摘要
本发明公开了一种基于惯性测量数据的稳像方法及系统,该方法包括:通过视频采集设备实时获取视频帧运动光流数据,通过图像算法处理获得视频光流运动信息,同时利用IMU记录并传输相机的运动惯量数据;对两类数据进行预处理后完成时间轴对齐;通过双向校正获得精确的视频数据运动信息;引入卡尔曼滤波进行向前补偿,建立运动模型求解旋转平移矩阵;将图像划分为局部像素空间计算各区域变换矩阵,采用邻域加权获得放射变换矩阵;最终通过OpenGL图形渲染库实现三角区域填充,输出稳定图像。本发明创新性地融合了IMU数据与视觉信息,通过多层次运动补偿和局部优化,显著提升了视频稳像的实时性和精确度,特别适用于运动场景下的高质量影像稳定需求。