一种基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方法，包括：步骤1，读取视频，提取每帧视频的图像特征；步骤2，计算每帧视频与相邻的前一帧视频的图像特征差异；步骤3，运用滑动窗口自适应的方法检测镜头边界；步骤4，对每个镜头利用聚类算法提取关键帧；步骤5，计算关键帧的权重，选取权重较高的若干个关键帧，按时间排序，作为视频关键帧。本发明专利技术通过比较各视频帧的图像特征，准确地检测出镜头边界，高效地提取出每个镜头的关键帧，将权重较高的N个关键帧按时间排序后作为视频的关键帧，能够有效的代表整个视频。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频处理
，具体涉及一种基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方法。
技术介绍
随着互联网多媒体的快速发展，每天有海量的视频上传到互联网上，基于内容的视频检索成为亟待解决的问题。视频是图像按照时间顺序依次编码的数据流，在存储空间和计算资源有限的情况下，提取出视频的关键帧来代表视频，用关键帧来建立索引，为基于内容的视频检索提供了实现可能。因而，关键帧提取技术是实现基于内容的视频检索的关键技术之一。在视频领域，由一系列时间上不间断的帧组成的片段称为镜头。而关键帧，就是从原始视频数据中抽取静态图像帧，用概括的方式表示镜头的内容。关键帧提取技术主要有两方面的要求：一是在去除冗余的前提下，提取的关键帧能够有效反映视频内容；二是提取关键帧的算法时间复杂度较低。传统的提取关键帧方法有基于镜头边界的方法，基于运动和内容分析的方法，基于聚类的方法，以及基于压缩视频的方法。基于镜头边界的方法鲁棒性不好，容易受到视频图像变化程度的影响，且选取的关键帧不一...

【技术保护点】
一种基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方法，其特征在于，包括：步骤1，读取视频，提取每帧视频的图像特征；步骤2，计算每帧视频与相邻的前一帧视频的图像特征差异；步骤3，运用滑动窗口自适应的方法检测镜头边界；步骤4，对每个镜头利用聚类算法提取关键帧；步骤5，计算关键帧的权重，选取权重较高的若干个关键帧，按时间排序，作为视频关键帧。

【技术特征摘要】
1.一种基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方法，其特征在
于，包括：
步骤1，读取视频，提取每帧视频的图像特征；
步骤2，计算每帧视频与相邻的前一帧视频的图像特征差异；
步骤3，运用滑动窗口自适应的方法检测镜头边界；
步骤4，对每个镜头利用聚类算法提取关键帧；
步骤5，计算关键帧的权重，选取权重较高的若干个关键帧，按时间
排序，作为视频关键帧。
2.如权利要求1所述的基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方
法，其特征在于，步骤1包括如下步骤：
步骤1-1、将每帧视频转换到HSV颜色空间，然后划分为若干图像块；
步骤1-2、计算每个图像块在HSV颜色空间的直方图特征；
步骤1-3、将各图像块的直方图特征拼接后，归一化得到每帧视频的
图像特征。
3.如权利要求1所述的基于镜头边界检测和聚类的视频关键帧提取方
法，其特征在于，步骤2中，依据下式计算每帧视频与相邻的前一帧视频
的图像特征差异：
difft＝||Ft-Ft-1||2式中：Ft表示第t帧的图像特征；Ft-1表示第t-1帧的图像特征；difft表示
第t帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚万超，杨朝欢，蔡登，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33