视频聊天解决方案的视频防抖功能怎么做

周末的时候，我跟异地恋的女朋友视频聊天，她拿着手机跟我分享她新租的房子。我看着她举着手机在房间里走来走去，画面晃动得厉害，有时候甚至会因为手抖导致画面模糊，让我根本看不清她背后的装修风格。这事儿让我开始思考一个问题——视频聊天这种日常场景里，视频防抖到底是怎么实现的？为什么有些app的视频画面稳如老狗，有些却抖得像在地震？

后来因为工作的关系，我接触到了声网这样的实时互动解决方案提供商，才慢慢搞清楚这背后的技术逻辑。今天就想用大白话的方式，跟大家聊聊视频防抖功能到底是怎么做出来的，希望能让即使是技术小白的朋友也能看明白。

先搞明白：视频抖动到底是怎么回事

在说怎么解决之前，我们得先搞清楚问题出在哪里。你有没有想过，为什么画面会抖？说白了，核心原因就一个：摄像头在拍摄的时候位置发生了变化。

这个位置变化可能是很多原因造成的。比如你拿着手机走路的时候，手臂会有自然的起伏；比如你在公交地铁上，车身晃动会传导到你手持的设备上；再比如你只是单纯地站着，手部肌肉的微小颤动也会让镜头产生位移。这些位移在真实世界里可能微不可察，但反映到视频画面上，就会被放大成明显的抖动。

这里有个概念需要澄清一下——抖动和模糊有时候会被混为一谈，但它们其实是两个不同的问题。抖动指的是画面整体的晃动，而模糊则是因为运动速度过快导致画面细节丢失。视频防抖主要解决的是晃动问题，但好的防抖算法往往也能在一定程度上改善运动模糊。这个区别很重要，因为后边我们聊技术实现的时候会涉及到。

视频防抖的两种基本思路

了解了问题，接下来看解决方案。目前业界做视频防抖，总体来说有两种思路，一种是硬件层面的，一种是软件层面的。当然在实际应用中，这两者往往会结合起来使用，效果比单独用任何一种都要好。

硬件防抖：让镜头本身稳下来

硬件防抖很好理解，核心思想就是”既然抖动是因为镜头移动了，那我就让镜头保持不动”。这招在手机摄影里用得比较多。

最典型的就是光学防抖系统（OIS）。你的手机摄像头里其实有个小马达和陀螺仪，当陀螺仪检测到手机要晃动的时候，马达会带着镜头往相反的方向移动，从而抵消晃动。这个过程是在物理层面发生的，不需要软件参与，所以延迟极低，效果也很好。拍过照片的朋友应该有体会，打开光学防抖之后，晚上拍照片不容易糊了，就是因为镜头稳住了。

还有一种叫传感器位移防抖，原理差不多，但不是移动镜头，而是移动感光元件。苹果的iPhone就是这种方案的支持者。这种方式和光学防抖各有优劣，但核心逻辑都是通过物理补偿来保持画面稳定。

不过这里有个很现实的问题——硬件防抖需要额外的零部件，这会增加手机的成本和厚度。所以你看那些主打轻薄的机型，往往会在防抖上有所妥协。而且硬件防抖的补偿范围是有限的，如果抖动太剧烈，比如你在跑步的时候视频，该抖还是会抖。

软件防抖：让画面自己稳下来

既然硬件有局限，那就得靠软件来补。软件防抖的思路完全不一样，它不管硬件动不动，反正我拿到画面之后，通过算法把抖动的影响给消除掉。

这事儿说着简单，做起来其实挺复杂的。简单类比一下，就好比你有十张连续的照片，每张都稍微偏了一点位置。软件防抖要做的，就是把这十张图片重新排列组合，让最终呈现的视频看起来像是相机没动过一样。

当然实际实现远比这个复杂。软件防抖通常包含几个关键步骤：运动估计、图像变换、画面裁剪。运动估计是分析相邻帧之间的位移关系，找出镜头是怎么抖的；图像变换是根据估计结果，把画面往相反方向调整；画面裁剪则是因为调整之后画面边缘会出现空白，需要把多余的部分切掉。

声网在视频聊天解决方案中采用的防抖技术，主要就是基于软件层面的实现。因为视频聊天这种场景，对设备的兼容性要求极高，不可能要求每个用户都使用带硬件防抖的手机。软件方案的优势就在于它不依赖特定硬件，只要手机性能足够，就能跑起来。

