基于模糊概念格的视频纹理特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊概念格的视频纹理特征提取方法，主要解决现有方法计算量大、效率低、实时性不高的问题。实现步骤：(1)将视频镜头分割，将分割后的视频镜头分成视频段，并将视频段第一帧作为该视频段的关键帧；(2)将关键帧图像分块，计算图像块的灰度共生矩阵，再基于灰度共生矩阵计算二阶矩、熵等14个纹理特征向量；(3)将关键帧的图像块作为对象集、将图像块的纹理特征向量作为属性集，构成模糊形式背景，构建模糊概念格；(4)由关键帧的模糊概念格生成纹理关联规则；(5)根据关键帧的纹理关联规则，提取所在视频段中所有视频帧的纹理特征。本发明能够快速、准确地提取视频纹理特征，可用于目标识别、视频检索等视频处理领域。

主权项

1.一种基于模糊概念格的视频纹理特征提取方法，包括如下步骤：(1)对原始视频进行镜头分割，得到镜头分割结果s_i，i∈[1，M₁]，其中，M₁为原始视频v′中的镜头总数；(2)将第i个镜头s_i以每9帧分割成视频段p_l，l∈[1，M₂]，选取每个视频段p_l的第一个视频帧作为p_l的关键帧f_l，l∈[1，M₂]，其中，M₂为第i个镜头s_i中视频段总数；(3)对第i个镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l进行图像分块，得到一系列的图像块b_k，k∈[1，T₁]，计算每个图像块b_k的灰度共生矩阵G_k，k∈[1，T₁]，其中，T₁为关键帧f_l中8×8大小的图像块总数；(4)根据第i个镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的每个图像块b_k的灰度共生矩阵G_k，计算得到每个图像块b_k纹理特征向量W_q，q∈[1，14]；(5)将镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的所有图像块b_k，k∈[1，T₁]作为对象集，将所有图像块的纹理特征向量W_q，q∈[1，14]作为属性集，构成关键帧f_l的模糊形式背景F；(6)根据模糊形式背景F，构建镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的模糊概念格；(7)由镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的模糊概念格，生成相应的纹理关联规则R_t，t∈[1，N₉]，其中，N₉为纹理关联规则总数；(8)根据镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的第t个关联规则R_t，提取关键帧f_l中具有第t个关联规则R_t属性的图像块集合；(9)重复步骤(8)，提取镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的其他所有纹理关联规则相对应的图像块集合；(10)取步骤(9)中镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l提取出的所有图像块集合的交集，得到关键帧f_l的纹理特征；(11)根据镜头s_i第l个视频段p_l的关键帧f_l的所有纹理关联规则，按照步骤(10)相同方法提取视频段p_l中除关键帧f_l以外的其他帧的纹理特征；(12)重复上述步骤(3)～(11)，提取第i个镜头s_i的其他所有视频段中所有视频帧的纹理特征；(13)重复上述步骤(2)～(12)，提取原始视频v的所有镜头中视频帧的纹理特征。