CN106534951A - 视频分割方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种视频分割方法和装置，此方法包括：根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。这是由于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及相似度可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

Description

视频分割方法和装置

技术领域

本公开涉及视频技术领域，尤其涉及视频分割方法和装置。

背景技术

可穿戴式摄像机的出现，允许人们随时随地记录生活，而无需停下匆匆的脚步或者手头的工作。然而，可穿戴式摄像机拍摄的一段视频往往长达数小时，除非用户手动关闭摄像头。将长视频自动分割成和事件相关联的短视频，有助于用户查看和回顾视频，提高用户的使用效率和体验。但是，一个短视频可能含有一些无关的视频帧，现有的视频分割方法还会把这些无关的视频帧分割成更短的视频，不利用用户查看视频，降低了视频分割效果。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种视频分割方法和装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频分割方法，包括：

根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频分割装置，包括：

获取模块，被配置为根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

分割模块，被配置为根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种视频分割装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。这是由于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及相似度可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种视频分割装置的框图。

图6是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种视频分割装置800的框图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图，如图1所示，视频分割方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S11中，根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离。

在步骤S12中，根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

本实施例中，以待分割视频包括k个视频帧为例，根据待分割视频中第1个视频帧与第2个视频帧之间的时间差值，以及第1个视频帧与第2个视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获得第1个视频帧与第2个视频帧之间的距离；…；根据待分割视频中第1个视频帧与第k个视频帧之间的时间差值，以及第1个视频帧与第k个视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获得第1个视频帧与第k个视频帧之间的距离；根据待分割视频中第2个视频帧与第3个视频帧之间的时间差值，以及第2个视频帧与第3个视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获得第2个视频帧与第3个视频帧之间的距离；…；根据待分割视频中第2个视频帧与第k个视频帧之间的时间差值，以及第2个视频帧与第k个视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获得第2个视频帧与第k个视频帧之间的距离；……；根据待分割视频中第k-1个视频帧与第k个视频帧之间的时间差值，以及第k-1个视频帧与第k个视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获得第k-1个视频帧与第k个视频帧之间的距离；通过上述方式，本实施例可以获得各个视频帧之间的距离。然后根据各个视频帧之间的距离，根据待分割视频中所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割，其中，层次聚类法与相关技术类似，此处不再赘述。其中，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类，将属于同一类的视频帧分割为同一个视频，也就是，之间的距离小于预设距离的视频帧属于同一分割后的视频，之间的距离大于预设距离的视频帧属于不同的分割后的视频，分割后的视频为至少两个。例如：第1个视频帧与第2个视频帧之间的距离小于预设距离，第2个视频帧与第3个视频帧之间的距离大于预设距离，第3个视频帧与第4个视频帧之间的距离小于预设距离，则第1个视频帧与第2个视频帧属于同一分割后的视频，第2个视频帧与第3个视频帧不属于同一分割后的视频，第3个视频帧与第4个视频帧属于同一分割后的视频。

综上所述，本实施例提供的视频分割方法，通过根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。这是由于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及相似度可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

图2是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图，如图2所示，视频分割方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S21中，根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，获取各视频帧之间的距离。

本实施例中，各视频帧之间的图像色彩特征的相似度可以由各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离来表示，其中，卡方距离越大表示相似度越低。

其中，步骤S21的一种可能的实现方式可以包括：采用公式(1)和公式(2)计算获取各视频帧之间的距离。

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述χ²(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，所述C₁为预设的卡方距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

其中，C₁可以根据预设的至少一个视频，计算获得的每个视频中各视频帧的色彩直方图的卡方距离的平均值，再将至少一个视频的卡方距离的平均值再次求平均值获得的。t可以根据待分割的视频中包括的各个视频事件对应的视频的时间长度来决定，例如：待分割视频被分割后获得的分割后的视频的时间长度为5分钟，若每分钟的视频包括20个视频帧，则t的取值为100。

其中，如何计算视频帧之间的色彩直方图的卡方距离可以参见相关技术中的描述，此处不再赘述。

由上述公式可知，若视频帧f_m和f_n之间的时间差越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大；若视频帧f_m和f_n之间的色彩相差越远，相应地色彩直方图的卡方距离越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大。如果视频帧f_m和f_n之间的时间差足够小，则计算获得的D(f_m,f_n)很小，这样，一个短视频即便含有一些无关的视频帧，本实施例根据D(f_m,f_n)也不会把短视频进一步分割成更短的视频，从而保证了视频的完整性。