视频聊天场景的特殊性

有人可能会问，既然软件防抖这么厉害，那是不是直接拿来用就行了？事情没那么简单，因为视频聊天跟普通录视频有个根本性的区别——实时性。

你拍个视频，录完之后可以慢慢处理，哪怕渲染一个小时都行。但视频聊天不一样，对方看到的画面必须是你这边刚刚捕捉到的，延迟稍微大一点，体验就会很差。正常来说，视频聊天的端到端延迟要控制在200毫秒以内才能保证通话的流畅感，有些场景甚至要求更低。

这就给防抖算法提出了很高的要求。算法必须在极短的时间内完成运动估计和图像处理，通常只有十几毫秒甚至更短。传统的防抖算法往往比较”重”，计算量大，延迟也高，直接用在视频通话里不太合适。

另外，视频聊天通常是双向的，你这边在采集画面的时候，对方也在发送视频过来。这意味着你的设备要同时处理编码、解码、渲染、美颜、特效、防抖等一大堆任务。防抖算法必须足够轻量，不能把CPU和GPU都吃满了，否则会导致帧率下降或者功耗激增。

技术实现的核心要点

基于视频聊天的这些特殊需求，实时的视频防抖功能大概需要关注以下几个技术点。

运动估计的准确性

防抖效果好不好，首先看运动估计准不准。如果算法判断错了抖动方向和处理幅度，反而会让画面更乱。

现在主流的运动估计算法主要分为两类。一类是基于特征点的办法，就是从每帧画面里找出一些明显的点（比如边角、纹理丰富的区域），跟踪这些点在相邻帧之间的位置变化，从而推断出镜头的运动轨迹。这类方法优点是对画面内容不敏感，缺点是当画面比较单调（比如大面积纯色背景）的时候，特征点不够，估计算会失效。

另一类是基于光流的方法，计算每个像素点的运动矢量，形成一个密集的运动场。这类方法更精确，但计算量也更大。还有一些方案会把两种方法结合起来，取长补短。

声网在运动估计这个环节做了不少优化。比如他们会结合手机内置的陀螺仪数据来辅助判断抖动方向，这样即使画面内容不足以提供足够的特征点，也能保证估计的准确性。这种多传感器融合的思路，在移动端的实时防抖中非常常见。

稳态过渡和平滑处理

有了运动估计的结果，下一步是补偿。但直接用相反方向的位移来补偿，往往会产生新的问题——画面会”跳”。

举个简单的例子。假设镜头往右晃了一下，算法如果直接把画面往左移，画面确实会变稳，但你可能会感觉到一种突兀的”顿一下”。这种顿挫感比轻微的抖动更让人不舒服，因为它不符合人眼对连续运动的预期。

所以好的防抖算法会做平滑处理。最常见的方式是用某种滤波算法（比如卡尔曼滤波或者低通滤波）来处理运动参数，让补偿的幅度变化更加平缓。这样虽然响应会稍微慢一点点，但画面的稳定感会好很多。

还有一个问题是如何处理镜头的大幅度突然移动。比如你从站着突然变成走着，或者从室内走到室外，这种场景下防抖算法需要能够快速”重新校准”，否则画面会乱好一阵子。这通常需要设计合理的检测机制和恢复策略。

边缘处理和画面裁剪

防抖处理后的画面，四周边缘往往会出现空白区域，因为画面整体移动了嘛。这些空白区域肯定不能直接显示给用户看，得处理掉。

最直接的办法是裁剪——直接把边缘切掉。但裁剪意味着画面的有效内容减少了。如果裁剪太多，画面看起来会变小很多，用户体验不好。特别是视频聊天的时候，你肯定希望尽可能多地看到对方。

为了在稳定性和画面尺寸之间取得平衡，通常的做法是自适应裁剪。算法会根据当前抖动的情况动态调整裁剪幅度——抖动大的时候多切一点，抖动小的时候少切一点。同时也会预留一定的安全边距，防止突然的大幅度抖动导致画面露馅。

有些更高级的方案会用图像修复的方法来填补空白区域，就是根据周围的画面内容”猜”出空白部分应该是什么样子。这招在静止背景下效果还不错，但如果背景比较复杂，修复出来的效果可能不太自然。所以在视频聊天这种实时场景里，用得最多的还是裁剪方案。

