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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种适用于大变焦摄像头的视频消抖方法，涉及视频图像处理领域，针对现有摄像头消抖技术未对摄像头焦距的影响，尤其是大变焦摄像头在进行缩放的过程中，图像抖动情况会随着变化。本发明按照如下步骤进行：步骤1、提取相邻两帧图像上特征点；步骤2、选取两组特征点的马氏距离作为判断依据，进行两帧图像特征点进行匹配；步骤3、融合摄像头焦距获取特征点匹配的阈值；步骤4、确定两帧图像之间的相对变换关系，确定缩放系数、旋转变换矩阵和平移变换矢量；步骤5、构建卡尔曼滤波器，进行图像补偿。通过本发明获取的监控视频平滑度更高，具有较好的用户体验感。

主权项：1.一种适用于大变焦摄像头的视频消抖方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将连续的视频离散成连续序列的图片，并将图片进行灰度化处理，将每个像素点与周边像素点灰度值进行比较，若灰度值大于周边所有像素点的灰度值，则标记为特征点；步骤2：取相邻两帧图像，将相邻两帧图像上的特征点依据马氏距离最小的原则进行特征点匹配，构建相邻图像上对应特征点集合；步骤3：根据摄像头焦距计算特征点匹配的阈值，剔除特征点集合中相邻图像上对应特征点之间马氏距离大于阈值的特征点组合；步骤4：构建相邻两帧图像数据之间变换关系方程，将步骤3中获取的对应特征点集合带入最小二乘算法中，求取两帧图像之间的相对变换方程，包括缩放系数、旋转变换矩阵和平移矢量；步骤5：依据步骤4中求取的图像之间的相对变换方程，构建卡尔曼滤波器的预测方程，将相邻两帧图像中一张图像坐标点作为状态变量，另一张图像坐标点作为观测变量，构建尔曼滤波器的观测方程，并求解卡尔曼增益矩阵，形成卡尔曼滤波器；步骤6：依据卡尔曼滤波器进行图像滤波，获取消除抖动后的图像；其中，步骤3具体包括以下过程：1记录摄像头的最大焦距和摄像的最小焦距，将摄像头的焦距作归一化处理；2将摄像头调制最大焦距，遍历特征点集合中的特征点组合求取最小马氏距离；3将特征点最小的马氏距离乘以归一化处理后的焦距作为特征点匹配的阈值，特征点匹配的阈值计算表达式为：h＝fmhmin其中，fm为当前摄像头的焦距作归一化处理数值，hmin为最大焦距下的最小马氏距离。

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