一种基于在线路径平滑网络的视频稳像方法

本发明公开了一种基于在线路径平滑网络的视频稳像方法，涉及视频稳像领域，包括以下步骤：基于光流引导的前景掩码，从训练数据集中提取不稳定视频的多捆相机路径；以滑动窗口方式输入在线路径平滑网络，通过动态平滑核预测窗口内每帧的平滑位移，并构建混合损失函数进行网络优化；将待处理视频的多捆相机路径输入优化后的在线路径平滑网络，输出全局平滑相机路径；计算视频帧中每个网格的单应性变换矩阵，对原始视频帧进行运动补偿，生成稳定视频。该方法融合光流引导的前景掩码与动态平滑核预测，实现了高精度相机路径估计与实时视频稳像，并通过多约束混合损失优化，有效抑制了几何失真，确保了视频内容的完整性和自然度。