在步骤S22中，根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

本实施例中，步骤S22的具体实现过程可以参见图1所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

综上所述，本实施例提供的视频分割方法，通过上述方案，基于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及用于指示相似度的卡方距离可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

图3是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图，如图3所示，视频分割方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S31中，根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，获取各视频帧之间的距离。

本实施例中，各视频帧之间的图像色彩特征的相似度可以由各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离来表示，其中，欧式距离越大表示相似度越低。

其中，步骤S31的一种可能的实现方式可以包括：采用公式(3)和公式(4)计算获取各视频帧之间的距离；

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述E(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，所述C₂为预设的欧式距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

其中，C₂可以根据预设的至少一个视频，计算获得的每个视频中各视频帧的色彩直方图的欧式距离的平均值，再将至少一个视频的欧式距离的平均值再次求平均值获得的。t可以根据待分割的视频中包括的各个视频事件对应的视频的时间长度来决定。

其中，如何计算视频帧之间的色彩直方图的欧式距离可以参见相关技术中的描述，此处不再赘述。

由上述公式可知，若视频帧f_m和f_n之间的时间差越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大；若视频帧f_m和f_n之间的色彩相差越远，相应地色彩直方图的欧式距离越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大。如果视频帧f_m和f_n之间的时间差足够小，则计算获得的D(f_m,f_n)很小，这样，一个短视频即便含有一些无关的视频帧，本实施例根据D(f_m,f_n)也不会把短视频进一步分割成更短的视频，从而保证了视频的完整性。

在步骤S32中，根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

本实施例中，步骤S32的具体实现过程可以参见图1所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

综上所述，本实施例提供的视频分割方法，通过上述方案，基于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及用于指示相似度的欧式距离可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

图4是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割方法的流程图，如图4所示，视频分割方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S41中，根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，获取各视频帧之间的距离。

本实施例中，各视频帧之间的图像色彩特征的相似度可以由各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离来表示，其中，L₁-norm距离越大表示相似度越低。

其中，步骤S41的一种可能的实现方式可以包括：采用公式(5)和公式(6)计算获取各视频帧之间的距离；

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述L₁-norm(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的L1-norm距离，所述C₃为预设的L₁-norm距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

其中，C₃可以根据预设的至少一个视频，计算获得的各视频帧的色彩直方图的L₁-norm距离的平均值，再将至少一个视频的L₁-norm距离的平均值再次求平均值获得的。t可以根据待分割的视频中包括的各个视频事件对应的视频的时间长度来决定。

其中，如何计算视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离可以参见相关技术中的描述，此处不再赘述。

由上述公式可知，若视频帧f_m和f_n之间的时间差越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大；若视频帧f_m和f_n之间的色彩相差越远，相应地色彩直方图的L₁-norm距离越大，则计算获得的D(f_m,f_n)也越大。如果视频帧f_m和f_n之间的时间差足够小，则计算获得的D(f_m,f_n)很小，这样，一个短视频即便含有一些无关的视频帧，本实施例根据D(f_m,f_n)也不会把短视频进一步分割成更短的视频，从而保证了视频的完整性。

在步骤S42中，根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

本实施例中，步骤S42的具体实现过程可以参见图1所示实施例中的相关描述，此处不再赘述。

综上所述，本实施例提供的视频分割方法，通过上述方案，基于属于同一视频事件的两个视频帧中的图像，其场景、人和物相同或相近，即图像色彩特征的相似度相同或相近；而且属于同一视频事件的两个视频帧的时间也必然相近；因此根据时间差以及用于指示相似度的L₁-norm距离可以将属于同一视频事件中的视频帧分割为同一视频，从而避免了将属于同一视频事件的视频分割为不同的视频，保证了分割后的视频内容的完整性，改善了视频分割效果。

需要说明的是，还可以由Chebyshev距离用于表示相似度，但本实施例并不限于此。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图5是根据一示例性实施例示出的一种视频分割装置的框图。该视频分割装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为包含触控显示屏的电子设备的部分或者全部。参照图5，该装置包括获取模块500和分割模块600。

