视频底层特征提取技术研究

孙晓雪++隋文秀++侯一民

摘要：近年来，随着信息技术的迅猛发展，各种各样的视频信息和人们的生活戚戚相关，视频技术的研究俨然成为一个热门的研究领域。本文重点对视频的底层特征中的彩色特征、运动特征和镜头特征进行了提取技术的研究。在计算彩色特征和运动特征时首先把预告片视频分离成单帧图像，再计算每个预告片中的每帧图像的这两类特征，最后取整个预告片视频的所有帧的均值作为最终需要的特征结果。而镜头特征是根据每个预告片视频的关键帧的位置获得的。

关键词：视频底层特征 彩色特征 运动特征 镜头特征

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）12-0091-01

1 引言

近些年来，随着人类社会进入信息时代，视频图像有关硬件（摄像头、视频采集卡、视频处理芯片、计算机）的普及及其价格的大幅度降低，视频产品以及多媒体产品正以飞快的速度渗透到人们生活的各个方面。其巨大的商业价值和应用前景受到了越来越多的公司、科研机构以及大中专学校的重视，并纷纷投入到视频图像的研究和开发工作中，目前，视频技术的研究俨然成为一个热门的研究领域。

为了识别、理解或建模视觉媒体，需要提取相关的底层特征来进行分析。本文重点对彩色特征、运动特征和镜头特征这三类底层特征进行了提取。特征的提取过程如图1所示。

2 彩色特征

色彩是视觉的一个重要属性，彩色直方图是重要的彩色特征，常用来表示图像内容颜色信息的相似性，它为识别多颜色对象的鲁棒性、有效性提供了一个强大而有效的线索[1]。但是正如本文前面所叙述的，亮度值、对比度值和其他一些参数也应该作为本课题的研究内容被提及到。在彩色特征部分涉及预告片视频中的亮度、对比度、饱和度、色彩度和帧简单程度的均值和方差这10个评价特征。亮度特征是在HSV空间中计算的，它是视频的每一帧中每个像素的亮度均值。相似的，饱和度也是视频中每一帧中每个像素在HSV空间计算的均值。一个帧的对比度计算如下：

式中，r，g和b是取决于视频帧中所有像素红色、绿色和蓝色的分量。

色彩度是反映图像色彩混合复杂性的参数。帧中色彩度特征定义如下：

在一帧中，var是计算数据方差的函数，mean是计算数据均值的函数。

当拍摄电影时为了减少背景中对象带来的注意力分散，摄影师经常使背景相对一致或简单。我们用背景中的颜色分布来衡量这个简单度，帧简单度特征用文献[2]中的方法定义，提取视频中每一帧的所有特征，视频中帧简单度的最终特征值就是计算每一帧特征的均值。

3 运动特征

运动特征是反映视频中图像的场景或对象的变化率。当拍摄视频时，如果是平移、跟踪或缩放它也可被视为相机的移动速度。

可通过以下的方法计算运动特征。首先，把预告片视频中的图像分割成16×16块。计算每一块的中心并比较第n帧和第n+1图像。根据块中心的变化率，把块中心变化的均值作为帧的运动特征。在整个视频中，所有帧运动的均值作为运动特征。所有帧运动的方差作为视频的运动方差。

4 镜头特征

镜头的长度和方差对于预告片视频也是很重要的特征。为了计算镜头长度和镜头长度方差，必须首先选择关键帧。本文中采用相对简单的方法获得预告片视频的关键帧，即选择视频中位于镜头边缘的帧，这意味着，当镜头变化时，第一和最后一幅图像可被视为关键帧。提取视频中的每一帧，然后结合第n帧和第n+1帧的彩色直方图和边缘直方图，用相应于这两帧的矩阵的相关值比较相邻帧。特征的提取和组合方法用文献[3]中提到的基本方法实现。选择关键帧后，应关注预告片视频中的四个值，它们是“视频长度”、“镜头数目”、“镜头长度均值”和“镜头方差均值”。“视频长度”是整个预告片的持续时间。“镜头数目”是预告片中镜头的数目。“镜头长度均值”是预告片所有镜头持续时间的均值。“镜头长度方差”是预告片中所有镜头的长度方差。

经过以上步骤后，将获得包括“亮度均值”、“对比度均值”、“饱和度均值”、等16个特征。

5 结语

本文着重对视频彩色、运动及镜头三大类特征的提取技术进行了研究，然而在视频研究方面还有很多需要解决的问题，下一步要做的是进一步对所提取的特征进行分析选择，并结合更多的主、客观因素进行综合研究。