的压缩比，从而提高了视频数据的传输速率和存储效率，同时提高了视频数据的检索效率。
[0052] 图2是本发明第二实施方式的基于视频的局部特征描述子的压缩方法流程示意 图。
[0化3] 如图2所示，本实施方式中的步骤S201、S202、S205与第一实施方式中的步骤 S102、S102、S104、S105基本相同，不同的是，本实施方式对局部特征描述子的压缩方法中， 在步骤S202之后、步骤S204之前还包括步骤S203,同时相应的步骤S204有所不同，具体 的：
[0化4] 步骤S203,对所述残差系数进行变换得到变换系数。
[0化5] 优选的，本步骤中的变换方式为DCT变换或KLT变换或DST变换，从而得到变换系 数。该里的变换可W采用一维系数矩阵，也可W采用二维系数矩阵。
[0056] 步骤S204,对所述变换系数进行量化并得到量化系数。该里的量化可W为标量量 化，也可W为矢量量化。
[0化7] 图3是本发明第二实施方式具体实施例的压缩方法流程图。
[005引本实施例W-个基于视频的128维SIFT局部特征描述子为例，详细说明本发明的 压缩方法。
[0059] 如图3所示，本实施例的基于视频的局部特征描述子的压缩方法，包括如下步骤：
[0060] 步骤S301，首先对原始视频帖所携带的视频内容通过视频编码器进行编码，得到 重构帖。
[0061] 步骤S302,将重构帖存储在重构帖缓存中。
[0062] 步骤S303,从原始视频帖中提取局部特征描述子，对所述描述子进行预测，具体 的：
[006引假设当前正在编码的第i帖的第j个局部特征描述子为S;.=(与，乂，v。。其中 是描述子的空间位置信息，是局部特征描述子向量。
[0064] 步骤S304,帖内预测，通过式（1)
[0065]
【主权项】
1. 一种基于视频的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述方法包括如下步 骤： 对当前局部特征描述子进行帖内预测得到第一预测信号，对所述当前局部特征描述子 进行帖间预测得到第二预测信号，对所述当前局部特征描述子进行重构帖预测得到第=预 测信号； 通过预设的优化策略对所述第一预测信号、第二预测信号、第=预测信号进行计算并 选择满足所述预设的优化策略的预测信号为最终预测信号，计算所述最终预测信号的残差 系数； 对所述残差系数进行量化得到量化系数； 对所述量化系数进行滴编码，输出码流。
2. 根据权利要求1所述的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述计算残差系 数之后，得到量化系数之前，所述方法还包括： 对所述残差系数进行变换得到变换系数； 所述对所述残差系数进行量化得到量化系数，进一步为，对所述变换系数进行量化得 到量化系数。
3. 根据权利要求1所述的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述方法还包括： 对所述量化系数进行反量化和反变换后，得到重构描述子，并存储所述重构描述子； 所述对当前局部特征描述子进行帖内预测得到第一预测信号，进一步包括：在当前局 部特征描述子所在的当前帖中，从所存储的重构描述子中找到一个与所述当前局部特征描 述子最相近的重构描述子作为第一预测信号。
4. 根据权利要求3所述的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述对所述当前 局部特征描述子进行帖间预测得到第二预测信号，进一步包括：在所述视频的已编码的帖 中，找到一个与所述当前局部特征描述子最相近的重构描述子，作为第二预测信号。
5. 根据权利要求1至4所述的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述对所述当 前局部特征描述子进行重构帖预测得到第=预测信号，进一步包括；在所述当前局部特征 描述子所在帖的重构帖对应位置提取局部特征描述子作为第=预测信号。
6. 根据权利要求1至4所述的局部特征描述子的压缩方法，其特征在于，所述量化为标 量量化或矢量量化。
7. -种基于视频的局部特征描述子的压缩系统，其特征在于，所述系统包括；预测模 块、预测信号选择模块、量化模块、滴编码模块；其中， 所述预测模块用于对当前局部特征描述子进行帖内预测得到第一预测信号，对所述当 前局部特征描述子进行帖间预测得到第二预测信号，并用于对所述当前局部特征描述子进 行重构帖预测得到第=预测信号； 所述预测信号选择模块与所述预测模块相连，用于通过预设的优化策略对所述第一预 测信号、第二预测信号、第=预测信号进行计算并选择满足所述预设的优化策略的预测信 号为最终预测信号，计算所述最终预测信号的残差系数； 所述量化模块与所述预测信号选择模块相连，用于接收所述预测模块所输出的残差系 数，并用于对所述残差系数进行量化得到并输出量化系数； 所述滴编码模块与所述量化模块相连，用于接收所述量化模块输出的量化系数，并用 于对所述量化系数进行滴编码，输出码流。
8. 根据权利要求7所述的局部特征描述子的压缩系统，其特征在于，所述系统还包括 变换模块，所述变换模块与所述预测信号选择模块和量化模块相连，用于接收所述预测信 号选择模块输出的残差系数，并用于对所述残差系数进行变换得到并输出变换系数； 所述量化模块进一步用于接收所述变换模块所输出的变换系数，并用于对所述残差系 数变换后的所述变换系数进行量化得到量化系数。
9. 根据权利要求7所述的局部特征描述子的压缩系统，其特征在于， 所述系统还包括重构描述子存储模块，所述重构描述子存储模块与滴编码模块和预测 模块相连，用于对所述量化系数进行反量化和反变换，而后构建重构描述子，并存储所述重 构描述子； 所述预测模块进一步用于在当前局部特征描述子所在的当前帖中，从所存储重构描述 子中找到一个与所述当前局部特征描述子最相近的重构描述子作为第一预测信号，并进一 步用于，在所述视频的已编码的帖中，找到一个与所述当前局部特征描述子最相近的重构 描述子，作为第二预测信号。
10. 根据权利要求7至9所述的局部特征描述子的压缩系统，其特征在于， 所述预测模块进一步用于，在所述当前局部特征描述子所在帖的重构帖对应位置提取 局部特征描述子作为第=预测信号。
【专利摘要】本发明公开了一种基于视频的局部特征描述子的压缩方法和系统，用以解决现有技术中视频局部特征描述子的压缩问题。所述方法包括预测、量化、熵编码，其中预测包括帧内预测、帧间预测、重构帧预测，通过预设的优化策略从三种模式的预测信号中选择最佳预测信号，而后计算预测信号的残差系数，对残差系数进行量化得到量化系数，再对量化系数进行熵编码，输出熵编码后形成的码流，完成对视频的局部特征描述子的压缩。通过本发明对视频局部特征描述子进行压缩，在联合视频内容的基础上，使压缩后的视频局部特征数据得到紧凑的表示，达到高的压缩比，同时提高了视频数据的检索效率。
【IPC分类】H04N19-13, H04N19-513, H04N19-61
【公开号】CN104661034
【申请号】CN201510073612
【发明人】马思伟, 张翔, 王苫社, 王诗淇
【申请人】北京大学
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年2月11日