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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院

摘要：本发明设计了一种面向民航飞机的视频实时稳像方法及装置，属于图像处理领域。本发明采用先进的稳像算法和装置，能够在视频录制和播放的同时进行实时稳像处理，大幅提升相机拍摄到的视频质量。与传统方法相比，本发明更具鲁棒性，能够在恶劣气象和高速飞行等复杂环境中稳定地处理视频信号。自适应稳像算法能够根据飞行状态和环境条件实时调整参数，适应不同场景，提高系统智能化水平。发明中的稳像装置采用轻量化设计，有效减轻了装载负担，对飞机整体性能影响较小。本发明的稳像方法和装置具有较强的通用性，适配多种类型摄像头，为不同型号和品牌的民航飞机提供灵活选择。全面提升了民航飞机的视频稳像性能，为提高飞行安全性带来显著的优势。

主权项：1.一种面向民航飞机的视频实时稳像方法，其特征在于包括如下步骤：a获取并确定相机的内参和外参，内参包括：相机的焦距，主点，描述图像坐标系的原点在相机坐标系中的投影位置，径向畸变系数，描述径向畸变，切向畸变系数，描述切向畸变，外参描述了相机坐标系相对于世界坐标系的位置和方向，包括：旋转矩阵，描述相机的旋转变换；平移向量，描述相机的平移变换；b基于相机内参对图像进行畸变矫正预处理，获取矫正后图像，包括：对相机的径向畸变使用多项式函数进行建模，包括对于二阶径向畸变，对于一个点x,y，把矫正后的坐标xcorrected,ycorrected的计算公式表征为： 其中，r为到图像中心的距离，k1,k2是径向畸变系数， 其中，r为到图像中心的距离，p1,p是切向畸变系数，c基于相机外参，建立运动矢量模型，包括：通过分析相机外参得到相机的位姿参数，当相机为俯视角度架设时，获取当前的俯视角，当当前俯视角较大时，距离相机越近的目标放缩变化越明显，选取3D运动模型，使用基于特征点描述相机运动轨迹的稳像方法进行运动估计，其中在选取特征点时把距离相机较近的目标的特征点设定得较为稠密，把距离相机较远的目标的特征点设定得较为稀疏，d对图像进行分块，并在各块的区域内进行特征点追踪，包括：先将整幅图像分为中心区域和边缘区域，再将各区域分割成大小相同的n*n块，为同时处理帧内及帧间的画面抖动，利用KLT跟踪器对输入的视频序列进行特征点的检测与跟踪，在每个块中设置一个局部阈值确保每块都能检测到一定数量的特征点，并根据区域信息量大小调整特征点的数量，然后用KLT跟踪器在后续帧中构建出特征点的轨迹，当有部分轨迹中断时，用KLT跟踪器重新提取新的特征点，以维持恒定数量的特征轨迹，e计算各块内的局部运动矢量，对相近矢量进行聚类分析，包括：通过特征点的帧间的位置变化计算特征点的运动矢量，对各块中特征点运动矢量相似的块进行聚类，最终将图像分为m个子块，f基于e中分割各块的局部运动矢量，对每一块分别进行运动补偿，再对分隔区域进行图像融合保证图像的平滑。

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