，并根据同一目标灰度图像中各个特征点的响应强度确定目标灰度图像的平均响应强度； 将同一目标灰度图像的模糊度、对比度、纹理复杂度、特征点数量以及平均响应强度输入至预设的第一多层感知机中，所述第一多层感知机输出得到与同一灰度图像相对应的各个目标灰度图像的第一权重比例； 根据各个第一权重比例在各个目标灰度图像中进行特征点抽取，得到至少一个目标特征点，并将所有目标特征点的特征点坐标映射至包含灰度图像的二维坐标系中，得到灰度图像的目标特征点集； 将各个灰度图像，以及与所述各个灰度图像相对应的目标特征点集输入至预设的MobileNet-FPN网络中，所述MobileNet-FPN网络输出得到不同层级的特征图，并将不同层级的特征图的模糊度、对比度、纹理复杂度、特征点数量以及平均响应强度输入至预设的第二多层感知机中，所述第二多层感知机输出得到与同一灰度图像相对应的各个特征图的第二权重比例，并根据各个第二权重比例确定目标特征点集中各个目标特征点的局部增强特征； 输入相邻两帧的灰度图像中各个目标特征点的坐标及局部增强特征，对坐标进行正弦编码，再与局部增强特征进行拼接得到预训练transformer网络的输入特征矩阵，通过自注意力与交叉注意力构建相邻两帧的目标特征点之间的跨帧匹配关系； 根据各个跨帧匹配关系，采用改进的自适应RANSAC算法剔除误匹配点，根据剔除误匹配点后的特征点，计算相邻帧之间的仿射变换参数，最终完成视频抖动补偿。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西理工大学南昌校区，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街1180号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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