[发明专利]基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法

说明书

技术领域

本发明属于网络视频内容分析技术领域，涉及一种基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法。

背景技术

随着网络多媒体技术的深入发展，网络视频已逐渐成为信息表达的一种主流方式。在网络视频内容分析中，由于视频本身数据量较大，若对全部的视频帧进行分析需要花费大量的时间和空间，无法满足对实时性有一定要求的场合。由于视频内容在时空上具有一定的相关性，而关键帧通常能反应出视频的主要内容。因此，通过提取关键帧并进行分析，可以有效减少视频处理的数据量，降低计算的时空复杂度，提高网络视频内容分析的效率。

目前，对于关键帧的提取方法，国内外学者做了大量的研究工作，根据所处理的视频数据对象，可以将这些方法分为像素域的关键帧提取和压缩域的关键帧提取。针对像素域上的关键帧提取，可以通过对帧内像素进行光流分析来计算运动量，并选取单个镜头中运动量局部最小值处的帧作为关键帧。也可以通过利用帧的颜色直方图，边界方向直方图以及小波统计等特征来度量出帧与帧之间的差异，并选取两个连续差异较大帧的中间帧作为关键帧。还可以通过对帧间颜色直方图的差异应用低通滤波器来突出编辑持续效果，以此进行镜头分割，并在此基础上应用自适应时域采样方法提取关键帧。上述方法都是在视频完全解压缩后进行的，所以计算量比较大，效率较低难以满足实时性的要求。

压缩域视频处理技术是直接面向数据量较小的压缩视频数据，在不解压或者少解压的情况下对视频进行处理，可以大大提高视频的处理速度，因此压缩域上的关键帧提取方法研究也引起的广泛关注。有一种方法利用视频帧所包含各类型宏块的数量差异衡量帧与帧之间的差距，并应用高斯滤波和离散曲线进化方法进行关键帧的提取。另一种方法给出了利用压缩域运动向量的感知运动能量来选择关键帧的方法，并在基于MPEG-7的视频文件中取得了较好的效果。还有一种是针对在MPEG压缩视频域中基于DC系数图像直方图和运动矢量的关键帧提取方法，主要应用于视频检索中视频摘要的提取。这些方法的共同点是利用视频压缩域中的某些特征(如运动矢量MV、宏块类型等)来确定镜头边界，实现镜头分割，并从分割出的镜头中提取出关键帧，且所做的实验多数是针对MPEG系列视频压缩标准的。而目前开放的视频压缩标准比较多，上述方法在应用于其它视频压缩标准如H.261、H.263时处理速度的效果不明显。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法，可以快速准确地完成网络视频关键帧提取过程，解决了现有关键帧提取方法存在的只能处理单一视频标准的缺点，简化了视频关键帧提取过程。

本发明所采用的技术方案是，一种基于邻近I帧DC图像相似度的压缩域关键帧提取方法，该方法按照以下步骤实施：

步骤1：假设VS为待处理的原始视频流，DCⁱ为VS中第i个I帧所对应的DC图像，i＝1，2，3，...，n，n为I帧总数，则相邻I帧DC图像的相似度d_j定义为：dj=dist(j,j+1)=Σl=0L(DClj-DClj+1)2---(1)]]>