本发明专利技术公开了一种视频对象级时域编辑方法及系统，涉及视频处理技术领域，包括以下步骤：S1：提取视频中每一帧的静态背景图像；S2：用视频中每一帧的图像减去对应的静态背景图像，以获得视频对象；S3：调整所述视频对象的起始播放时间，设置所述视频对象的重采样方式；S4：选择所述视频对象的起始播放时间和重采样方式，根据选择结果对所述视频对象在时域上重排；S5：将所述重排后的视频对象的每一帧图像与对应的静态背景图像合成，从而得到视频编辑结果。本发明专利技术通过获取静态背景图像，使得在不使用精细分割方式的情况下，就能达到实现视频对象的标注和获得，进而快速实现单个视频对象级的时域编辑，从而达到各种视频特效效果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理
，特别涉及一种视频对象级时域编辑方法及系统。
技术介绍
作为影视制作中不可或缺的手段，视频编辑技术可以使影视制作产生一些具有娱乐性和梦幻性的视频场景，使完美特效出现在影视作品。影视制作后期中在时间轴上的视频编辑是产生特效的重要策略之一。快速运动能完美地表现时光流逝之感。云卷云舒、车水马龙，这些场景在电影当中通常用数倍于常速的方式来播放。慢速运动则能增强紧张或者戏剧性的视频场景。例如，影视作品里常常在某些危急场景中使用极慢的方式来播放。目前时间轴上的视频编辑通常只是应用于整个视频帧的操作，即在某个场景中所有视频对象都是经历相同的时间快/慢变化编辑，如Peker等人于2001年提出的"Constant Pace Skimming and Temporal Sub-sampling of Video using Motion Activity” 和 Bennett 等人于 2007 年提出的"Computational Time-lapse Video”。这些方法针对每一帧，在时间轴上采取一定的重采样方法抽取出一些图像，然后将这些图像以正常速度播放，从而达到整帧内容的时域快/慢编辑。相对于整帧图像做快/慢变化编辑，允许单个视频运动对象在时间轴上的变化将能使导演提供更大的自由来实现更多的艺术表现。基于单个视频运动对象在时间轴上的编辑通常需要以下步骤视频对象的标注与精细分割、时域操作和还原回到背景图像中以合成最终视频。视频对象的半自动标注技术较为高效，如Bradski等人于1998年提出的均值漂移标注"Computer Vision Face Tracking for Use in a Perceptual User Interface，， 和 Goldman 等人于 2008 年提出的粒子滤波方法"Video Object Annotation, Navigation and Composition”。半自动标注技术为本视频对象级时域编辑方法提供了较好的技术基石出。如果视频对象之间在时空上原已有相交或重叠，而编辑之后也可能会产生新的相交或重叠，因此需要对视频对象做精细地分割与抠取。近年来精细抠取视频对象的方法层出不穷。Li等人于2005年提出三维图模型“Video Object Cut and Paste” ;Wang等人于2005年提出交互式的均值漂移分割Interactive Video Cutout” ；Bai等人于2009年提出局部分类模型方法“Video Snapcut =Robust Video Object Cutout Using Localized Classifiers”。即使有上述技术进步，视频对象的精细分割与抠取到目前为止仍然是一项极其繁琐的工作，即使是训练有素的视频制作人员，也需要大量的手工交互工作来完成。Schodl 等人于 2002 年的 “Editing Object Behaviour in Video Sequences” 工作使用蓝屏背景来拍摄运动物体并抽取其时空信息，但这并不能广泛使用于常用视频中。此外，有一些方法试图使用视频尺度伸缩技术来实现时域编辑。该类方法通常在视频三维中以类似于“抽线”的方式来改变运动物体的显示时间，如Chen于2008年提出的“Video Carving", Li 于 2009 年提出的"Video Condensation by Ribbon Carving，，，Slot 于 2009 年的"Content-aware Video Editing in the Temporal Domain，，，但这些方法受限于抽线的较小自由度，且不能高效的产生各种编辑效果。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何避免使用精细分割方式，就能达到实现视频对象的标注和获得。