[发明专利]基于时间梯度与空间梯度实现视频指纹提取的方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理领域，尤其涉及视频指纹提取领域，具体是指一种基于时间梯度与空间梯度实现视频指纹提取的方法。

背景技术

近些年来，视频数据的数字化生产，储存和分发在数量上大大增加了，数字视频的交互越来越普遍。数字视频发展的同时，其版权保护也是一个日益重要的问题。数字视频的版权保护，需要一个有效的保护，管理，索引视频内容的方法，以应对视频复制盗版事件。

视频指纹是数字视频版权保护的一个有效方法，视频指纹识别的目标是提供对内容进行识别的快速和可靠的方法。视频指纹是将一个视频片断与其它视频片断区分开的唯一的特征向量，视频指纹识别的目标是通过测量数据库中所要检索的指纹和数据库中各个指纹的距离以确定一个给定的视频。视频指纹识别在文件共享业务、广播监控、大型视频数据库自动索引等领域中得到广泛应用。

视频指纹需要满足以下性质：

（1）鲁棒性：即稳定性，从一段遭受了失真的视频片段中提取出的指纹应该与原始的视频片段的指纹相似。

（2）独立性：两个感知上不同的视频，需要有不同的指纹。

（3）数据库检索效率：对于一个大规模的应用数据库，指纹应该是有利于进行高效的数据库搜索。

利用视频指纹技术保护版权的实现方式如下所述：对于视频提取出指纹，然后将提取出的指纹存储起来。当我们需要在一些需检测的视频中找出侵害版权的相似视频时，我们提取出这些需检测视频的指纹，与存储起来的视频进行对比，以判断视频相似度。

在视频复制盗版事件中，复制视频通常会对原始视频进行一定的处理，例如缩放，拉伸，剪切，插入等手段，而且可能同时采取多种手段。经过变换处理后的盗版视频的在像素值上可能与源视频不具备相似性，但我们提取出的视频指纹仍然需要检测出他们之间的盗版关系，即视频指纹需要鲁棒性。

在各种视频指纹技术提取技术中，文章“Sunil Lee,Yoo C.D.;Video Fingerprint Based on Centroids of Gradient Orientations;Acoustics,Speech and Signal Processing,ICASSP;Volume:2;2006”介绍了一种基于空间的质心梯度方向提取的视频指纹提取方法。该方法计算简便，而且提取的特征鲁棒性很强。本发明是基于该文章的一种视频指纹提取改良，本发明不仅提取基于空间的质心梯度方向，同时还提取基于空间和时间的梯度平均大小。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实现不仅基于空间的质心梯度方向、还提取基于空间和事件的梯度平均大小、提高视频指纹提取的稳定性、具有更广泛应用范围的基于时间梯度与空间梯度实现视频指纹提取的方法。

为了实现上述目的，本发明的基于时间梯度与空间梯度实现视频指纹提取的方法具有如下构成：

该基于时间梯度与空间梯度实现视频指纹提取的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：

（1）利用场景分割技术将视频分割成多个场景并对各个场景提取关键帧；

（2）将各个关键帧及其前后帧转化为灰度图像；

（3）调整所述的灰度图像的大小并将调整大小后的灰度图像分块；

（4）计算每块灰度图像的空间梯度平均大小和质心梯度方向以及时间梯度平均大小作为视频指纹。

较佳地，所述的利用场景分割技术将视频分割成多个场景并对各个场景提取关键帧，包括以下步骤：

（11）将视频以系统预设的固定帧速率重新采样；

（12）分别利用渐变场景变化检测和突变场景变化检测来检测所述的视频的场景变化处并将视频分割为多个场景；

（13）在各个场景中提取关键帧。

更佳地，所述的在各个场景中提取关键帧，包括以下步骤：

（131）判断被提取的场景长度是否小于2L，其中L为系统预设帧数，如果是，则继续步骤（132），否则继续步骤（133）；

（132）选择该场景中间的帧作为关键帧，然后继续步骤（2）；

（133）在该场景中每L帧选择一关键帧。

较佳地，所述的将各个关键帧及其前后帧转化为灰度图像，包括以下步骤：

（21）提取各个关键帧及各个关键帧前后的相邻帧；

（22）对各个关键帧及其前后帧进行灰度化处理获得灰度图像。

较佳地，所述的调整所述的灰度图像的大小并将调整大小后的灰度图像分块，包括以下步骤：

（31）将所述的灰度图像调整为系统预设固定大小；