CN102270093A - 基于视频图像分辨率的视频自适应方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频图像分辨率的视频自适应方法,具体步骤如下:(1)输入原始视频图像,提取图像关注度;(2)设定的裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域;(3)调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率。该方法在预定的视频图像的目标分辨率下,能保留视频图像的主要信息,当目标分辨率比原始分辨率小很多的时候,原始视频图像中主要物体也不会变得很小;当目标分辨率的宽高比与原始分辨率的宽高比不一样的时候,物体长宽比例也不会发生改变,按照最佳的裁剪缩放比例的最佳裁剪窗口区域裁剪和缩放视频图像,为观看者提供良好的视觉效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于视频图像分辨率的视频自适应方法,属于计算机视觉、视频处理技术领域。
背景技术
随着信息时代的来临和科技的日新月异,多媒体的传播途径日益广泛,人们逐渐通过手机、iPhone等便携设备观看视频。由于手机、iPhone的屏幕尺寸和分辨率都比传统的显示器更多样化,在手机、iPhone上播放视频时,通常会引起视频图像的信息损失和视频图像的内容失真,例如,播放的视频图像中所显示的小物体看不清楚,或者播放的视频图像中所显示的物体长宽比例发生改变。为此,视频自适应方法在这种环境下应运而生,它旨在将视频图像重新修正,在新的视频图像分辨率下保留原始视频图像的主要信息。目前的视频自适应方法,例如,Rubinstein等人在2008年8月出版的计算机协会图形学报第27卷第3期上发表的“适用于视频自适应的改进的缝切割算法”一文,该算法中将图像的切缝法扩展到视频图像,不断地移除视频图像时空域能量最小的切面对应的像素点,直到视频图像的目标分辨率。但是,该算法对于复杂的镜头晃动和物体移动,很难保证不丢失图像的主要信息。其他视频自适应方法,例如,Liu等人在加拿大举办的第14届计算机协会多媒体国际会议上发表的“视频自适应:自动地平移和扫描”一文,该方法中自动地平移和扫描视频,能对视频图像的每个帧计算最佳的裁剪窗口,但是它并没有很好的保持视频时域的连贯性。Yuan等人在香港举行的2010图像处理国际会议上发表的“视频自适应:视觉友好的动态规划算法”,该算法虽然取得了较佳的视频时域连贯性,但该算法的计算复杂度增大。在上述各视频自适应方法中是用图像梯度或者图像关注度找出视频图像的主要信息,而申请人在中国发明专利申请中提出了一种“基于图像的多特征融合提取图像关注度的方法”(专利申请号为:201010215691.9),该方法具体步骤如下:(1)、输入原始图像,分别提取每个区域的多个特征; (2)、进行多个特征融合,计算区域关注度; (3)、通过图像中每个像素点的像素值与每个区域的均值的相近程度,将上述区域关注度转化为图像中每个像素点 的关注度,提取图像关注度。该方法可应用于机器视觉、对象分割、目标跟踪等领域。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术中存在的缺陷提出一种基于视频图像分辨率的视频自适应方法,该方法在预定的视频图像的目标分辨率下,不仅能够保留视频图像的主要信息,而且能等比例缩放视频的宽度和高度,能真实地显示物体,为观看者提供良好的视觉效果。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种基于视频图像分辨率的视频自适应方法,其具体步骤如下:
(1)、输入原始视频图像,提取视频图像关注度;
(2)、设定裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域;
(3)、调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率。
上述步骤(1)所述的输入原始视频图像,提取视频图像关注度,其具体步骤如下:
(1-1)、输入原始图像,分别提取每个区域的多个特征;
(1-2)、进行多个特征融合,计算区域关注度;
(1-3)、将上述区域关注度转化为图像中每个像素点 的关注度,提取视频图像关注度。
上述步骤(2)所述的设定裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体步骤如下:
(2-1)、设定裁剪缩放比例,计算每帧图像的任一裁剪窗口区域保留的能量,其具体步骤如下:
(1)
(4)
表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和, 表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和,表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和,表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和;
(2-2)、找出使视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体步骤如下:
计算第i帧图像在x轴方向和y轴方向上的累积能量,其计算表达式为:
其中,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,
上述步骤(3)所述的调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率,其具体步骤如下:
(3-1)、 调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,其具体步骤如下:
