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龙图腾网恭喜陕西英苑信息技术有限公司申请的专利一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法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：CN119887560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510368945.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法是由马云鹏;苑学毅设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法，涉及图像增强技术领域，包括IMU传感器数据融合、物理引导的运动估计、自适应图像运动补偿、轻量级机器学习优化；本发明首先利用IMU数据修正姿态漂移误差，再结合视觉变换矩阵计算全局稳像变换，实现更精准的抖动补偿；最终通过自适应图像补偿和轻量级机器学习优化，减少跳帧感和边界损失，提高稳像效果和计算效率；本发明结合IMU传感器数据、物理运动建模和自适应图像补偿，有效减少无人机飞行抖动对图像的影响，提高稳像精度和计算效率；相比传统方法，该方法增强了稳像的物理一致性，降低了跳帧感和边缘裁剪损失，本发明适用于复杂环境下的高动态无人机航拍、测绘和侦察任务。

本发明授权一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理引导的无人机图像稳定性增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，IMU传感器数据融合：通过IMU数据融合获取无人机的姿态和位移信息；S2，物理引导的运动估计：通过旋转矩阵进行图像的空间变换；S3，自适应图像运动补偿：通过自适应图像运动补偿优化视频稳定性；所述的步骤S3中自适应图像运动补偿的方法为：S301，计算补偿误差： ，上式中，为时刻预测的补偿误差，用于调整下一帧的变换矩阵，，为权重系数，用于平衡一阶差异的影响，用于平衡二阶差异的影响，，通过岭回归训练得到，其取值在[-10,10]范围之内，为一阶差异，为当前帧与前一帧的变换矩阵差异，为二阶差异，为一阶差异的变化量； ，上式中，为当前帧的最终变换矩阵，，为前一帧的最终变换矩阵；S302，计算优化变换矩阵： ，上式中，为t时刻的最终变换矩阵，为优化后的2x3仿射变换矩阵，用于减少跳帧感并提高稳定性；S4，轻量级机器学习优化：通过轻量级机器学习优化避免边缘裁剪并增强边缘细节；所述的S4中轻量级机器学习优化的方法为：S401，是优化后的2x3仿射变换矩阵，形式如下： ，具体为： ，上式中，为线性变换参数，分别用于控制旋转、缩小、放大、剪切变换，，为平移参数，用于控制图像在x方向的平移量，用于控制图像在y方向的平移量；S402，边界修正：设原始图像为，则基于仿射变换函数T的图像稳定化过程表示为： ，则修正后结果为： ，上式中，为填充后的图像，为稳定后的图像，为边界掩码，用于标识需要填充的区域，为拉普拉斯平滑操作算子，用于检测边缘；基于自适应边缘检测和局部对比度增强，定义如下： ，上式中，为图像梯度的模长，可由Sobel算子计算，为局部梯度的均值，为梯度的标准差，为Sigmoid函数，用于将归一化到0-1之间；S403，计算最终优化图像： ，上式中，为最终优化后的图像，为t时刻预测的补偿误差，为填充后的图像。

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