CN117998094B - 一种多媒体教学视频数据智能处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及视频图像压缩技术领域，具体涉及一种多媒体教学视频数据智能处理方法，包括：采集待压缩图像；对待压缩图像进行划分得到多级分割区域；根据离散余弦变换得到多级分割区域的波动系数；利用波动系数得到每级分割区域的门限系数；根据每级分割区域的门限系数和每级的判断阈值进行比较得到最终的窗口尺寸；根据窗口尺寸完成压缩；传输压缩后的多媒体教学视频数据。本发明利用自适应窗口对图像进行离散余弦变换，通过设置门限系数，达到对图像的压缩和质量之间的权衡，得到较好的图像压缩效果。

Description

一种多媒体教学视频数据智能处理方法

技术领域

本发明涉及视频图像压缩技术领域，具体涉及一种多媒体教学视频数据智能处理方法。

背景技术

随着电脑和网络技术的迅速发展，多媒体教学在课堂教学中的应用得到了极大的普及。但多媒体教学视频图像的数据量在磁盘中占用空间较大，在传输的过程中往往浪费较大的带宽，有时因为视频带宽较大造成视频图像的卡顿，多媒体教学视频图像的延迟卡顿，造成课堂上教学进度不必要的暂停，容易浪费教学课堂的宝贵时间。然而多媒体教学视频采用常规的离散余弦变换对图像进行传输时，图像会进行极大的压缩不能对图像的质量进行很好的保证。因此通过图像中目标教学内容与周围环境的差异特性，采用自适应窗口离散余弦变换，设置门限函数来平衡图像压缩率和图像质量，舍弃高频分量，保留低频分量，进行压缩视频图像压缩。

发明内容

本发明提供一种多媒体教学视频数据智能处理方法，以解决现有的问题。

本发明的一种多媒体教学视频数据智能处理方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种多媒体教学视频数据智能处理方法，该方法包括以下步骤：

对采集的多媒体教学视频数据进行灰度化处理得到待压缩图像；

对待压缩图像进行窗口划分得到第一级分割区域，将第一级分割区域依次进行分层划分获得第一级分割区域包含的第二级分割区域和第三级分割区域；

根据每级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，并根据窗口压缩程度得到波动系数；

利用每级分割区域结合波动系数得到每级分割区域的门限系数；

获取每级分割区域的门限系数的均值，记为每级的判断阈值；

若第一级分割区域的门限系数大于等于第一级的判断阈值，则将第一级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第一级分割区域的门限系数小于第一级的判断阈值且第二级分割区域的门限系数大于等于第二级的判断阈值，则将第二级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第二级分割区域的门限系数小于第二级的判断阈值且第三级分割区域的门限系数大于等于第三级的判断阈值，则将第三级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第三级分割区域的门限系数小于第三级的判断阈值，则将单一像素点作为最终的窗口尺寸；

利用最终的窗口尺寸对待压缩图像进行自适应压缩得到压缩后的多媒体教学视频数据。

优选的，所述对待压缩图像进行窗口划分得到第一级分割区域，将第一级分割区域依次进行分层划分获得第一级分割区域包含的第二级分割区域和第三级分割区域，包括的具体步骤如下：

首先设置第一窗口尺寸将图像划分成若干第一级分割区域，其中第一窗口尺寸记为q×q；

其次用大小为的第二窗口尺寸对每个第一级分割区域进行划分得到每个第一级分割区域内的4个第二级分割区域；

最后用大小为的第三窗口尺寸对每个第二级分割区域进行划分得到每个第二级分割区域内的4个第三级分割区域。

优选的，所述根据每级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，包括的具体步骤如下：

在每级分割区域作离散余弦变换得到归一化加权系数，并利用归一化加权系数得到每级分割区域的窗口压缩程度计算公式如下：

其中，I是待压缩图像中每级分割区域的总个数，i是待压缩图像中每级分割区域的标号，且i∈[1,I]，C(u_i)和C(v_i)分别是待压缩图像中第i个每级分割区域的双方向的离散余弦变换的归一化加权系数，H为待压缩图像中所有每级分割区域的加权系数之和，K_i是待压缩图像中第i个每级分割区域的窗口压缩程度。

