一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，涉及图像压缩技术，解决了以降低清晰度为代价的方法不利于作业现场安全监控任务的技术问题。对连续两帧的所述视频图像进行差分运算，得到单点权重值；根据所述单点权重值求取所述视频图像的权重等级；将权重等级不符合设定权重等级的所述视频图像进行相似度分析，并将相似度值在设定相似阈值内的视频图像进行归类分组，以获得类似图像组；从所述类似图像组中抽取信息量最大的视频图像，并将其进行上传保存。本发明专利技术大大压缩的视频大小，缓解电力作业监控系统大量在线实时视频传输的带宽压力，也更有利于为后续的视频储存和进一步分析。进一步分析。进一步分析。

【技术实现步骤摘要】
一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法


[0001]本专利技术涉及图像压缩技术，更具体地说，它涉及一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法。

技术介绍

[0002]电网中大部分的作业现场都安装了视频监控。随着电网规模的扩大，作业点和作业次数都快速增长。随之而来是视频监控的路数不断增长，同时画面的质量不断提高。这给电力视频监控中心带来了两方面的问题：一方面是监控中心得视频传输线路承担巨大的宽带传输负荷；二是视频的存储需要巨大的存储空间。这些现实的问题就要求对电力的监控视频进行高效的压缩，以保证实时传输通道不发生阻塞以及发生存储空间不足的问题。
[0003]现阶段，变电站运用的视频压缩技术，往往都是从图像质量的角度上，通过运用压缩技术，实现数据进行编码重新构造。这种办法虽然能够适当的将原视频数据的大小进行压缩，但也间接的降低了视频的清晰度，导致图像信息丢失。这种以降低清晰度为代价的方法显然不利于作业现场的安全监控任务，因而需要寻找一个新的方法，即满足作业视频监控的高清度要求，又能将视频进行压缩。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，解决了以降低清晰度为代价的方法不利于作业现场安全监控任务的问题。
[0005]本专利技术所述的一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一、将采集到的视频图像进行预处理，并对连续两帧的所述视频图像进行差分运算，得到单点权重值；
[0007]步骤二、根据所述单点权重值求取所述视频图像的内容权重值；
[0008]步骤三、根据所述内容权重值确定视频图像的权重等级；
[0009]步骤四、将权重等级不符合设定权重等级的所述视频图像进行相似度分析，并将相似度值在设定相似阈值内的视频图像进行归类分组，以获得类似图像组；
[0010]步骤五、从所述类似图像组中抽取信息量最大的视频图像，并将其进行上传保存。
[0011]所述步骤一，具体包括：
[0012]第一步、对采集到的所述视频图像进行中值滤波处理；
[0013]第二步、对滤波后的所述视频图像进行灰度处理；
[0014]第三步、将连续两帧所述的视频图像对应的像素点灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像；
[0015]第四步、逐个对所述差分图像的每个像素点进行二值化处理，获取差分图像中像素点的单点权重值。
[0016]通过以下判断式对所述像素点进行二值化处理：
[0017][0018]其中，W(x,y)为单点权重值；D
n
(x,y)为差分图像中相应像素点的绝对值；T1为设定的差分阈值。
[0019]在步骤二中，通过以下公式求取所述视频图像的内容权重值：
[0020][0021]其中，为内容权重值；a
×
b是视频图像的像素。
[0022]在步骤三中，通过以下判断式确定视频图像的权重等级：
[0023][0024]其中，C
n
为第n帧视频图像的权重等级；T2为设定权重阈值。
[0025]步骤四，具体包括：
[0026]第一步、读取权重等级不符合设定权重等级的所述视频图像；并将所述视频图像的尺寸设置成统一的大小；
[0027]第二步、将统一大小后的视频图像进行灰度化处理；
[0028]第三步、计算灰度化处理后的所述视频图像像素的平均值；
[0029]第四步、根据所述平均值生成哈希值，得到所述视频图像的哈希指纹；
[0030]第五步、计算相邻两帧所述的视频图像的哈希指纹之间的汉明距离，通过以下判断公式判断相邻两帧所述的视频图像的相似度值：
[0031][0032]其中，S为相似度值；H为汉明距离；
[0033]第六步、将所述相似度值在设定相似阈值内的视频图像进行进行归类分组，以获得类似图像组。
[0034]步骤五，具体包括：
