[发明专利]视频封面自动抽取方法及装置

权利要求书

1.一种视频封面自动抽取方法，其特征在于，包括：

S10将视频进行解压缩得到序列帧；

S20依次提取各帧的局部特征点，并计算每个特征点的强度；

S30针对每帧，保留预设数量强度较强的特征点；

S40对保留的特征点进行K阶量化；

S50针对每帧，统计K阶特征点中每阶特征点的数量，得到各帧的特征向量；

S60对所有帧的特征向量进行Kmeans聚类，并将聚集数量最多的一类作为视频的主场景；

S70提取距离主场景对应类别中心点最小的一帧，并将其作为视频的封面图。

2.如权利要求1所述的视频封面自动抽取方法，其特征在于，在步骤S10之后还包括：

S11根据预设规则对解压得到的序列帧进行抽取，得到帧的集合；

在步骤S20中，依次提取集合中各帧的局部特征点。

3.如权利要求1所述的视频封面自动抽取方法，其特征在于，在步骤S20中，具体为：依次提取各帧的SIFT特征点或SURF特征点，并计算每个特征点的强度。

4.如权利要求1或2或4所述的视频封面自动抽取方法，其特征在于，在步骤S40中，进一步包括：

S41对保留的特征点进行Kmeans聚类；

S42根据聚类得到的各类别的中心点对特征点进行量化。

5.如权利要求1或2或3所述的视频封面自动抽取方法，其特征在于，在步骤S40中，具体为：根据预设的K阶特征点对保留的特征点进行K阶量化。

6.一种视频封面自动抽取装置，其特征在于，包括：

视频解压模块，用于对视频进行解压缩得到序列帧；

特征提取模块，用于依次提取视频解压模块得到的各帧的局部特征点，并计算每个特征点的强度；

特征点保留模块，根据特征提取模块的计算结果，针对每帧，保留预设数量强度较强的特征点；

量化模块，用于对特征点保留模块保留的特征点进行K阶量化；

统计模块，用于根据量化模块的量化结果，针对每帧，统计K阶特征点中每阶特征点的数量，得到各帧的特征向量；

聚类模块，用于对统计模块统计得到的所有帧的特征向量进行Kmeans聚类，并将聚集数量最多的一类作为视频的主场景；

封面图提取模块，用于提取距离主场景对应类别中心点最小的一帧，并将其作为视频的封面图。

7.如权利要求6所述的视频封面自动抽取装置，其特征在于，在视频封面自动抽取装置中还包括：

帧抽取模块，用于根据预设规则对解压得到的序列帧进行抽取，得到帧的集合；

在特征提取模块中，依次提取帧抽取模块抽取的集合中各帧的局部特征点，并计算每个特征点的强度。

8.如权利要求6所述的视频封面自动抽取装置，其特征在于，在特征提取模块中，依次提取各帧的SIFT特征点或SURF特征点，并计算每个特征点的强度。

9.如权利要求6或7或8所述的视频封面自动抽取装置，其特征在于，在量化模块中，包括：

聚类单元，用于对对特征点保留模块保留的特征点进行Kmeans聚类；

量化单元，用于根据聚类单元聚类得到的各类别的中心点对特征点进行量化。

10.如权利要求6或7或8所述的视频封面自动抽取装置，其特征在于，在量化模块中，根据预设的K阶特征点对保留的特征点进行K阶量化。