本发明属于图块计算领域,具体是一种图块和弦类似度计算方法。
背景技术:
图块的相似分析在很多方面有着重要的作用,例如对视频的压缩,当整个视频中出现大量的相似图块时,只保存一个图块的数据可有效的压缩整个视频的容量,另一方面则是分析当前是否存在运动物体,在监控方面快速分析有重要作用。
目前对于图块类似度的分析,一般有以下三种技术
1、逐像素分析
通过分析当前帧与下一帧的每一个像素点进行对比,通过对比其rgb值或yuv值,得到每一像素的区别,分析出图块的类似度,此方法判断准确,但计算量较大。
2、图像模板匹配
通过建立一个模板,通过对视频的每一帧分析,逐渐形成新的图像模板,通过用模板对当前帧进行比对,得到其大概的类似度,此方法计算较为简单,但精确度较差。
3、psnr峰值信噪比
psnr是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标,然而它是基于对应像素点间的误差,即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。
技术实现要素:
为了克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种计算量少,分析效率高的图块类似度计算方法。
为解决上述技术问题,本发明一种图块和弦类似度计算方法采用的技术方案是:
一种图块和弦类似度计算方法,步骤如下:1)视频帧图像两级分割:将当前帧与下一帧的图像进行两级分隔,每帧分成8*8的一级图块,每块一级图块再次分隔成16*16的二级图块,并通过图形分析软件将其yuv值记录;2)二级图块yuv值求和:对一级图块中的二级图块进行求和,得到每块一级图块的和;3)一级图块余弦法内积计算:分别计算出当前帧一级图块的内积、下一帧同一图块的内积以及连续两帧同一图块的内积;4)相邻帧图块类似度计算:通过计算内积的数学关系,得到相邻两帧的类似度。
和现有技术相比,本发明一种图块和弦类似度计算方法的有益效果是:采用视频帧图像两级分割、二级图块yuv值求和、一级图块余弦法内积计算、相邻帧图块类似度计算;利用上述图块类似度计算方法,使得在图块类似度上,相比现有的对图块类似度的分析和计算上,步骤简单,具有效率高,计算量少的优点。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的效果作进一步说明,以充分地理解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明图块类似度计算方法的步骤图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下以空调系统为例,结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处说描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图块类似度计算方法,如图1所示,本发明包括如下步骤:
1)视频帧图像两级分割;
2)二级图块yuv值求和;
3)一级图块余弦法内积计算;
4)相邻帧图块类似度计算;
利用上述图块类似度计算方法,使得在图块类似度上,相比现有的对图块类似度的分析和计算上,具有效率高,计算量少的优点。
下面对每一步骤进行详细的描述:
步骤一:视频帧图像两级分割
将一张图像的当前帧与下一帧的图像进行两级分隔,每帧分成8*8的一级图块,每块一级图块再次分隔成16*16的二级图块,并通过图形分析软件将其yuv值记录。
步骤二:二级图块yuv值求和
选出图像中的第一区块,将当前帧的第一区块记为a,并通过对a区块的二级图块的yuv值进行求和计算,得到a区块颜色之和,记为a
a=a1+a2+a3+…+a16
同理根据另一图像进行分割,得到b区块颜色之和,记为b
b=b1+b2+b3+…+b16
步骤三:一级图块余弦法内积计算
分别计算出当前帧一级图块a的内积,记为aa
aa=a1a1+a2a2+a3a3+…+a16a16
后帧一级图块b的内积,记为aa
bb=b1b1+b2b2+b3b3+…+b16b16
以及图块a以及图块b的内积
ab=a1b1+a2b2+a3b3+…+a16b16
步骤四:相邻帧图块类似度计算
通过对aa、ab、bb相关内积,通过计算其相关度,得到相邻帧的一级图块类似度δ。
附图中给出了本发明的较佳实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本说明书所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。