【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及防抖性能验证领域，具体涉及位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证方法及系统。
技术介绍
1、在拍摄视频或图像时，手部抖动常常导致图像模糊。光学图像稳定(sensorshift)技术通过在镜头或传感器中引入补偿机制，减小抖动对图像质量的影响。然而，目前的sensor shift性能测试方法多种多样，缺乏标准化。
2、现有技术存在的问题缺陷：
3、1、准确性不足：现有的sensor shift性能验证方法在特征点检测和跟踪上可能存在误差，导致最终计算出的位移差异不准确，从而影响sensor shift性能的评估结果。
4、2、计算复杂度高：许多现有的方法需要复杂的计算和大量的处理时间，特别是在处理高分辨率视频和大量特征点时。这增加了计算资源的需求和成本。
5、3、自动化程度低：现有技术通常需要大量的人工干预，导致效率低下，并增加了人为错误的风险。
6、4、适应性差：一些现有的方法对不同类型的设备和不同的拍摄条件(如光线变化、运动模糊等)的适应性较差，限制了它们的应用范围。
7、5、实时性差：许多现有的sensor shift性能验证方法无法实时处理视频数据，导致无法及时获得sensor shift性能评估结果。
8、6、数据记录和管理不便：现有技术在记录和管理特征点位移数据方面存在不便，缺乏系统化的记录和管理工具，导致数据分析和比较困难。
9、7、结果展示不直观：一些现有的方法在展示sensor shift性能评估结果方面不
10、8、缺乏标准化：现有的sensor shift性能验证方法缺乏统一的标准，导致不同方法和设备的评估结果难以比较和综合。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证方法及系统，提升了计算效率，提供了统一的评估标准，使得使用不同方法和设备的评估结果具有可比性和综合性。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
3、位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证方法，包括：
4、获取待测视频文件；
5、分别对待测视频文件中的每帧视频进行特征点检测；
6、对相邻帧之间的特征点进行光流跟踪，得到特征点在各帧中的位置信息；进行光流跟踪的过程中，若其中一帧有未检测到的特征点，可通过调整质量阈参数，来确保每一帧的特征点数量是一致的；
7、根据特征点在各帧中的位置信息，计算特征点的位移差异；
8、根据特征点的位移差异计算每个特征点在相邻帧中的标准化位移差异；
9、基于标准化位移差异，计算sr值，根据sr值确定防抖性能，生成评估结果；
10、其中，所述特征点为角点。选取角点为特征点，来增强跟踪的稳定性和准确性。
11、进一步可选的，特征点检测方法和参数设置：采用角点检测算法与自适应的质量阈值，确保高精度的特征点提取；优选的，角点检测方法可采用harris角点检测法。
12、特征点跟踪算法及其改进措施：通过调整窗口大小、金字塔层数与终止准则，增强特征点跟踪的稳定性与精度。
13、进一步地，防抖性能验证方法还包括：
14、根据每个特征点在相邻帧中的标准化位移差异，计算每个特征点的最大标准化位移差异，并对每个特征点的最大标准化位移差异进行存储和表格记录。获取大标准化位移差异以用于评估sensor shift的性能。
15、进一步地，所述评估结果包括所有帧对应sr值中的最大sr值、最小sr值和平均sr值。作为ois性能评估结果。
16、最大sr值、最小sr值、平均sr值为多个特征点的相关值，例如总共有三个特征点，每一个特征点都有一个位移差异最大值，然后取这三个点的平均值或者最大最小值，这样有利于消除极端点的影响，反应出整体图像的稳定程度。
17、振动减弱sr(shake reduction)是指在具有一定振动频率的实际环境下，成像设备开启光学防抖相比不开启光学防抖，图像抖动减弱的程度。
18、进一步地，标准化位移差异的计算公式为：
19、
20、进一步地，根据特征点的标准化位移差异，计算各帧的sr值的具体过程为：
21、根据特征点的标准化位移差异计算各帧的加权平均位移差异，再根据加权平均位移差异计算sr值；
22、计算sr值的公式为：
23、
24、其中，j＝2、3......m-1，视频总帧数为m帧；
25、计算的加权平均位移差异的公式为：
26、
27、其中，ωi是第i个特征点的权重，di是第i个特征点的标准化位移差异，特征点总数为n个。
28、进一步地，防抖性能验证方法还包括：
29、根据特征点在各帧中的位置信息计算位移差异变化率，并对位移差异变化率进行存储和表格记录；
30、所述位移差异变化率的计算公式为：
31、
32、其中，δx＝|当前帧在x轴方向上的位移差异-上一帧在x轴上位移差异|；
33、δy＝|当前帧在y轴方向上的位移差异-上一帧在y轴上位移差异|。
34、通过计算每个特征点在连续帧之间的位移差异变化率，识别出ois系统在动态环境下的性能。
35、进一步地，防抖性能验证方法中，是使用opencv库中的goodfeaturestotrack函数检测测视频文件中每帧视频中的特征点。
36、进一步地，防抖性能验证方法中，是使用calcopticalflowpyrlk函数跟踪特征点在相邻帧中的位置变化。
37、本公开还提供了一种位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证系统，包括：
38、文件导入模块，用于获取待测视频文件；
39、特征点检测模块，用于分别对待测视频文件中的每帧视频进行特征点检测；
40、光流跟踪模块，用于对相邻帧之间的特征点进行光流跟踪，得到特征点在各帧中的位置信息；
41、位移差异计算模块，用于根据特征点在各帧中的位置信息，计算特征点的位移差异；
42、标准化位移差异计算模块，用于根据特征点的位移差异计算每个特征点在相邻帧中的标准化位移差异；
43、sr计算模块，用于基于标准化位移差异，计算各帧的sr值；
44、结果生成模块，用于根据sr值确定防抖性能，生成评估结果；
45、其中，所述特征点为角点。
46、进一步地，sr计算模块：用于基于标准化位移差异，计算所有帧的各帧的sr值，以及计算平均sr值，输出最大sr值、最小sr值、平均sr值。
47、再进一步地，结果生成模块：用于基于计算得到的最大本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：防抖性能验证方法还包括：
3.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：所述评估结果包括所有帧对应SR值中的最大SR值、最小SR值和平均SR值。
4.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：标准化位移差异的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的防抖性能验证方法，其特征在于，基于标准化位移差异，计算各帧的SR值，包括：
6.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：防抖性能验证方法还包括：
7.位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的防抖性能验证系统，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的防抖性能验证系统，其特征在于：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所
...【技术特征摘要】
1.位移式传感器视频角点追踪的防抖性能验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：防抖性能验证方法还包括：
3.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：所述评估结果包括所有帧对应sr值中的最大sr值、最小sr值和平均sr值。
4.根据权利要求1所述的防抖性能验证方法，其特征在于：标准化位移差异的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的防抖性能验证方法，其特征在于，基于标准化位移差异，计算各帧的sr值，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：王裕峰，宋小民，刘征，谢超平，杨俊，李怡，王玮，刘贤，李新宇，姜春桐，李宁，周波，王友全，王曼，吴成志，李毅，刘彬，张咔，郑慧明，孙忠武，邓义斌，王正雄，赵周丽，晏子宁，
申请(专利权)人：四川国创新视超高清视频科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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