1.一种全局运动补偿算法，其特征在于：首先确定一个目标帧，然后对每相邻视频帧进行全局运动参数估计得到相邻帧运动变换，再迭代地将对象在原帧的坐标通过连续相邻帧的变换依次映射到目标帧，最后得到的目标帧即经过补偿得到的结果帧。

2.如权利要求1所述的全局运动补偿算法，其特征在于：设视频段共有N帧图像，视频段的中间帧fM为目标帧，设全局运动参数集为τ；

设第i帧图像与第i+1帧图像的全局运动参数为τi，第i帧图像为源帧图像，第i+1帧图像为目的帧图像，对于fM之前的所有帧，将对象在第i帧图像坐标依次应用全局运动参数τi变化映射到第i+1帧图像，i＝1,2,…,M-1；

设第j帧图像与第j-1帧图像的全局运动参数为τj，第j帧图像为源帧图像，第j-1帧图像为目的帧图像，对于fM之后的所有帧，将对象在第j帧图像坐标依次应用全局运动参数τj变化映射到第j-1帧图像，j＝N,N-1,…,M+1。

3.如权利要求2所述的全局运动补偿算法，其特征在于：所述相邻两帧之间的全局运动参数是求解方法是：通过当源帧图像经过全局运动参数映射变换后得到的参考帧图像与源帧图像的目的帧图像之间误差的L1范数最小化进行求解。

4.如权利要求3所述的全局运动补偿算法，其特征在于：所述任意两个相邻帧之间的全局运动参数通过如下方法计算，具体步骤如下：

1)输入源帧图像R和源帧图像的目的帧图像F；初始化仿射参数τ0、Δτ和拉格朗日乘子Y，Δτ是初始化为0的矩阵，τ0和Y的初始化值为经验值；

2)根据公式(1)计算真实残差帧S，S＝F-R   (1)；

初始化|S′|1＝∞；

3)根据公式(2)计算预测残差帧S；

其中，J雅可比矩阵；

4)当|S′|1>|S|1时执行5)，否则执行10)；

5)计算经仿射变换的参考帧F′、参考帧F′沿着X方向的梯度图像F′x和参考帧F′沿着Y方向的梯度图像F′y；

其中，τ＝τ0，Rx和Ry分别表示源帧图像R沿着X和Y方向的梯度图像；

6)根据公式(4)计算当前的雅可比矩阵J；

J＝[Rxpx Rxpy Rx Rypx Rypy py]   (4)其中，px和py分别表示源帧图像中像素的沿X和Y方向的梯度；

7)根据公式(5)计算稀疏残差帧ΔF：

8)求解全局运动参数估计的目标函数公式(6)将公式(6)转化为交替地求解两个分别相对于S和Δτ的子问题以及拉格朗日乘子更新的问题，具体如下：a)通过软阈值法求解相对于S的子问题，参见公式(7-1)和(7-2)：其中， 为以μ-1为阈值的软阈值函数；

更新预测残差帧S；

b)通过最小二乘求解相对于Δτ的子问题，参见公式(8-1)和(8-2)：其中， 为雅可比矩阵J的逆；

更新Δτ；

c)采用公式(9)计算拉格朗日乘子Y：Y←Y+μ(JΔτ+s-ΔF)   (9)：其中，μ表示拉格朗日参数；

更新拉格朗日乘子Y；

9)令τ0←τ0+Δτ，返回4)；

10)赋值τ＝τ0；

输出参考帧F′；

输出稀疏残差帧

5.如权利要求4所述的全局运动补偿算法，其特征在于：利用对象检测的矩形区域对每一对象定义一个二值掩模M，M中运动对象对应位置的元素为0，其余背景像素对应位置的元素为1；

于是上述全局运动参数估计的目标函数(6)转变为：