基于深度学习的电子防抖方法、系统及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202210340322.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114429191A | 公开（公告）日 | 2022-05-03 |
| 申请公布号 | CN114429191A | 申请公布日 | 2022-05-03 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/75（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 高歌;王保耀;郭奇锋 | 申请（专利权）人 | 深圳深知未来智能有限公司 |
| 代理机构 | 北京睿智保诚专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 韩迎之 |
| 地址 | 518101广东省深圳市宝安区新安街道灵芝园社区22区勤诚达乐园13号楼2310 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的电子防抖方法、系统及存储介质，涉及电子防抖技术领域。具体步骤包括如下：获取原始图像；对所述原始图像进行特征点匹配，得到特征点匹配信息；根据所述特征点匹配信息，计算出每个特征点位移向量的水平位移和竖直位移；在所述水平位移和竖直位移的基础上，剔除异常位移向量，得到时域轨迹信息；对所述时域轨迹信息进行轨迹校正，得到平稳轨迹；把所述原始图像分区域翘曲到所述平稳轨迹上，得到稳定图像。本发明可以在无硬件支持的情况下，以低廉的计算成本快速匹配多场景抖动视频进行稳像操作，最大限度保证原视频质量的情况下，给观看者提供更好的视觉体验。 |
