[发明专利]一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法有效

专利信息
申请号: 201210520403.X 申请日: 2012-12-06
公开(公告)号: CN103067702A 公开(公告)日: 2013-04-24
发明(设计)人: 陆垚;弋力;温江涛 申请(专利权)人: 新疆公众信息产业股份有限公司
主分类号: H04N7/26 分类号: H04N7/26;H04N7/18
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 罗文群
地址: 830000 新疆维*** 国省代码: 新疆;65
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摘要: 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。首先逐帧处理待浓缩视频,利用基于高斯混合的运动检测方法,确定视频帧中所有像素点的初始判定状态,再对其进行空域滤波处理以确定最终判定状态,比较视频帧中最终判定状态为运动状态的像素点数目与阈值的大小关系,得到视频帧的初始判定状态,待逐帧处理完成,对所有视频帧的初始判定状态进行时域滤波,得到其最终判定状态,去除其中静止状态的视频帧,得到浓缩后的视频。本方法在最大化保有信息量的前提下大幅降低视频数据量,为存储、传输带来便利,同时浓缩视频以方便观看者高效进行信息提取。且还具有浓缩程度灵活易控、缓慢变化环境下鲁棒性高等优点。
搜索关键词: 一种 用于 具有 静止 画面 视频 浓缩 方法
【主权项】:
1.一种用于具有静止画面视频的视频浓缩方法,其特征在于该方法包括以下步骤:(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IG(x,y)进行判断,若像素点(x,y)处的像素亮度IG(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;(2-2)根据当前视频帧G的像素亮度IG(x,y),对高斯背景模型中的参数进行更新,使u(t+1,x,y)=a*u(t,x,y)+(1-a)*IG(x,y),d保持不变,其中u(t,x,y)为t时刻像素点(x,y)处高斯背景模型的均值参数,a为更新参数,a的取值范围在0-1之间;(3)对步骤(2)的像素点的初始判定状态进行空域滤波处理,确定相应像素点的最终判定状态,具体过程包括以下步骤;(3-1)以f(x,y)表示视频帧G中第x行、第y列上的像素点的初始判定状态,若该像素点的初始判定状态为运动状态,则使f(x,y)=1,若该像素点的初始判定状态为静止状态,则使f(x,y)=0;(3-2)以g(x,y)表示视频帧G中第x行、第y列上的像素点滤波后的最终判定状态,若滤波后g(x,y)=1,则判定该像素点的最终判定状态为运动状态,若滤波后g(x,y)=0,则判定该像素点的最终判定状态为静止状态;(3-3)根据步骤(2)确定的像素点的初始判定状态,对视频帧G中的所有像素点的初始判定状态进行滤波处理,若像素点(x,y)的上、下、左、右四个点的初始判定状态同时为运动状态,则像素点(x,y)的最终判定状态为运动状态,若像素点(x,y)的上、下、左、右四个点中的任何一个点的初始判定状态不为运动状态,则像素点(x,y)的最终判定状态为静止状态,即:若f(x-1,y)=1且f(x+1,y)=1且f(x,y-1)=1且f(x,y+1)=1,则g(x,y)=1;若f(x-1,y)≠1或f(x+1,y)≠1或f(x,y-1)≠1或f(x,y+1)≠1,则g(x,y)=0;(4)初始判定视频帧G运动状态的步骤说明如下:设定一个运动帧中运动像素数目的阈值A,A的取值范围在0.01XY和0.5XY之间,其中X为视频帧G的总行数,Y为视频帧G的总列数,根据步骤(3)得到的g(x,y)的值,对视频帧G中所有像素点的g(x,y)的值求和,得到视频帧G中最终判定状态为运动状态的所有像素点的数目和S,即:将S与阈值A进行比较,若S>A,则判定视频帧G的初始判定状态为运动状态,若S≤A,则判定视频帧G的初始判定状态为静止状态;(5)重复步骤(1)-(4),得到待浓缩视频中所有视频帧的初始判定状态;(6)对上述待浓缩视频中所有视频帧的初始判定状态进行时域平滑滤波,得到待浓缩视频中所有视频帧的最终判定状态,包括以下步骤:(6-1)以F(t)表示待浓缩视频中第t帧的初始判定状态,若第t帧的初始判定的运动状态,则F(t)=1,若第t帧为初始判定的静止状态,则F(t)=0;(6-2)以H(t)表示视频中第t帧的最终判定状态,若H(t)=1表示该帧的最终判定状态为运动状态,若H(t)=0表示该帧的最终判定状态为静止状态;(6-3)设定一个时域滤波的窗口大小参数m,取值范围为20和1000之间,设定一个确定最终判定状态的阈值M,范围在0.05*m和0.5*m之间,根据步骤(5)得到的待浓缩视频中所有视频帧的初始判定状态,对待浓缩视频中所有视频帧的初始判定状态进行时域滤波处理,并将时域滤波处理结果与阈值M进行比较,若则H(t)=1,该视频帧的最终判定状态为运动状态,若则H(t)=0,该视频帧的最终判定状态为静止状态;(7)将待浓缩视频中的最终判定状态为静止状态的视频帧去除,得到浓缩后的视频。
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