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申请/专利权人：西安理工大学

摘要：本发明公开了一种塔机吊钩视频的稳像处理方法，步骤包括：1将塔机摄像装置实时拍摄的原始视频帧作为图像输入；2图像预处理；3、进行特征提取和描述；4进行特征点匹配与优化；5去除动态目标特征匹配点，得到视频图像中相邻两帧中背景图像的特征匹配点；6计算运动参数及原始运动轨迹；7采用固定滞后卡尔曼平滑算法对原始运动轨迹进行滤波，得到起重臂主观运动轨迹，进而得到起重臂的抖动运动；8运动补偿，去除当前帧中的抖动，输出稳定的视频帧，即成。本发明方法，准确得到了摄像头的抖动运动，从而保证了视频稳像的效果，处理过程简单，速度快，对监控设备的硬件要求低，系统成本低，实时性好。

主权项：1.一种塔机吊钩视频的稳像处理方法，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1、将塔机摄像装置实时拍摄的原始视频帧作为图像输入；步骤2、图像预处理：采用降采样、灰度直方图均衡化对原始视频帧进行预处理；步骤3、采用改进ORB算法对步骤2预处理后的图像进行特征提取和描述，具体过程是，将图像分块和四叉树分割两个方法相结合，对传统ORB特征提取算法进行优化改进；同时，利用BEBLID描述子算法为特征构建特征点描述符，3A、构造图像高斯金字塔，构造多层图像高斯金字塔，并按照尺度缩放因子计算每层需要提取的期望的特征点数量，特征点数量的计算如式（1）所示： （1）其中，代表第层的特征点数量，代表总共需要提取的特征数量，代表尺度缩放因子，代表高斯金字塔层数；3B、进行图像分块，自适应提取不同分块的FAST特征点，对每层金字塔进行图像分块，取块边长大小为40像素的正方形，计算图像块的数量；对每个图像块采用FAST算法检测特征点，如果没有检测到特征点，就按比例降低阈值继续在该图像块内查找特征，直到遍历完所有图像块为止；当每层金字塔提取的特征点总数达到期望的特征点数量时，结束提取；3C、进行特征点筛选，构建图像四叉树对这些冗余进行筛选，以原始视频帧为根节点将图像分割为四个图像块，得到四个节点，然后判断每个节点区域内的特征点数量，如果特征点数量大于1，则继续分割该节点；如果等于1，则不再分裂并保存该节点；如果小于1，则舍去该节点；重复上述过程，当图像节点数量达到要求的节点数量时，结束筛选，并保留每个节点内质量最好的特征；3D、计算FAST特征点的方向信息，以步骤3C中提取到的每个特征点为圆点，取直径为31个像素大小的圆形区域图像，计算该图像的矩,然后由矩计算图像质心，再根据质心计算特征点的主方向，计算特征方向信息的目的是实现图像旋转不变性，矩的计算如式（2）所示： （2）其中，代表图像的矩，表示像素在图像内坐标处的灰度值，取值为0或1；质心的计算如式（3）所示： （3）其中，为质心坐标，与分别代表图像沿方向的矩，代表图像内所有像素的灰度值总和；上述特征点的主方向的计算如式（4）所示： （4）3E、计算特征点的BEBLID描述子，以特征点为中心，取一个标准大小的正方形图像区域，在该区域内任取一对尺寸为，中心点分别为,的图像块，分别用和表示；然后计算和两个图像块内像素的平均灰度值之间的差异值，差异值的计算如式（5）所示： （5）其中，为图像块的尺寸，表示像素在图像块内坐标处的灰度值，表示像素在图像块内坐标处的灰度值；再将差异值与设定的阈值进行比较得到，如式（6）所示： （6）其中，为特征点BEBLID描述子的一个分量，重复步骤3E，选择不同的成对图像块，得到不同的BEBLID描述子分量，最后得到一组特征向量表示的特征点的BEBLID描述子；步骤4、进行特征点匹配与优化；步骤5、从优化后的特征匹配点中去除动态目标特征匹配点，得到视频图像中相邻两帧与中背景图像的特征匹配点；步骤6、计算运动参数及原始运动轨迹，由背景图像的特征匹配点计算仿射变换矩阵，提取帧间运动参数，进而计算相邻两帧视频图像中背景的原始运动轨迹，包含起重臂的主观运动以及起重臂的抖动；步骤7、采用固定滞后卡尔曼平滑算法对原始运动轨迹进行滤波，得到起重臂主观运动轨迹，进而得到起重臂的抖动运动；步骤8、运动补偿，去除当前帧中的抖动，输出稳定的视频帧，即成。

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