[發明專利]一種基于MCP稀疏表示的視頻關鍵幀提取方法

在審

• 申請號: 202210122460.6
• 申請日: 2022-02-09
• 公開（公告）號: CN114463680A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 李玉潔;譚本英;丁數學
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/40;G06F16/71;H04N19/85
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 陳光磊

本發明公開一種基于MCP稀疏表示的視頻關鍵幀提取方法，包括以下步驟：拆分視頻，獲得圖像幀，基于所述圖像幀，構建視頻信號矩陣；利用MCP稀疏約束構建稀疏表示模型；將所述視頻信號矩陣輸入所述稀疏表示模型，利用DC編碼優化所述稀疏表示模型，計算稀疏系數矩陣，基于所述稀疏系數矩陣，獲取關鍵幀索引；基于所述關鍵幀索引，提取所述視頻中的關鍵幀。本發明提高了關鍵幀提取算法的計算速度，同時使提取的關鍵幀數量減少，降低壓縮率。

技術領域

本發明涉及計算機視覺關鍵幀提取技術領域，特別是涉及一種基于MCP稀疏表示的視頻關鍵幀提取方法。

背景技術

視頻摘要已成為智慧城市、智慧空間中的視頻服務的主要研究內容，將助力物聯網設備或傳感器有效地處理視頻信息。例如，視頻摘要為用戶提供了快速識別視頻的概覽信息以及識別整個視頻是否值得觀看的能力。在這里，關鍵幀提取是視頻摘要中的重要問題。由于視頻數據量巨大，并且含有很多噪音，如何有效提取視頻的關鍵幀信息非常重要。視頻信號由連續幀組成，時間冗余性特別大，即相鄰幀之間的相關性很強，因此十分適合使用關鍵幀提取方法。關鍵幀提取是選取少量信息量最大的幀去近似表示原始視頻，可以緩解高維視頻信號處理的壓力，提高視頻理解的效率。

目前基于稀疏模型的關鍵幀提取由于其突出的優點、簡單性和成熟的數學分析而引起了極大的關注。信號的稀疏表示有完善的數學表示。通過字典與稀疏系數矩陣來描述信號，可獲得復雜信號更為簡潔的表示方式，從而提高信號處理性能。值得注意的是，基于稀疏表示的關鍵幀提取方法，其有效性主要取決于稀疏約束，這通常基于L1范數。例如用于視頻分類和摘要的稀疏建模表示選擇(SMRS)方法使用L1范數來計算與關鍵幀對應的稀疏稀疏矩陣。但是現有的稀疏約束無法提取到有效的關鍵幀，并且基本都是基于傳統的L1范數，沒有考慮稀疏系數矩陣中視頻幀的結構信息。

因此，開發更有效的方法以獲得更好的視頻關鍵幀是必要的。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于MCP稀疏表示的視頻關鍵幀提取方法，以解決上述現有技術存在的問題，提高了關鍵幀提取算法的計算速度，同時使提取的關鍵幀數量減少，降低壓縮率。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：本發明提供一種基于MCP稀疏表示的視頻關鍵幀提取方法，包括以下步驟：

拆分視頻，獲得圖像幀，基于所述圖像幀，構建視頻信號矩陣；

利用MCP稀疏約束構建稀疏表示模型；

將所述視頻信號矩陣輸入所述稀疏表示模型，利用DC編碼優化所述稀疏表示模型，計算稀疏系數矩陣，基于所述稀疏系數矩陣，獲取關鍵幀索引；

基于所述關鍵幀索引，提取所述視頻中的關鍵幀。

可選地，基于所述圖像幀，構建視頻信號矩陣包括：提取所述圖像幀的圖像信息，將每一幀的所述圖像信息作為列，構建所述視頻信號矩陣。

可選地，所述稀疏表示模型為：

其中，S為視頻信號矩陣，X為稀疏系數矩陣，J_MCP(X)為MCP稀疏約束，λ為權重系數。

可選地，所述稀疏系數矩陣為：

其中，X為稀疏系數矩陣，S為視頻信號矩陣，J_MCP(X)為MCP稀疏約束，λ為權重系數。

可選地，利用DC編碼優化所述稀疏表示模型，計算所述稀疏系數矩陣包括：

利用DC分解方法將所述稀疏系數矩陣分解為兩個凸函數之差的形式，如下式所示：