[发明专利]基于视频时空属性的视频特征冗余信息压缩方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频数据压缩领域，尤其涉及一种基于视频时空属性的视频特征冗余 信息压缩方法及系统。

背景技术

随着多媒体和互联网技术的快速发展，互联网上的网络视频数量呈爆炸式增长。 对急剧增加的视频数据必须进行有效的管理、组织才能对其更好的分析和利用，例如数字 图书馆的视频资料检索、Internet上的视频搜索、VOD中的特定影片查找以及在某些领域的 视频情报分析等。但是对视频进行检索或分类却是一件非常繁琐耗时的工作，因为原始的 视频数据都是最大粒度为整个文件，最小粒度为单个帧的媒体流，没有任何中间的层次结 构。因此需要一种能代表视频信息的特征描述，使得视频分类与检索更加的准确方便。

每个视频文件根据所持续的时间长短(从几秒到几个小时)和不同的帧率(每秒十 几到几十帧)，所包含的视频帧有上百甚至上万帧，每一帧都是一张图片，包含着巨大的信 息量。

目前比较流行的做法是将镜头作为视频的处理粒度，并且通过提取一帧或几帧代 表帧来表示一个镜头，学者们提出了大量的镜头分割和代表帧提取算法，这些算法针对不 同的情况都取得了一定的成果，也在各种视频处理中得到了应用，但大部分都存在以下一 些缺陷：1)不具有通用性，只适合于特定视频。2)鲁棒性不够强，视频经过某些编辑和处理 之后无法进行准确的镜头分割3)代表帧不能充分表达一个镜头的内容信息，有可能导致信 息丢失。这些缺陷导致对视频的压缩质量不够理想，且经常存在大量的冗余信息。

因此，亟需设计一种全新的视频特征冗余信息压缩方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种视频特征冗余信息压缩方法及系 统，旨在解决现有技术中对视频压缩的鲁棒性不够强且存在大量的冗余信息的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种视频特征冗余信息压缩方法，包括：

在视频源文件中提取视频代表帧；

在每个视频代表帧中提取Shorter-SIFT(S-SIFT)特征，以进行视频空间域压缩；

基于所述S-SIFT特征在每个视频代表帧中进一步提取TC-S-SIFT特征，以进行视 频时间域压缩。

优选的，所述在每个视频代表帧中提取Shorter-SIFT(S-SIFT)特征，以进行视频 空间域压缩的步骤包括：

对每个视频代表帧中的关键点进行检测和定位；

对每个视频代表帧中的关键点进行方向赋值；

生成关键点描述子。

优选的，所述生成关键点描述子的步骤具体包括：

将坐标轴旋转为关键点的主方向，以确保旋转不变性；

在每个关键点邻域垂直方向上的小块上计算各个方向上的梯度方向直方图，以形 成多维的描述子。

优选的，所述基于S-SIFT特征在每个视频代表帧中进一步提取TC-S-SIFT特征，以 进行视频时间域压缩的步骤具体包括：

基于在每个视频代表帧中所提取到的Shorter-SIFT(S-SIFT)特征获取各个代表 帧中的多维描述符；

对每个视频代表帧中的具有S-SIFT特征的特征点进行逐帧跟踪以得到S-SIFT特 征点轨迹，并将一系列相似的S-SIFT特征按照时间顺序排列以形成所述TC-S-SIFT特征的 时域轨迹；

计算每条时域轨迹中所有的S-SIFT描述符的均值以作为所述TC-S-SIFT特征的描 述符。

另一方面，本发明还提供一种视频特征冗余信息压缩系统，包括：

提取模块，用于在视频源文件中提取视频代表帧；

第一压缩模块，用于在每个视频代表帧中提取Shorter-SIFT(S-SIFT)特征，以进 行视频空间域压缩；

第二压缩模块，用于基于所述S-SIFT特征在每个视频代表帧中进一步提取TC-S- SIFT特征，以进行视频时间域压缩。

优选的，所述第一压缩模块具体包括：

检测子模块，用于对每个视频代表帧中的关键点进行检测和定位；

赋值子模块，用于对每个视频代表帧中的关键点进行方向赋值；

生成子模块，用于生成关键点描述子。

优选的，所述生成子模块具体包括：

旋转子模块，用于将坐标轴旋转为关键点的主方向，以确保旋转不变性；