[发明专利]基于对率回归分类器的HEVC压缩域视频运动分割方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于对率回归分类器的HEVC压缩域视频运动分割方法及系统。该方法包括：对HEVC压缩码流信息中的预测单元的预测模式进行数值化；对运动矢量、残差变换系数等压缩域特征滤波，去除孤立噪声并填补空洞；对镜头运动造成的全局运动进行检测并去除；对预处理之后的特征进行归一化；对归一化之后的压缩域特征，采用基于对率回归的分类算法进行前景与背景的分割。同时提供了一种基于对率回归分类器的HEVC压缩域视频运动分割系统。本发明所提供的方法及系统，针对含有镜头抖动的监控视频，能够快速准确的分割出运动物体轮廓，速度是先进的像素域运动分割方法的16.78倍，同时检测性能几乎相同。

技术领域

本发明涉及视频运动分割技术领域，具体地，涉及一种基于对率回归分类器的HEVC(HEVC/H.265是ITU-T VCEG继AVC/H.264之后所制定的新的视频编码标准)压缩域视频运动分割方法及系统。

背景技术

如今海量的视频数据，每时每刻都在产生，尤其是监控系统。尽管大多数的视频数据都是经过压缩的，但是对于这些大量数据的分析和存储仍然是个巨大的挑战。为了应对这个挑战，运动分割成为了一种至关重要的技术，因为其往往是视频分析系统的第一步。视频分割的目的就是针对视频内容帧，自动的得到一张二值图，分割出运动物体和背景。基于运动分割的结果，对视频内容更进一步的分析可以运行的更快，效果更好。

目前已经有大量的运动分割算法，大多数都是基于像素域的传统方法。对于这些方法，压缩的视频数据必须先经过解码，得到解码后的视频内容才能运行分割算法。这既会消耗大量的内存，也会耗费大量的时间。相反，在压缩域，大量码流数据中的特征，比如运动矢量，残差变换系数以及最优模式等可以非常高效快速的获取。所以，有一些在压缩域的运动分割算法被提了出来，但这些方法大多是针对符合H.264/AVC标准的压缩视频。

最新的视频编码标准HEVC/H.265提供了比上一代标准H.264/AVC更优异的编码性能，可以在相同编码质量的情况下节省50％的码率。越来越多的视频将会以H.265标准进行压缩是一个必然的趋势。然而相比于AVC，现在对于HEVC码流的运动分割方法还非常少。V.HReddy等人在V.H Reddy and C.S.Pawar，“Moving Object Detection in CompressedDomain of HEVC for Video Surveillance，”International Journal of Research inAdvent Technology，Vol.3，No.3，March 2015中提出，利用运动矢量、编码单元和预测单元，首先计算特征MIC(Motion Intensity Count)，根据得到的MIC，运动区域可以被预测得到。这种方法主要利用了运动矢量特征，没有充分利用丰富的压缩域特征，所以效果有限。在ZHAO等人在Zhao，Liang，et al.“HEVC compressed domain moving object detectionand classfication.”IEEE International Symposium on Circuits and Systems，2016.提出的算法中，一个基于支撑向量机的分类器被训练，用来决策当前图像块是否是运动的前景。这种方法虽然充分利用了诸多的压缩域特征，但是只有一帧的数据被用来判决，没有充分考虑时域的相关性。此外，这两种方法都只考虑了静态背景的情况，它们不能处理镜头发生运动的场景，比如室外监控摄像头会经常被风吹，发生轻微抖动。

发明内容

针对现有技术中存在的局限和不足，本发明的目的是提供一种基于对率回归分类器的HEVC压缩域视频运动分割方法及系统，该方法利用HEVC视频压缩码流中的运动矢量、变换残差系数信息直接在压缩域进行运动区域分割，能够高效准确的对视频中的运动区域进行分割。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案。

根据本发明的第一目的，提供一种基于对率回归分类器的HEVC压缩域视频运动分割方法，包括：