摘要
本发明提供一种光学防抖与数字防抖融合方法及融合系统,属于图像处理技术领域,通过利用预训练的分类模型对视频流的内容进行识别,得到视频流的场景类别,使得本发明能够根据不同场景的特点自适应地调整防抖策略;通过计算视频流中帧间的像素变化,能够准确地预测下一帧的运动向量,为后续的防抖调整提供了可靠的数据支持;基于识别的场景类别和预测的运动向量,生成光学防抖权重与数字防抖权重,并据此确定光学防抖调整量与数字防抖调整量,以充分发挥光学防抖和数字防抖技术的优势,提供最佳的防抖效果,将光学防抖处理后的图像和数字防抖处理后的图像进行融合,生成融合图像,进一步提升防抖效果,使得生成的视频图像更加清晰、稳定。
技术关键词
场景类别
融合方法
视频流
运动向量预测
生成融合图像
融合系统
分段线性函数
关键帧
光流算法
像素
防抖技术
深度学习模型
图像处理技术
图像配准
非线性
识别模块
传感器
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模态特征
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嵌入特征
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