[发明专利]动态视频分析运动目标检索系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频分析的领域，尤其是动态视频分析运动目标检索系统。

背景技术

近年来随着多媒体和电子通讯技术的飞速发展，视频、图像、计算机视觉、多媒体数据库和计算机网络技术日益融合，视频分析技术得到了人们极大的重视，取得了长足的进展，出现了许多相关的新概念、新算法、新标准、新协议、新技术和新理论，并在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们生活水平都起到了重要的作用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种动态视频分析运动目标检索系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：动态视频分析运动目标检索系统，包括视频编码、视频对象分割、视频流以及视频检索，视频对象分割对图像或视频序列按照一定的标准分割成区域，分割后的图像或视频序列通过视频编码和视频检索，经过视频编码的数字信息通过存储、播放、传输的基础传输给视频流，视频流通过切变检测在镜头内选择关键帧，提取镜头的运动特征和关键帧中的视觉特征后存入视频数据库，根据用户提交的查询按照一定特征进行视频检索，将检索结果按照相似性程度交给用户，当用户对查询结果不满意时可以优化查询结果，自动根据用户的意见优化检索结果。

所述的视频对象分割采用空间分水岭分割算法，其具体步骤如下：

步骤1：进行形态学梯度运算，建立梯度图像；

步骤2：对梯度图像进行形态重建，去除比结构元素小的明暗噪声及非规则干扰，修正区域极大值和极小值，简化梯度图像，使其易于分割；

步骤3：计算图像的分形维数，获得图像的区域分形特征图，设定阈值，找出处于目标内部的图像块，即分形标记；

步骤4：对步骤2产生的简化梯度图像执行分水岭分割，保留分割后所得图像中与分形标记相对应的区域；

步骤5：将步骤4的保留区域进行合并，得到最终分割结果。

本发明的有益效果是，本发明的动态视频分析运动目标检索系统，采用空间分水岭分割算法进行视频对象分割，可以使分割结果具有较为完整的轮廓和精确连续的边缘，采用此种系统，能够使得视频与网络更好的融合，从而有效地解决了视频存储、播放和传输的问题。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的空间分水岭分割算法的流程图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

如图1所示的动态视频分析运动目标检索系统，包括视频编码、视频对象分割、视频流以及视频检索，视频对象分割对图像或视频序列按照一定的标准分割成区域，分割后的图像或视频序列通过视频编码和视频检索，经过视频编码的数字信息通过存储、播放、传输的基础传输给视频流，视频流通过切变检测在镜头内选择关键帧，提取镜头的运动特征和关键帧中的视觉特征后存入视频数据库，根据用户提交的查询按照一定特征进行视频检索，将检索结果按照相似性程度交给用户，当用户对查询结果不满意时可以优化查询结果，自动根据用户的意见优化检索结果。

如图2所示的动态视频分析运动目标检索系统，视频对象分割采用空间分水岭分割算法，其具体步骤如下：步骤1：进行形态学梯度运算，建立梯度图像，把梯度图像作为输入图像，即