[0035]第一步、通过以下公式计算所述类似图像组中每帧图像点灰度和邻域灰度均值对类似图像灰度值发生的概率：
[0036][0037]其中，i为点灰度；j为邻域灰度均值，且0≤i，j≤L
‑
1；M
×
N为类似图像的大小；f(x,y)为类似图像中坐标为(x,y)的像素灰度值；
[0038]第二步、通过以下公式分别计算每帧所述类似图像的信息熵：
[0039][0040]第三步、选取所有所述信息熵中熵值最大的帧作为关键帧，并将所述关键帧对应
的视频图像上传保存。
[0041]有益效果
[0042]本专利技术的优点在于：通过对视频图像内容权重及其相似度的分析，以对视频图像进行分类，并对监控视频中的关键帧进行保存，实现对监控视频的压缩。在保证保留监控视频的关键信息的情况下，大大压缩的视频大小，缓解电力作业监控系统大量在线实时视频传输的带宽压力，也更有利于为后续的视频储存和进一步分析。
附图说明
[0043]图1为本专利技术的压缩处理方法流程示意图；
[0044]图2为本专利技术的视频图像权重等级划分示意图；
[0045]图3为本专利技术的处理方法与标准HM16.0的实验结果对照表。
具体实施方式
[0046]下面结合实施例，对本专利技术作进一步的描述，但不构成对本专利技术的任何限制，任何人在本专利技术权利要求范围所做的有限次的修改，仍在本专利技术的权利要求范围内。
[0047]参阅图1，本专利技术的一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，包括以下步骤：
[0048]步骤一、将采集到的视频图像进行预处理，并对连续两帧的视频图像进行差分运算，得到单点权重值。通过对连续两帧视频图像进行差分运算，能检测判断出当前监控视频中是否出现有运动目标。
[0049]该步骤具体包括：
[0050]第一步、对采集到的视频图像进行中值滤波处理，以提高视频图像的质量。
[0051]第二步、对滤波后的视频图像进行灰度处理。
[0052]第三步、将连续两帧的视频图像对应的像素点灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像。
[0053]本实施例中，设视频图像序列中第n帧和第n
‑
1帧图像为f
n
和f
n
‑1，两帧对应像素点的灰度值记为f
n
(x,y)和f
n
‑1(x,y)，将两帧图像对应像素点的灰度值进行相减，并取其绝对值，其表达式为：
[0054]D
n
(x，y)＝|f
n
(x，y)
‑
f
n
‑1(x，y)|。
[0055]其中，n为1以上的自然数。
[0056]最终将所有的像素点灰度绝对值整合，得到差分图像。
[0057]第四步、逐个对差分图像的每个像素点进行二值化处理，获取差分图像中像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将采集到的视频图像进行预处理，并对连续两帧的所述视频图像进行差分运算，得到单点权重值；步骤二、根据所述单点权重值求取所述视频图像的内容权重值；步骤三、根据所述内容权重值确定视频图像的权重等级；步骤四、将权重等级不符合设定权重等级的所述视频图像进行相似度分析，并将相似度值在设定相似阈值内的视频图像进行归类分组，以获得类似图像组；步骤五、从所述类似图像组中抽取信息量最大的视频图像，并将其进行上传保存。2.根据权利要求1所述的一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括：第一步、对采集到的所述视频图像进行中值滤波处理；第二步、对滤波后的所述视频图像进行灰度处理；第三步、将连续两帧所述的视频图像对应的像素点灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像；第四步、逐个对所述差分图像的每个像素点进行二值化处理，获取差分图像中像素点的单点权重值。3.根据权利要求2所述的一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，其特征在于，通过以下判断式对所述像素点进行二值化处理：其中，W(x，y)为单点权重值；D
n
(x，y)为差分图像中相应像素点的绝对值；T1为设定的差分阈值。4.根据权利要求1所述的一种基于内容权重的视频高效压缩处理方法，其特征在于，在步骤二中，通过以下公式求取所述视频图像的内容权重值：其中，为内容权重值；a
×
b是视频图像的像素。5.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，王天师，利雅琳，樊志伟，谭伟，张春梅，高杨，刘惠华，吴金珠，熊伟，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：