一種壓縮視頻流的視頻分段和關鍵幀提取方法

王鳳領

摘要： 基于壓縮域視頻片段檢測可以省略解壓步驟，直接從原始視頻數據流提取特征，可以加快檢測率。本文首先分析了視頻數據的特性，視頻的分割和關鍵幀的選取，闡述現有的典型方法，通過分析視頻檢索技術的關鍵技術，采用基于視頻分割和關鍵幀的壓縮視頻流提取方法，提出了一種基于DC系數和運動矢量從MPEG壓縮視頻中提取關鍵幀的方法。實驗表明，所提出的方法可以減少計算負擔，并可以更好地表示視頻內容。

關鍵詞：壓縮視頻流； DC系數； 運動矢量； 關鍵幀提取

中圖分類號：TP391

文獻標志碼： A

文章編號： 2095-2163（2017）05-0079-04

0引言

視頻數據是一種非結構化數據。數據的復雜性和數量巨大以及表達方法的匱乏均使得視頻存儲和檢索成為研究難題。為了便捷管理并充分利用視頻信息，視頻分析則尤顯必要。同時還需發掘科學合理的視頻組織結構以提取視頻的特征并將其合成，以便有效地存儲和檢索視頻數據。

1視頻數據特征

不同于傳統的字符數字數據，視頻數據作為一種多媒體信息，實質上則屬于非字符數字數據。與傳統的字符數值數據相比，視頻數據具有更加豐富的內容。對其可做如下解析：

1）視頻數據具有較高的信息分辨率。信息分辨率是指媒體提供細節的數目。視頻數據若輔以深入的觀察，可以逐漸得到一些新的細節。

2）視頻數據內容的多樣性。視頻數據作為表示信息的媒介，整體上可以分為2種類型的內容：稱為信息內容的一類視頻內容，具體指代了視頻包含語義內容；另一種類型的視頻內容，稱為音頻和視頻內容，其中攜帶了包含在外部視覺表示中的視頻和音頻。

3）視頻數據解釋的多樣性和模糊性。視頻數據是連續重放的圖像信息，并且包含在圖像幀中的信息非常豐富。因而對圖片或視頻就可能生成不同的解釋，如此即與字符數值數據對視頻數據有完全準確和客觀的解釋而有所不同的是，其中往往夾雜有個人主觀因素。在視頻數據庫中，經常只是立足于查詢的相似性，即只是近似匹配的視頻數據查詢[1]。

[BT4]2視頻分段

視頻分割標準具有多樣性和復雜性的特點。對于不同的視頻對象及其應用，視頻分段也是不同的。這就使得視頻數據在組織上將建立為多級樹結構。例如，對于故事片的組織，從低到高級可以是鏡頭、場景和情節。一般來說，樹結構的底部是透鏡。任何視頻流由許多場景組成。因此，視頻數據庫，新的視頻數據流進入數據庫，數據模型應該基于多級數據流分割，底層一般是透鏡分割。研究可知，在視頻分割結構中，鏡頭是視頻剪輯的最重要形式，鏡頭技術的檢測相對來說已較為成熟[2]。

5.1MPEG視頻壓縮技術

對于MPEG壓縮標準，當視頻流被壓縮時，幀被組壓縮（GOP-圖片組）。如圖1所示，I和P幀稱為參考幀。在每組圖像中，第1幀總是B幀，并且幀內編碼用于基于塊（8×8）的離散余弦變換（DCT）來量化圖像。I幀中主要可用信息是DCT的DC系數。P幀使用前向預測幀間編碼，并且在前I幀或P幀中可定義參考幀和宏塊作為單位執行運動預測和運動補償。主要可用信息是用于運動預測的前向運動矢量和用于運動補償的預測殘差的DCT系數。在B幀中則呈現了被雙向預測的3種類型的運動矢量，分別是：前向運動矢量、后向運動矢量和雙向運動矢量[11]。

[6結束語

根據視頻數據及其信息的特點，探討研究了視頻的分割和關鍵幀的選取，綜述了現有的典型方法，通過分析視頻檢索技術的關鍵技術，采用基于視頻分割和關鍵幀的壓縮視頻流提取方法，設計提出了一種基于DC系數和運動矢量從MPEG壓縮視頻中提取關鍵幀的方法。實驗表明，本次研發提出的方法可以減少計算負擔，并可以更好地表示視頻內容。

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