优选的，所述根据窗口压缩程度得到波动系数的计算公式如下：

其中，K_i是待压缩图像中第i个每级分割区域的窗口压缩程度，I是待压缩图像中每级分割区域的总个数，ρ_i表示第i个每级分割区域的窗口压缩程度的波动系数。

优选的，所述利用每级分割区域结合波动系数得到每级分割区域的门限系数，包括的具体步骤如下：

首先，获取第i个第一级分割区域内的所有像素点灰度值的均方误差，记为P_i；

其次，根据第i个第一级分割区域的均方误差和波动系数得到门限系数的公式如下：

L_i＝P_i*ρ_i

其中，P_i是第i个第一级分割区域的均方误差，ρ_i是第i个第一级分割区域的波动系数，L_i是第i个第一级分割区域的门限系数；

最后，获取每个第二、三级分割区域的门限系数。

本发明的技术方案的有益效果是：采用离散余弦变换，对图像进行压缩处理可以快速多媒体教学视频图像进行数据压缩处理，利用自适应窗口对图像进行离散余弦变换，通过设置门限系数，达到对图像的压缩和质量之间的权衡，得到较好的图像压缩效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种多媒体教学视频数据智能处理方法的步骤流程图；

图2为一种四叉树分级结构图；

图3为具体的窗口尺寸下的分割区域。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种多媒体教学视频数据智能处理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种多媒体教学视频数据智能处理方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种多媒体教学视频数据智能处理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：采集多媒体教学视频数据，获取每一帧数据图像，记为逐帧图像。对逐帧图像进行灰度化处理得到待压缩图像。

本实施例利用多媒体设备采集多媒体教学视频数据，该数据为随时间间隔帧数变换的一系列图像，为方便操作，选择某时刻的图像作为逐帧图像，则每一帧的图像都可以记为逐帧图像，对每个逐帧图像进行灰度化处理得到所有的待压缩图像，为方便说明，本实施例的后续说明中若无明确说明，所有的步骤操作中的待压缩图像都是基于一张待压缩图像进行的。

步骤S002：对待压缩图像进行窗口划分得到第一级分割区域，将第一级分割区域依次进行分层划分获得第一级分割区域包含的第二级分割区域和第三级分割区域。

由于多媒体教学图像进行压缩时，其图像中空白区域或者轮廓变化不明显的区域所需的压缩程度较高以节省传输带宽，而图像中有边缘细节的区域所需的压缩程度较低以保留细节，因此在利用图像压缩手段对图像进行压缩时，需要对待压缩图像的不同区域进行自适应窗口划分，来实现在不同区域有不同的压缩程度。同时，在对区域进行不同程度划分的过程中，四叉树的层级结构可以有效地提高分层效率、减少计算量。

故本实施例采用四叉树的层级结构对图像进行分割，首先设置第一窗口尺寸将图像均等划分成若干第一级分割区域。本实施例采用的第一窗口尺寸为16*16，得到的若干第一级分割区域尺寸大小为16*16，当图像整体尺寸不满足16的倍数时，在每个本应划分成大小为16*16的第一级分割区域的像素区域用灰度值等于该区域像素点的灰度均值的单色像素对区域进行补全，实际情况中可根据具体实施情况更改16这个参数，需要注意的是为了保证四叉树的正常实施，将这个参数定义为q，q的取值应该是不小于4的4的倍数且为正整数。其次根据四叉树分层，将尺寸边缘缩小一半，用大小为8*8的第二窗口尺寸对每个第一级分割区域进行划分得到每个第一级分割区域内的4个第二级分割区域。最后用大小为4*4的第三窗口尺寸对每个第二级分割区域进行划分得到每个第二级分割区域内的4个第三级分割区域。

至此，利用不同尺寸大小的窗口获取第一窗口尺寸、第二窗口尺寸和第三窗口尺寸，根据窗口尺寸对待压缩图像进行分割，得到了若干第一级分割区域、每个第一级分割区域内的4个第二级分割区域、每个第二级分割区域内的4个第三级分割区域。为方便解释说明，本实施例给出如图2所示的一种四叉树分级结构图，其中四叉树中第一层为第一级分割区域，第二层为第二级分割区域，第三层为第三级分割区域。

步骤S003：根据每个第一级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，并根据窗口压缩程度得到波动系数。