获取模块500，被配置为根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

分割模块600，被配置为根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式和技术效果已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图6是根据另一示例性实施例示出的一种视频分割装置的框图。该视频分割装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为包含触控显示屏的电子设备的部分或者全部。参照图6，本实施例的装置在图5所示装置实施例的基础上，所述获取模块500，包括：第一获取子模块510或者第二获取子模块520或者第三获取子模块530。

所述第一获取子模块510，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，获取各视频帧之间的距离。

所述第二获取子模块520，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，获取各视频帧之间的距离。

所述第三获取子模块530，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，获取各视频帧之间的距离。

可选地，所述第一获取子模块510，被配置为：采用公式(1)和公式(2)计算获取各视频帧之间的距离。

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述χ²(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，所述C₁为预设的卡方距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

可选地，所述第二获取子模块520，被配置为：采用公式(3)和公式(4)计算获取各视频帧之间的距离。

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述E(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，所述C₂为预设的欧式距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

可选地，所述第三获取子模块530，被配置为：

采用公式(5)和公式(6)计算获取各视频帧之间的距离；

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述L₁-norm(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，所述C₃为预设的L1-norm距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式和技术效果已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图7是根据一示例性实施例示出的一种视频分割装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电力组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件806为装置800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置800的处理器执行时，使得装置800能够执行上述视频分割方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种视频分割方法，其特征在于，包括：

根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各视频帧之间的图像所述根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离，包括：

根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，获取各视频帧之间的距离；或者，

根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，获取各视频帧之间的距离；或者，

根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，获取各视频帧之间的距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，获取各视频帧之间的距离，包括：

采用公式(1)和公式(2)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_1\×{\mathrm{\χ}}^2(f_m,f_n)}}---\left(1\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(2\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述χ²(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，所述C₁为预设的卡方距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，获取各视频帧之间的距离，包括：

采用公式(3)和公式(4)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_2\×E(f_m,f_n)}}---\left(3\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(4\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述E(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，所述C₂为预设的欧式距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，获取各视频帧之间的距离，包括：

采用公式(5)和公式(6)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_3\×L_1-norm(f_m,f_n)}}---\left(5\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(6\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述L₁-norm(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，所述C₃为预设的L₁-norm距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

6.一种视频分割装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

分割模块，被配置为根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：第一获取子模块或者第二获取子模块或者第三获取子模块；

所述第一获取子模块，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，获取各视频帧之间的距离；

所述第二获取子模块，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，获取各视频帧之间的距离；

所述第三获取子模块，被配置为根据所述待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的色彩直方图的L₁-norm距离，获取各视频帧之间的距离。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一获取子模块，被配置为：

采用公式(1)和公式(2)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_1\×{\mathrm{\χ}}^2(f_m,f_n)}}---\left(1\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(2\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述χ²(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的卡方距离，所述C₁为预设的卡方距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取子模块，被配置为：

采用公式(3)和公式(4)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_2\×E(f_m,f_n)}}---\left(3\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(4\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述E(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的欧式距离，所述C₂为预设的欧式距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三获取子模块，被配置为：

采用公式(5)和公式(6)计算获取各视频帧之间的距离；

$D(f_m,f_n)=1-W(f_m,f_n)\×\frac{1}{e^{C_3\×L_1-norm(f_m,f_n)}}---\left(5\right)$

$W(f_m,f_n)=\frac{1}{t}Max(0,t-|m-n\left|\right)---\left(6\right)$

其中，所述待分割视频包括k个视频帧，所述k为大于1的整数；f_m为所述待分割视频中的第m个视频帧，f_n为所述待分割视频中的第n个视频帧，所述m、n分别为大于等于1且小于等于所述k的正整数；D(f_m,f_n)为第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的距离，所述L₁-norm(f_m,f_m)为所述第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的色彩直方图的L1-norm距离，所述C₃为预设的L1-norm距离，所述t为预设的正整数，|m-n|表示第m个视频帧与所述第n个视频帧之间的时间差值；Max(0,t-|m-n|)表示0与t-|m-n|之间的最大值。

11.一种视频分割装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

根据待分割视频中各视频帧之间的时间差值和各视频帧之间的图像色彩特征的相似度，获取各视频帧之间的距离；

根据所述各视频帧之间的距离，采用层次聚类法将所述待分割视频进行分割。