[發(fā)明專(zhuān)利]基于顏色聚類(lèi)的視頻鏡頭分割方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110267399.X
• 申請(qǐng)日: 2021-03-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112883899A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張憲民;吳立新;黃勇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海科江電子信息技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 上海諾衣知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31298
• 代理人: 劉艷芝

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顏色聚類(lèi)的視頻鏡頭分割方法，首先，在任一幀視頻圖像內(nèi)選擇一定數(shù)量的像素點(diǎn)構(gòu)成集合，在顏色域內(nèi)對(duì)該集合的像素點(diǎn)進(jìn)行顏色聚類(lèi)運(yùn)算；其次，按最近鄰顏色距離規(guī)則聚類(lèi)每一像素點(diǎn)；按最近鄰顏色類(lèi)規(guī)則合并顏色類(lèi)；然后，計(jì)算幀內(nèi)每個(gè)顏色類(lèi)的中心坐標(biāo)(x,y,z)、計(jì)算每個(gè)顏色類(lèi)的半徑Radius、統(tǒng)計(jì)每個(gè)顏色類(lèi)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)count，并構(gòu)成幀內(nèi)顏色類(lèi)矢量及其標(biāo)注；最后，計(jì)算幀間圖像之間的幀內(nèi)顏色類(lèi)矢量的相似度，建立基于顏色類(lèi)矢量圖像幀間相似度估計(jì)模型；根據(jù)每一幀圖像的顏色類(lèi)矢量將一段視聽(tīng)信息媒體流聚類(lèi)為鏡頭序列。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于媒體視聽(tīng)信息處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于顏色聚類(lèi)的視頻鏡頭分割方法。

背景技術(shù)

廣播電視互聯(lián)網(wǎng)新媒體視聽(tīng)信息監(jiān)測(cè)監(jiān)管中需要對(duì)視頻序列的內(nèi)容進(jìn)行視頻分析。鏡頭分割是視頻分析的關(guān)鍵技術(shù)；

每一個(gè)視聽(tīng)信息流，或是CCTV-1臺(tái)24小時(shí)節(jié)目流，或是手機(jī)新媒體的一段短視頻流，都是若干鏡頭組成的。每個(gè)鏡頭是一段圖像幀序列組成，這些幀圖像時(shí)間相關(guān)、顏色空間相關(guān)、亮度分布相關(guān)、幾何特征相關(guān)、內(nèi)容也相關(guān)。

目前，國(guó)內(nèi)外影視行業(yè)，對(duì)視聽(tīng)信息流進(jìn)行鏡頭分割大多采用人工觀察的方法，鏡頭如何分割都是通過(guò)相關(guān)操作人員觀察決定。

人工觀察的方法精確度及效率低，可能會(huì)影響視頻的播放效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是：提供一種基于顏色聚類(lèi)的視頻鏡頭分割方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中人工觀察方法分割鏡頭精確度及效率低的問(wèn)題。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：

基于顏色聚類(lèi)的視頻鏡頭分割方法，包括如下步驟：

步驟1、在任一幀視頻圖像內(nèi)選擇一定數(shù)量的像素點(diǎn)構(gòu)成集合，在顏色域內(nèi)對(duì)該集合的像素點(diǎn)進(jìn)行顏色聚類(lèi)運(yùn)算；

步驟2、引入類(lèi)別數(shù)的限制參數(shù)C1，按最近鄰顏色距離規(guī)則聚類(lèi)每一像素點(diǎn)；按最近鄰顏色類(lèi)規(guī)則合并顏色類(lèi)，使得幀內(nèi)顏色聚類(lèi)的類(lèi)別數(shù)為C1或小于C1；

步驟3、計(jì)算幀內(nèi)每個(gè)顏色類(lèi)的中心坐標(biāo)(x,y,z)、計(jì)算每個(gè)顏色類(lèi)的半徑Radius、統(tǒng)計(jì)每個(gè)顏色類(lèi)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)count，并構(gòu)成幀內(nèi)顏色類(lèi)矢量及其標(biāo)注：

{Color1((x,y,z),Radius,count)；Color2((x,y,z),Radius,count)；…ColorC1((x,y,z),Radius,count))}；

步驟4、計(jì)算幀間圖像之間的幀內(nèi)顏色類(lèi)矢量的相似度，建立基于顏色類(lèi)矢量圖像幀間相似度估計(jì)模型；將每一幀圖像的顏色類(lèi)矢量進(jìn)行相似度估計(jì)聚類(lèi)分析計(jì)算；將一段視聽(tīng)信息媒體流聚類(lèi)為鏡頭序列。

聚類(lèi)過(guò)程中，顏色空間的坐標(biāo)系可以為CIE1931為基礎(chǔ)的各類(lèi)顏色表達(dá)空間。

所述顏色表達(dá)空間包括CIE-RGB、YUV、YCbCr、RGB、HSV。

步驟1中，在任一幀視頻圖像內(nèi)至少選擇60％的像素點(diǎn)構(gòu)成集合。

步驟3中，計(jì)算每個(gè)顏色類(lèi)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)count時(shí)，引入每個(gè)顏色類(lèi)最少像素個(gè)數(shù)的限制參數(shù)C2，在鏡頭聚類(lèi)過(guò)程中，如某個(gè)顏色類(lèi)的像素點(diǎn)少于最少像素個(gè)數(shù)的限制參數(shù)C2，則將該顏色類(lèi)去掉或?qū)⒃擃伾?lèi)的像素點(diǎn)歸并到最近鄰的類(lèi)別中去。

聚類(lèi)后的鏡頭序列包括：時(shí)間相關(guān)、顏色空間相關(guān)、亮度分布相關(guān)、幾何特征相關(guān)、內(nèi)容相關(guān)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

1、基于顏色相關(guān)對(duì)視頻鏡頭進(jìn)行分割，直接通過(guò)計(jì)算機(jī)硬件處理，速度快，精確度高。