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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119729211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411829206.5，技术领域涉及：H04N23/68；该发明授权一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法是由李伟;翁德圣;高晨钟;李继轩;刘欢设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法，解决复杂动态场景下的视频抖动问题。结合多种算法，以提高系统的适应性和鲁棒性，广泛适用于不同类型的摄像设备和视频场景。在运动估计环节，采用了nR‑AKAZE特征匹配算法，能够迅速检测视频帧中的特征点，并生成稳健描述符。随后，通过相位相关方法进行傅里叶变换，实现精细的平移量估算，确保高精度的运动检测。运动补偿阶段引入基于参数滤波的改进方法，使用高斯滤波器对全局运动矢量进行平滑处理，从而减少无意运动的影响，避免误差累积。此外，在生成稳像视频帧时通过图像矫正和零值填补技术，确保了视觉效果的连贯性和平滑过渡。整体提供了一种高效、精准的实时视频稳像处理解决方案。

本发明授权一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法，其特征在于，所述方法包括： 运动估计：通过特征匹配和相位相关方法精确估算视频帧的平移量； 运动补偿：基于估算的平移量，应用高斯滤波对运动矢量进行平滑，得到经过平滑处理的变换参数和处理后的当前帧信息； 视觉优化：基于得到的变换参数和当前帧信息，利用图像变换和零值填补方法，得到稳像后的视频序列； 所述运动估计，具体包括： 利用特征匹配初步估算平移量： 使用nR-AKAZE算法对视频帧进行特征点检测，快速生成描述符；使用BF算法通过汉明距离匹配描述符，通过计算特征点之间的距离找到最佳匹配；使用RANSAC算法剔除错误匹配点，以提高匹配精度和稳定性；计算剩余有效匹配点的位移量，并对位移量求平均，得到初步的平移分量； 相位相关精细估算平移量： 初步运动估算：通过特征匹配方法得到的初步运动矢量用于对当前帧进行初步图像变换，以使其在视觉上更接近参考帧；傅里叶变换：对初步变换后的当前帧和参考帧分别进行傅里叶变换，这一步骤将图像从空间域转换到频域，使得对图像之间的平移变换的分析变得更加高效；频域处理：将当前帧的傅里叶变换结果与参考帧傅里叶变换的共轭复数进行相乘；这一操作在于利用频域特性，通过复数运算来强调图像之间的相位信息，有效筛选出与平移相关的信息；逆傅里叶变换：对上述乘积结果进行逆傅里叶变换，得到一个相关图像；在相关图像中，每个位置的值表示对应的位置上当前帧与参考帧的相似程度；定位最大值：在相关图像中，寻找最大值的位置；该最大值的位置对应于当前帧与参考帧之间的最优平移量，即精细运动矢量；运动矢量叠加：将获得的精细运动矢量与初步运动矢量进行叠加，得到最终运动矢量，表示当前帧相对于参考帧的综合平移情况； 所述运动补偿，具体包括： 参数滤波与轨迹平滑：对最终运动矢量中的无意运动进行平滑处理；引入高斯滤波器，基于当前帧及相邻的稳定输出帧和未经稳定的输入帧的全局变换参数，实时进行平滑；通过高斯滤波器对当前帧与连续帧的运动矢量进行邻域加权和平滑，得到经过平滑处理的变换参数和处理后的当前帧信息，从而实现稳定的视频输出； 所述视觉优化，具体包括： 图像变换与黑边填补：使用平滑后的变换参数对当前帧进行图像矫正，减少无意运动的影响，保留有意运动；针对图像变换导致的黑边，采用零值填补方法，通过使用稳定输出的前一帧内容来填补矫正后的当前帧的黑边，以减少视觉不连贯感；在这一过程中，前一帧的相应部分与当前帧的边缘无缝拼接，从而确保图像的完整性与过渡的自然性；最终，将稳定后的所有连续帧按顺序写入视频文件，确保输出视频的流畅性和视觉质量提升。

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