[发明专利]一种基于聚类的镜头关键帧提取方法

权利要求书

1.一种基于聚类的镜头关键帧提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：针对视频，提取视频帧的HSV颜色直方图作为特征向量；

步骤2：对HSV颜色直方图进行聚类，动态生成若干个簇，每个簇中包含镜头的若干个视频帧；

步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：对HSV颜色直方图进行归一化；

归一化公式为：

其中N_k代表新生成的HSV归一化颜色直方图中第k级的值，O_k代表原先HSV颜色直方图中第k级的值，i取值范围为1～颜色直方图的总级数；

步骤2.2：生成一个新的簇，该簇包含视频的第一帧，簇的质心为第一帧的HSV归一化颜色直方图的值；

步骤2.3：对于视频中非第一帧的帧X，计算该帧HSV颜色直方图与当前存在的所有簇的颜色直方图的距离；

颜色直方图i与颜色直方图j间的距离定义为：

其中，m代表颜色分量，即色调H、饱和度S和明度V；v_i,m,k代表在m颜色分量下，归一化颜色直方图i的第k级的值；N代表颜色直方图的总级数；W_m为颜色分量m在计算距离时所占的权重；

步骤2.4：判断是否存在一个簇C，使帧X与簇C的颜色直方图距离小于设定的阈值Threshold；

若是，则判断帧X属于簇C，并且更新簇C的质心；簇的质心计算公式如下：

其中N_k′为更新后质心颜色直方图第k级的值，C_k为更新前质心颜色直方图第k级的值，F_K为新加入帧的颜色直方图第k级的值；S为帧X加入簇C后，簇中包含的总帧数；

若否，则帧X属于一个全新簇D；将全新簇D的质心初始化为帧X的HSV归一化颜色直方图的值；

步骤2.5：重复步骤2.3-2.4，直至完成视频中所有帧的处理；

步骤3：对规模较小的簇进行合并，若某个簇的大小小于预设值，则将该簇合并到其他簇中；

步骤4：根据颜色直方图距离或者图像熵选取关键帧。

2.根据权利要求1所述的基于聚类的镜头关键帧提取方法，其特征在于：步骤3中，若某个簇的大小满足S＜W×F，则将该簇进行合并；其中S为簇中包含的帧数，W为设定的权值，F为镜头的总帧数；计算该簇质心与其它簇之间的颜色直方图距离，选取距离最小的簇进行合并，并更新合并后的簇的质心。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的基于聚类的镜头关键帧提取方法，其特征在于：步骤4中，遍历每一个簇中的每一帧，计算该帧HSV归一化颜色直方图与所属簇的质心的颜色直方图的距离；选取距离最小的帧作为该簇的关键帧；因此，若聚类结束后存在k个簇，则能选取出k个关键帧。

4.根据权利要求1-2任意一项所述的基于聚类的镜头关键帧提取方法，其特征在于：步骤4中，遍历每一个簇中的每一帧，计算该帧HSV颜色直方图的图像熵H：

其中N为颜色直方图的级数，p_i为颜色直方图某一级i出现的概率；从中选取图像熵最大的帧作为该簇的关键帧；因此，若聚类结束后存在k个簇，则能选取出k个关键帧。