[发明专利]一种提取压缩视频关键帧的方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频技术领域，尤其涉及一种提取压缩视频关键帧的方法。

背景技术

随着网络技术和多媒体技术的快速发展，数字时代来临了，海量的视频涌入Internet，进入人们的生活，给人们带来了视觉和听觉的享受。与此同时，对这些海量视频进行科学合理的管理便成了摆在人们面前的一个艰巨的任务。人们如何在海量的视频中获取自己感兴趣的视频数据也成为计算机技术必须解决的问题。视频检索技术研究也正是在数字时代的召唤下成为了当今世界计算机领域研究的一个热点问题。

关键帧提取是视频检索的关键部分，关键帧的质量直接影响到视频检索的效率。为了节省检索过程的时间开销以及计算机系统资源消耗，许多学者开始考虑直接在压缩域下进行视频检索。

现有的关键帧提取方法包括：基于镜头边界法、基于内容分析的方法、基于运动分析的方法、基于镜头活动性的方法、基于视频无监督聚类提取关键帧、基于MPEG压缩域提取关键帧等方法。其中现有技术中一种提取视频关键帧的方法是，在根据l帧及DC系数进行最小程度解码的条件下，采用抽象的质点表示图像的组成，并通过跟踪质心的特征提取关键帧。该方法实现此较简单，但是选取的特征相对单一，并且阈值的确定也需要多次测试，所以该方法提取的关键帧准确度较低。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的缺陷，提供一种提取压缩视频关键帧的方法，通过该方法能够此较准确地提取出可以反映视频主要内容的关键帧，并且弥补了单一利用DC系数特征信息对视频内容描述不完整的缺陷。

一种提取压缩视频关键帧的方法，该方法分为两部分，第一部分是对视频进行特征提取，第二部分是对特征曲线进行检测提取关键帧；具体的为，首先从DC系数提取视频的颜色特征，其次提取AC系数的边缘和纹理等方面的特征，采用高斯模型归一化不同的数值，进而得到融合特征，由此得到完整的特征相似度，以便提高关键帧的代表性和准确率；然后利用特征相似度建立曲线，最后对曲线进行两次曲率检测提取关键帧。

基于DCT的DC系数特征提取的具体操作如下：

DC系数中包含了帧图像的大部分颜色信息，为了使提取的图像颜色信息能够接近人眼的视觉感知，利用式(1)把从DC系数中提取的图像的RGB颜色特征转换到HSV颜色空间；

H=arccos(R-G)+(R-B)2(R-G)2+(R-B)·(G-B)B≤G2π-arccos(R-G)+(R-B)2(R-G)2+(R-B)·(G-B)B>G]]>