(11)
本发明的基于视频图像分辨率的视频自适应方法与现有的技术相比,具有如下优点:该方法能从最佳的裁剪缩放比例的最佳裁剪窗口区域裁剪视频图像, 在预定的视频图像的目标分辨率下,能有效地保留视频图像的主要信息,当目标分辨率比原始分辨率小很多的时候,原始视频图像中的主要物体也不会变得很小,而且当目标分辨率的宽高比与原始分辨率的宽高比不一样的时候,物体长宽比例也不会发生改变,按照最佳的裁剪缩放比例的最佳裁剪窗口区域裁剪和缩放视频图像为观看者提供良好的视觉效果。
附图说明
图1是本发明的基于视频图像分辨率的视频自适应方法的流程图;
图2(a)是步骤(1-1)中的输入图像;
图2(b)是步骤(1-1)中的区域分割图像;
图2(c)是步骤(1-1)中的任一区域内的边缘的图;
图3是步骤(1-2)中的区域关注度的图;
图4是步骤(1-3)中的图像关注度的图;
图5是部分输入视频图像及其输出视频图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
本发明的仿真实验是在CPU为2.0GHz、内存为1G的PC测试平台上编程实现。
如图1所示,本发明的基于视频图像分辨率的视频自适应方法,其技术方案是:输入原始视频图像,提取视频图像关注度;然后设定裁剪缩放比例,找出视频图像保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域;最后调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率,具体步骤如下:
(1)、输入原始视频图像,提取视频图像关注度,其具体如下:
(1-1)、输入原始图像,分别提取每个区域的多个特征,
如图2所示,其中,图2(a) 为原始图像,图2(b)为分割原始图像后的区域分割图像,在图2(b)中的任一区域内所有像素点的颜色用该区域的均值表示、区域的中心位置用一个圆点表示,图2(c)为任一区域内的边缘的图像,图中,属于同一集合的边缘像素颜色相同,属于不同集合的边缘像素颜色不同;
(1-2)、进行多个特征融合,计算区域关注度;
利用步骤(1-1)提取的多个特征,分别计算区域与相邻区域和图像均值的差异、图像边缘的差异、区域位置的差异,然后进行融合计算区域关注度,如图3所示,图中,颜色越接近白色表示关注度越大,灰度图中颜色越接近黑色表示关注度越小;
(1-3)、将上述区域关注度转化为图像中每个像素点的关注度,提取视频图像关注度,如图4所示,图中,鱼所在的区域关注度最大,轮廓分明;
(2)、设定裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体步骤如下:
(2-1)、设定裁剪缩放比例,计算每帧图像的任一裁剪窗口区域保留的能量,其具体步骤如下:
然后,根据公式(3)、公式(4)计算每帧图像的任一裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上保留的能量;
(2-2)、找出使视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体如下:
根据公式(5)、公式(6)计算出第i帧图像在x轴方向和y轴方向上的累积能量,然后根据公式(7)、公式(8)找出最后一帧的累积能量的最大值及其对应坐标,再根据公式(9)、公式(10)得到视频图像其他帧的最佳裁剪窗口区域的起始坐标点,都为,
当裁剪缩放比例为0时,视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域是以为起始坐标点,宽度为640,高度为360的窗口区域;
(3)、调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率,其具体步骤如下:
(3-1)、 调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,其具体步骤如下:
Claims (4)
1.一种基于视频图像分辨率的视频自适应方法,其具体步骤如下:
(1)、输入原始视频图像,提取视频图像关注度;
(2)、设定裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域;
(3)、调整裁剪缩放比例,找出最佳的裁剪缩放比例,得到最佳裁剪窗口区域,裁剪视频图像,缩放视频图像到预定的目标分辨率。
3.根据权利要求2所述的基于视频图像分辨率的视频自适应方法,其特征在于,上述步骤(2)所述的设定裁剪缩放比例,找出视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体步骤如下:
(2-1)、设定裁剪缩放比例,计算每帧图像的任一裁剪窗口区域保留的能量,其具体步骤如下:
(1)
表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和, 表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和,表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和,表示以为起始坐标点、宽度为、高度为的裁剪窗口区域内的关注度之和;
(2-2)、找出使视频保留的总能量最大的每帧的最佳裁剪窗口区域,其具体步骤如下:
计算第i帧图像在x轴方向和y轴方向上的累积能量,其计算表达式为:
(5)
其中,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,和表示第帧图像以为起始坐标点的裁剪窗口区域在x轴方向和y轴方向上的累积能量,
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