摘要
本发明公开了一种无人机图传视频的防抖方法,包括如下步骤:步骤1:数据获取;步骤2:多帧光流分析;步骤3:特征提取与抖动判断;步骤4:生成对抗网络生成无抖动帧;步骤5:后处理与合成;步骤6:实时反馈与优化。通过结合多帧光流分析和深度学习特征提取,能够准确识别出不同类型的抖动。这种精确的抖动判断不仅提升了检测的可靠性,还为后续处理提供了重要依据,使得在实际应用中,无论是在复杂环境还是快速移动情况下,视频质量都能得到有效保障,方案能够在保持细节与清晰度的前提下,显著改善视频质量。后续的色彩校正和锐化处理进一步增强了图像的视觉效果,使得最终输出的视频不仅流畅,而且更具观看价值。
技术关键词
无人机图传视频
GAN模型
生成对抗网络
深度学习特征提取
三次样条插值算法
图像锐化算法
色彩校正
无人机摄像头
视频帧同步
构建训练集
数据存储
陀螺仪
闪烁现象
映射算法
分类器
生成光
滑动窗口