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视频防抖
输入输出接口
Input：
（1）图像视频分辨率（整型int）
（2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）
（3）左右两边的车道线位置信息摄像头标定参数（中心位置（x,y）
和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）
（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向
的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float）
Output：
（1）图像视频分辨率 （浮点型float）
（2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）
1. 功能定义
（1）运动估计。估计摄像系统设备运动的大致运动参数。
（2）抖动识别。识别设备的大致抖动情况。
（3）运动补偿。根据抖动补偿图像，还原图像。
2. 技术路线方案
在驾驶情况下，获取图像的摄像系统在获取图像时常常会受到路面颠簸的影响，从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题。摄像系统尤其是目标跟踪时，要求输出图像具有较好的稳定性和较高的实时性，抖动通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想，严重的影响视频的主观效果。
为了解决这一问题，需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。对于视频序列图象，相邻帧直接存在很大的运动相关性、相似性。
于是，提出算法用于数字视频的去抖动。通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出，进而有效地进行后续图像识别。
图1. 防抖算法
一般来说做防抖算法，需要进行三步处理：
（1）运动估计。估计摄像系统设备运动的大致运动参数。
（2）抖动识别。识别设备的大致抖动情况。
（3）运动补偿。根据抖动补偿图像，还原图像。
在提取每帧图像间特征点基础上，根据特征点匹配的结果计算摄像设备的全局运动参数，用参数建立仿射变换模型进行估算视频帧的相对运动参数，实现抖动帧向基准帧纠正，从而达到连续拍摄的视频图像防抖效果。
防抖模型
防抖算法的核心显然就变成了运动估计,即求
收罗下常用的方法有：
(a) 灰度投影法
(b) 块匹配法
(c) 位平面匹配法
(d) 边缘匹配法
(e) 特征点匹配法
3. 关键技术参数和性能指标
（1）运动估计。估计摄像系统设备运动的大致运动参数。
（2）抖动识别。识别设备的大致抖动情况。
（3）运动补偿。根据抖动补偿图像，还原图像。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12471115.html
