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公开(公告)号：CN103139568B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310046191.0
申请日：2013-02-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N5/232 , H04N19/503
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏度和保真度约束的视频稳像方法，包括：第一步，把视频帧分段，段与段之间有一定数目重合的帧，第二步，选取当前段相邻帧之间的特征点对，第三步，对特征点对进行全局局外点去除，第四步，用得到的特征点对拟合二维线性运动模型，第五步，估计原始摄像机路径，第六步，确定平滑路径的目标函数和限制原始摄像机路径变化的约束条件，第七步，根据线性规划的求解得到截取窗口变换矩阵，第八步，去除视频中的非线性效应，第九步，用截取窗口变换矩阵对原始帧进行变换。本发明在减小视频抖动的同时，能够根据用户需要减小视频内容失真的程度，并对长视频的稳像有较好的效果。
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公开(公告)号：CN104135597B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410318324.X
申请日：2014-07-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种视频抖动自动检测方法，包括：第一步，在视频画面中选取特征点，第二步，在相邻帧中跟踪匹配特征点，第三步，对特征点对进行异常点去除得到帧间运动矢量，第四步，提取视频抖动频率、视频抖动幅度特征，第五步，提取帧间光流矢量直方图特征，第六步，分类器判断视频抖动程度。本发明在判断视频是否存在抖动时不需要任何先验知识，而且有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN104135597A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410318324.X
申请日：2014-07-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种视频抖动自动检测方法，包括：第一步，在视频画面中选取特征点，第二步，在相邻帧中跟踪匹配特征点，第三步，对特征点对进行异常点去除得到帧间运动矢量，第四步，提取视频抖动频率、视频抖动幅度特征，第五步，提取帧间光流矢量直方图特征，第六步，分类器判断视频抖动程度。本发明在判断视频是否存在抖动时不需要任何先验知识，而且有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN103139568A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310046191.0
申请日：2013-02-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏度和保真度约束的视频稳像方法，包括：第一步，把视频帧分段，段与段之间有一定数目重合的帧；第二步，选取当前段相邻帧之间的特征点对；第三步，对特征点对进行全局局外点去除；第四步，用得到的特征点对拟合二维线性运动模型；第五步，估计原始摄像机路径；第六步，确定平滑路径的目标函数和限制原始摄像机路径变化的约束条件；第七步，根据线性规划的求解得到截取窗口变换矩阵；第八步，去除视频中的非线性效应；第九步，用截取窗口变换矩阵对原始帧进行变换。本发明在减小视频抖动的同时，能够根据用户需要减小视频内容失真的程度，并对长视频的稳像有较好的效果。
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