[发明专利]一种图块和弦类似度计算方法

说明书

本发明属于图块计算领域，具体是一种图块和弦类似度计算方法，包括1)视频帧图像两级分割：将当前帧与下一帧的图像进行两级分隔，每帧分成8*8的一级图块，每块一级图块再次分隔成16*16的二级图块，并通过图形分析软件将其YUV值记录；2)二级图块YUV值求和：对一级图块中的二级图块进行求和，得到每块一级图块的和；3)一级图块余弦法内积计算：分别计算出当前帧一级图块的内积、下一帧同一图块的内积以及连续两帧同一图块的内积；4)相邻帧图块类似度计算：通过计算内积的数学关系，得到相邻两帧的类似度。

技术领域

本发明属于图块计算领域，具体是一种图块和弦类似度计算方法。

背景技术

图块的相似分析在很多方面有着重要的作用，例如对视频的压缩，当整个视频中出现大量的相似图块时，只保存一个图块的数据可有效的压缩整个视频的容量，另一方面则是分析当前是否存在运动物体，在监控方面快速分析有重要作用。

目前对于图块类似度的分析，一般有以下三种技术

1、逐像素分析

通过分析当前帧与下一帧的每一个像素点进行对比，通过对比其RGB值或YUV值，得到每一像素的区别，分析出图块的类似度，此方法判断准确，但计算量较大。

2、图像模板匹配

通过建立一个模板，通过对视频的每一帧分析，逐渐形成新的图像模板，通过用模板对当前帧进行比对，得到其大概的类似度，此方法计算较为简单，但精确度较差。

3、PSNR峰值信噪比

PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等)，因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种计算量少，分析效率高的图块类似度计算方法。

为解决上述技术问题，本发明一种图块和弦类似度计算方法采用的技术方案是：

一种图块和弦类似度计算方法，步骤如下：1)视频帧图像两级分割：将当前帧与下一帧的图像进行两级分隔，每帧分成8*8的一级图块，每块一级图块再次分隔成16*16的二级图块，并通过图形分析软件将其YUV值记录；2)二级图块YUV值求和：对一级图块中的二级图块进行求和，得到每块一级图块的和；3)一级图块余弦法内积计算：分别计算出当前帧一级图块的内积、下一帧同一图块的内积以及连续两帧同一图块的内积；4)相邻帧图块类似度计算：通过计算内积的数学关系，得到相邻两帧的类似度。

和现有技术相比，本发明一种图块和弦类似度计算方法的有益效果是：采用视频帧图像两级分割、二级图块YUV值求和、一级图块余弦法内积计算、相邻帧图块类似度计算；利用上述图块类似度计算方法，使得在图块类似度上，相比现有的对图块类似度的分析和计算上，步骤简单，具有效率高，计算量少的优点。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的效果作进一步说明，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明图块类似度计算方法的步骤图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下以空调系统为例，结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处说描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图块类似度计算方法，如图1所示，本发明包括如下步骤：