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种视频对象级时域编辑方法，包括以下步骤Sl 提取视频中每一帧的静态背景图像；S2 用视频中每一帧的图像减去对应的静态背景图像，以获得视频对象；S3 调整所述视频对象的起始播放时间，设置所述视频对象的重采样方式；S4:选择所述视频对象的起始播放时间和重采样方式，根据选择结果对所述视频对象在时域上重排；S5:将所述重排后的视频对象的每一帧图像与对应的静态背景图像合成，从而得到视频编辑结果。优选地，步骤Sl之前包括以下步骤SO 对视频进行预处理，以实现视频内容稳定。优选地，所述预处理包括均值滤波、检测和对齐。优选地，步骤S2中具体包括以下步骤S21 将视频中每一帧的图像中去除与静态背景图像中对应像素颜色值相同的区域，以获得由所述视频对象构成的前景运动区域；S22:在视频中每一帧的前景运动区域中得到与预设标注的特定视频对象区域相重合的部分，将视频中每一帧重合的部分作为该帧的视频对象。优选地，步骤S4中具体包括以下步骤S41 将重排后的视频对象相对于原视频对象定义为Ai*x+Bi，其中，Ai为某一视频对象i在时域上被拉长或缩短的倍数，χ为重排后的视频对象i相比起原视频的起始播放时间，Bi为视频对象i在时域上偏移的数值；S42 通过求下列公式中T的最小值，以获得Ai和Bi， ‘T = T\ + T2] Ai*t5 + Bi = Aj*t5 + Bj\(Ai *t6 + Bi)-(Aj*tl + Bj)\ > 0其中，权利要求1.一种视频对象级时域编辑方法，其特征在于，包括以下步骤51提取视频中每一帧的静态背景图像；52用视频中每一帧的图像减去对应的静态背景图像，以获得视频对象；53调整所述视频对象的起始播放时间，设置所述视频对象的重采样方式；54选择所述视频对象的起始播放时间和重采样方式，根据选择结果对所述视频对象在时域上重排；55将所述重排后的视频对象的每一帧图像与对应的静态背景图像合成，从而得到视频编辑结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤Sl之前包括以下步骤SO 对视频进行预处理，以实现视频内容稳定。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括均值滤波、检测和对齐。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中具体包括以下步骤521将视频中每一帧的图像中去除与静态背景图像中对应像素颜色值相同的区域，以获得由所述视频对象构成的前景运动区域；522在视频中每一帧的前景运动区域中得到与预设标注的特定视频对象区域相重合的部分，将视频中每一帧重合的部分作为该帧的视频对象。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中具体包括以下步骤541将重排后的视频对象相对于原视频对象定义为Ai*x+Bi，其中，Ai为某一视频对象i在时域上被拉长或缩短的倍数，χ为重排后的视频对象i相比起原视频的起始播放时间，Bi为视频对象i在时域上偏移的数值；542通过求下列公式中T的最小值，以获得Ai和Bi，‘T = T\ + T2< Ai*t5 + Bi = Aj*t5 + Bj \(Ai *t6 + Bi)-(Aj*tl + Bj)\ > 0其中，Tl = I I (Ai*tl+Bi)-(Ai*t2+Bi) | |*| | (Ai*tl+Bi)-(Ai*t2+Bi) 本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种视频对象级时域编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１：提取视频中每一帧的静态背景图像；Ｓ２：用视频中每一帧的图像减去对应的静态背景图像，以获得视频对象；Ｓ３：调整所述视频对象的起始播放时间，设置所述视频对象的重采样方式；Ｓ４：选择所述视频对象的起始播放时间和重采样方式，根据选择结果对所述视频对象在时域上重排；Ｓ５：将所述重排后的视频对象的每一帧图像与对应的静态背景图像合成，从而得到视频编辑结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张松海，卢少平，胡事民，魏瑨，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11
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