低延迟和性能优化

就像前面说的，实时性是视频聊天的生命线。防抖算法必须在极短时间内完成所有计算，这需要对算法和实现进行深度优化。

首先是算法层面的简化。比如在运动估计的时候，不是所有的像素都需要处理，可以抽样一部分像素来做估计；比如用更高效的数学运算来替代复杂的矩阵计算；再比如根据当前画面的复杂度动态调整算法的精度。

其次是实现层面的优化。这涉及到充分利用GPU的并行计算能力，合理管理内存访问，避免_cache miss等底层优化。对于移动设备来说，功耗控制也很重要，不能因为跑个防抖算法就把手机电池耗得飞快。

声网在这方面的做法是提供可配置的防抖等级。用户可以根据自己的设备性能和网络状况，选择轻量、普通或者强力等不同的防抖模式。配置高一点就开强防抖，配置低一点就开基础防抖，保证核心体验的同时照顾到各种设备。

实际集成时的一些建议

如果你正在开发视频聊天功能，需要考虑把防抖集成进去，有几个实操层面的建议可以参考。

与视频采集管线的配合

防抖最好能跟视频采集的管线深度配合，而不是作为一个后处理模块挂在外边。这样可以减少不必要的数据拷贝，降低延迟。

具体来说，理想的流程是：摄像头采集到原始帧之后，先做简单的预处理，然后直接进入防抖模块，防抖处理完再送去做编码。这样整个链路的延迟是最可控的。

如果你的视频采集已经做了比如美颜、滤镜之类的处理，那防抖应该放在这些处理之前还是之后，需要具体分析。一般来说，如果美颜算法本身对画面有较大的变形处理，可能会影响运动估计的准确性，这种情况下防抖放在前面会更好。

与编码器的协调

防抖处理会改变画面的尺寸和内容，这可能会影响到后续的编码效率。比如前面说的裁剪操作，会导致画面有效分辨率降低；再比如平滑处理可能会让画面的某些区域变得比较模糊，这些都会影响编码器的工作。

比较推荐的做法是让防抖模块和编码器之间有一个信息传递的机制。防抖模块可以告诉编码器当前画面的稳定程度、裁剪了多少区域等信息，编码器可以根据这些信息调整自己的参数配置，比如码率分配、帧类型决策等。

网络状况的自适应

视频聊天除了端上的计算压力，还有网络传输的挑战。网络不好的时候，可能需要降低视频分辨率或者帧率来保证流畅性。这种情况下，防抖策略也需要相应调整。

比如在低分辨率下，防抖算法的效果可能会打折扣，因为画面细节少了，运动估计的准确性会下降。这时候可以考虑适当放宽对稳定性的要求，换取更低的计算开销。

不同场景的差异化处理

视频聊天的应用场景其实挺多的，不同场景对防抖的需求和侧重点也不太一样。

td>车身晃动、道路颠簸

td>多人会议场景

场景类型	主要抖动来源	防抖侧重点
室内固定位置	手部微颤、呼吸起伏	轻量级处理，主要抑制高频抖动
走路/移动中	身体起伏、步伐震动	需要更强的补偿能力，允许一定延迟
交通工具上	高频和低频抖动都要处理，可能需要结合传感器数据
可能有人在不同位置移动	需要更稳健的估计算法，适应复杂运动

从这个表格可以看出，没有一种防抖策略是放之四海而皆准的。好的视频聊天解决方案应该能够根据场景自动调整防抖策略，或者至少提供灵活的开关让用户自己选择。

声网的SDK里就提供了这样的能力，开发者可以根据自己产品的定位和使用场景，配置不同的防抖参数，既能保证效果，又能控制资源消耗。

写在最后

说实话，写这篇文章之前，我也没想到视频防抖背后有这么多讲究。原本以为就是简单地把画面稳一稳，没想到从硬件到软件，从算法到工程落地，有这么多需要权衡的地方。

不过转念一想也正常。视频聊天这种每天被几亿人使用的功能，任何一个小细节的改进，都能带来体验上的提升。防抖虽然看起来不起眼，但当你真的处在颠簸的地铁上跟家人报平安的时候，当你举着手机给孩子视频通话的时候，你就知道画面稳定有多重要了。

技术的东西说再多，最终还是要回到用户体验上来。希望这篇文章能帮你对视频防抖这个功能有个基本的认识。如果你是开发者，希望这些内容能对你做技术选型和方案设计有点参考价值。如果只是普通用户，希望你以后视频聊天的时候能多想想，原来背后有这么多人在为了让画面更稳而努力。

下次视频的时候，不妨跟对方说一句：你今天的画面好稳啊。看看对方什么反应。