[发明专利]一种基于GPU的视频分层方法

摘要

本发明提供了一种基于GPU的视频分层方法。对于输入的视频，首先选择关键帧，用mean-shift图像分割方法对图像进行图像过分割处理，得到一系列区域块，然后通过统计各个区域块中运动信息匮乏的像素所占比例，标注出纹理信息匮乏的区域块，接着对未标注的区域块计算仿射运动参数，对面积达到阈值的区域块进行聚类处理，得到初始层，最后结合运动信息和颜色信息对未指派的像素区域进行计算处理，将其指定到所述初始的层次中的相应层中，完成关键帧的分层处理操作。对于视频中其它帧，主要结合先前帧的分层结果以及当前帧的信息，利用最大后验概率模型对其进行分层处理，并且使用GPU对其进行加速，使得视频每帧的处理效率得到很大提升。

主权项

一种基于GPU的视频分层方法，其特征在于它包括以下步骤：1)、对于输入的视频，选择其中的一帧作为关键帧，对关键帧进行图像分割操作，得到一系列区域块；采用光流法计算关键帧中各像素的光流信息；2)、统计各个区域块中运动信息匮乏的像素所占的比例，标注出纹理信息匮乏的区域块；3)、对于未标注为纹理信息匮乏的区域块，根据区域块中像素的光流信息，计算区域块对应的仿射运动参数；4)、根据区域块对应的仿射运动参数，对面积达到阈值的区域块进行聚类处理，将得到的聚类簇作为初始的层次；对初始的层次中的各层重新计算仿射运动参数；5)、结合运动信息和颜色信息对未指派的像素区域进行计算处理，将其指定到所述初始的层次中的相应层中；未指派的像素区域包含两部分：其一，步骤4中因为面积未达到所述阈值，而没有参与聚类处理的区域块；其二，步骤4中参与聚类处理，但没有被所述初始的层次涵盖的区域块；6)、对视频中的其它帧采用最大后验概率模型进行分层处理；7)、采用基于GPU的算法提高步骤6)的计算处理速度。