基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种视频处理方法，尤其涉及一种视频索引及对齐方法。
【背景技术】
[0002]现代生活中，每天都有大量的视频从各种系统中产生。这些视频越来越多地被用户采用数字化形式进行存储。
[0003]为了用计算机处理视频信息，需要对视频进行编辑，把一段视频分割成便于检索的一组视频。在进行视频分割时，由于视频的数据量很大，都存储到本地进行编辑会占用很大的本地存储空间，并占用很大的网络带宽传输视频数据。所以，为了便于编辑视频并减小存储空间和网络带宽的占用，采用编辑低码率视频进行设置切割点，然后利用切割点来切割高码率视频的方式以提高工作效率。但利用低码率视频的切割点切割高码率视频时，由于视频是流式存储的数据，不易找到高码率视频的准确切割位置，影响对高码率视频的切割准确性。
[0004]公开号为CN104780389A的中国专利文献，公开了一种视频处理方法及装置，并具体公开了如下技术特征:接收待播放视频对应的数据流，生成具备不同视频码率的第一数据流和第二数据流;编辑第一数据流，获取待播放视频所对应的视频切割点;根据获取的所述视频切割点，对第二视频数据流进行切割和编辑;将相同内容的数据流生成不同码率的数据流并对其进行切割、编辑等处理。尽管该专利文献公开的方法，在一定程度上提高了视频数据传输效率，但是其在第二视频数据流中不能准确找到对应切割点的视频帧的位置，造成切割后的视频中多帧或少帧等情况，影响用户观看视频的体验。
【发明内容】
[0005]为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，能够准确找到视频流中切割点的视频帧位置，实现视频流的精确到帧的切割。
[0006]为实现上述目的，本发明提供的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，包括以下步骤:
1)对低码率视频数据流和高码率视频数据流建立帧图像特征索引；
2)在低码率视频数据流中设置切割点，并提取该切割点附近的帧图像特征；
3)在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。
[0007]其中，所述步骤3)是利用帧图像的相似度原理，在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。
[0008]本发明提出的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，由于建立了高低码率视频数据流的帧图像特征索引，用于快速进行视频切割点的匹配和查找，实现了切割点的准确定位。在这种机制下，提高了视频切割的准确率，加快了大的视频文件的切割速度。
[0009]本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
【附图说明】
[0010]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为根据本发明的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法工作流程图。
【具体实施方式】
[0011]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0012]图1为根据本发明的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法工作流程图，下面将参考图1，对本发明的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法进行详细描述。
[0013]首先，在步骤101，进行视频的录制，生成高码率视频数据流和低码率视频数据流。所述高码率视频数据流为每秒传送4M的数据;所述低码率视频数据流为每秒钟传送低于512K的数据。
[0014]在步骤102，并在高码率视频数据流和低码率视频数据流中分别建立帧图像特征索引。帧图像特征的提取是把视频中的帧图像通过颜色直方图等方法提取的一串图像的特征数据。
[0015]在步骤103，对低码率视频数据流进行编辑，设置切割点。切割点的设置是由编辑人员观察视频，在视频节目(例如:新闻联播)的开始位置的帧位置设置起始切割点，在视频节目的结束位置的帧位置设置结束切割点。
[0016]在步骤104，根据设置的低码率视频数据流的切割点，提取低码率视频数据流切割点附近帧图像特征，在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。本实施例中，提取低码率视频数据流切割点附近N个帧图像特征索引，在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。
[0017]在步骤105，在找到的高码率视频数据流切割点的位置，对高码率视频数据流进行切割。
[0018]在步骤106，判断是否还存在未切割的切割点，如果有则返回步骤104，没有则结束。
[0019]本发明的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，通过建立高低码率视频数据流的帧图像特征索引，利用帧图像经过各种转码后，其特征会保持接近的相似度的原理，快速准确地实现高码率视频数据流切割点的准确到帧的定位和切割，提高了整个处理过程的效率，提高了切割的准确度。
[0020]本领域普通技术人员可以理解:以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种基于连续图像特征的自动化视频索弓I及对齐方法，包括以下步骤: 1)对低码率视频数据流和高码率视频数据流建立帧图像特征索引； 2)在低码率视频数据流中设置切割点，并提取该切割点附近的帧图像特征； 3)在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。2.根据权利要求1所述的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，其特征在于，所述步骤I)建立帧图像特征索引是将视频中的帧图像通过颜色直方图的方法提取出一串图像的特征数据，并建立索引。3.根据权利要求1所述的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，其特征在于，所述步骤3)是利用帧图像的相似度原理，在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。
【专利摘要】一种基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，包括以下步骤：1）对低码率视频数据流和高码率视频数据流建立帧图像特征索引；2）在低码率视频数据流中设置切割点，并提取该切割点附近的帧图像特征；3）在高码率视频数据流帧图像特征索引中进行匹配查找切割点。本发明的基于连续图像特征的自动化视频索引及对齐方法，由于建立了高低码率视频数据流的帧图像特征索引，用于快速进行视频切割点的匹配和查找，实现了切割点的准确定位。在这种机制下，提高了视频切割的准确率，加快了大的视频文件的切割速度。
【IPC分类】H04N21/234, H04N21/44
【公开号】CN105472407
【申请号】CN201510928219
【发明人】付文朝, 李沫楠, 林剑锋
【申请人】北京网博视界科技股份有限公司
【公开日】2016年4月6日
【申请日】2015年12月15日