[发明专利]一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法，属于视频压缩技术领域。

背景技术

数字视频之所以需要压缩，是因为它原来的形式占用的空间大得惊人。视频经过压缩后,存储时会更方便。数字视频压缩以后并不影响作品的最终视觉效果，因为它只影响人的视觉不能感受到的那部分视频。例如,有数十亿种颜色,但是只能辨别大约1024种。因为觉察不到一种颜色与其邻近颜色的细微差别，所以也就没必要将每一种颜色都保留下来。还有一个冗余图像的问题—如果在一个60秒的视频作品中每帧图像中都有位于同一位置的同一把椅子，那就没有必要在每帧图像中都保存这把椅子的数据了，总之，压缩视频实质上就是去掉感觉不到的那部分数据的过程。

现有的视频压缩方法主要集中在通过一定的编码方法去除视频冗余，从而达到降低存储、传输数据量的作用，典型方法如预测编码、统计编码(熵编码)、变换编码等。

通常现有的视频压缩格式综合利用以上各种压缩编码方法以获得较高的数据压缩比，最为著名的是H.264，由国际电信联盟（ITU-T）所制定的新一代的视频压缩标准。H.264最具价值的部分无疑是更高的数据压缩比。在同等的图像质量条件下，H.264的数据压缩比能比当前DVD系统中使用的MPEG-2高2-3倍，比MPEG-4高1.5-2倍。正因为如此，经过H.264压缩的视频数据，在网络传输过程中所需要的带宽更少，也更加经济。

视频中真正向观看者传达信息的是运动的画面而非静止画面。从信息论的角度而言，由静止画面组成的视频片段中，由于静止帧的可预测性，其并不能消除任何观看者的不确定性，从而不能提供任何信息。对于试图从视频中获取一定信息观看者而言，静止画面占用了观看者的观看时间，属于无用片段。现有的视频压缩方法以对于这一部分静止画面的处理方法是利用帧间预测进行时域冗余压缩，解码播放时尽量恢复这一静止片段，这样的处理方式确实带来了存储和传输上的码率增益，但是从观看者的角度而言，解码播放的这一部分的视频内容分散其观看精力，占用其观看时间却没有提供任何信息。具体以监控视频为例进行说明。

随着平安城市等大型项目的开展，监控视频的压缩处理受到越来越大的关注，每天产生的庞大的数字视频数据量以及由此引发的巨大的网络传输压力、数据处理压力，成为了大型监控系统架设过程中必须要给予着重考虑的关键问题。目前监控视频处理中的一些核心内容仍然离不开人工辅助操作，比如如果需要从很多段的监控视频中找到能够提供关键信息的几帧核心视频内容，那么则需要将视频调出播放，人工观测标注，再对关键视频片段进行后续处理。人工标注的过程漫长而繁琐，因为监控视频大部分时间片段所能提供的信息很有限，尤其考虑到大部分监控摄像头固定，拍摄所得监控视频中存在大量连续静止的画面，这一部分画面基本不能向观看者提供任何信息，但为了不错过核心内容，随便跳过一些视频片段又不是一种可行的方案，整体而言，这种工作模式效率较低，限制了监控视频的处理速度，加重了安防部门视频处理的负担。现有的视频压缩方法对这一问题束手无策，因为其不会改变视频时长，无法将视频的信息量进行汇集浓缩。

发明内容

本发明的目的是提出一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法，利用监控视频等具有静止画面的视频在视频内容上具有冗余性的特点，进行视频编码后的进一步浓缩。使得此类视频在内容上更加精简，加快观看视频者检索视频的速度。

本发明提出的具有静止画面视频的视频浓缩方法包括以下步骤：

（1）从输入待浓缩视频中读取一个视频帧G；

（2）利用基于高斯混合的运动检测方法，确定视频帧G中像素点的初始判定状态，包括以下步骤：

（2-1）设定一个判定阈值T，T的取值范围在0-1之间，按照高斯背景模型，对视频帧G中的每一像素点(x,y)处的像素亮度I^G(x,y)进行判断，若像素点(x,y)处的像素亮度I^G(x,y)符合下式：

则像素点(x,y)符合高斯背景模型，判定像素点(x,y)为背景点，像素点(x,y)的初始判定状态为静止状态，

若则像素点(x,y)不符合高斯背景模型，判定像素点(x,y)为前景点，即像素点(x,y)的初始判定状态为运动状态，

其中u(x,y)为与每个像素点(x,y)相对应的高斯背景模型的均值参数，d为与每个像素点(x,y)相对应的高斯背景模型的方差参数；