由于使用离散余弦变换对图像进行压缩时，变换过程中的归一化系数为频域中该区域的各个频率成分的振幅，在低频系数中，对应的图像信息较少，其归一化系数通常较大。而在高频系数中，图像的局部细节和变化信息较多，其归一化系数通常较小。因此可以通过对某个第一级分割区域内的归一化加权系数在所有第一级分割区域内的归一化系数的占比情况分析得出某个第一级分割区域内的高低频情况，并且当某个第一级分割区域内存在较多低频信息即归一化系数的占比较大的时候，离散余弦变换对图像的压缩程度应该更高来节省传输带宽，而当某个第一级分割区域内存在较多高频信息即归一化加权系数的占比较小的时候，离散余弦变换对图像的压缩程度应该更低来保留细节。

故本实施例在每个第一级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，具体计算公式如下：

其中，I是待压缩图像中第一级分割区域的总个数，i是待压缩图像中每个第一级分割区域的标号，且i∈[1，I]，C(u_i)和C(v_i)分别是待压缩图像中第i个第一级分割区域的双方向的离散余弦变换的归一化加权系数，H为待压缩图像中所有第一级分割区域的加权系数之和，K_i是待压缩图像中第i个第一级分割区域的窗口压缩程度。此公式本质上体现了某第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数的置信度，当某第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数在所有第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数之和中所占的比例越高，则说明此第一级分割区域内的低频信息越少，则其在第一窗口尺寸下需要被压缩的程度即窗口压缩程度越大，反之某第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数在所有第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数之和中所占的比例越低则其窗口压缩程度越小。

由于单一分析某第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数在所有第一级分割区域内离散余弦变换的归一化加权系数之和中所占的比例只能得出该第一级分割区域内的高低频信息情况，并不能得到所有第一级分割区域在整个待压缩图像中的待压缩程度，因此需要对待压缩图像中的所有第一级分割区域的高低频信息的整体波动情况进行统计，进而得到每个第一级分割区域在整体波动情况下的波动程度。故本实施例根据窗口压缩程度得到波动系数的公式如下：

其中，K_i是待压缩图像中第i个第一级分割区域的窗口压缩程度，I是待压缩图像中第一级分割区域的总个数。此公式本质上体现了某第一级分割区域在整张待压缩图像上的待压缩程度与所有分割区域的待压缩程度的均值的偏差度，偏差度越大，则说明某个第一级分割区域的窗口压缩程度的波动程度越大。ρ_i表示第i个每级分割区域的窗口压缩程度的波动程度，记为波动系数。

至此，对每个第一级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，并根据窗口压缩程度得到了波动系数。

步骤S004：根据每个第一级分割区域结合波动系数得到每个第一级分割区域的门限系数。

由于根据步骤S003得到的波动系数是建立在频域信息上分析得出的，现在为了补足空域信息，得到更为完善的自适应窗口的判断值即门限系数，故分析待压缩图像的空域信息分布。由于需要被大程度压缩的第一级分割区域内应该是图像中灰度值分布较为平坦的区域，故其中所有灰度值的均方误差即离散程度理应处于较小水平，反之，当某第一级分割区域需要保留信息的时候，其中所有灰度值的均方误差理应处于高水平。用这样一个值辅助波动系数就可以得到一个门限系数用以判断16*16的窗口对某区域进行压缩是否同时使得压缩程度和细节信息保留合理。

故本实施例获取每个第一级分割区域内的所有像素点灰度值，得到第i个第一级分割区域的均方误差，记为P_i(16)。根据每个第一级分割区域的所有像素点灰度值的均方误差和波动系数得到门限系数的公式如下：

L_i＝P_i*ρ_i

其中，P_i是第i个第一级分割区域的所有像素点灰度值的均方误差，ρ_i是第i个第一级分割区域的波动系数，L_i是第i个第一级分割区域的门限系数。此公式本质上体现了某第一级分割区域在第一窗口尺寸的分割情况下对图像进行压缩的待压缩的合理性，均方误差表示空域信息而波动系数表示频域信息，结合两个域的信息对某第一级分割区域待压缩的合理性进行标准量化，这个标准量化值即门限系数。

步骤S005：获取所有分割区域的门限系数的均值，记为判断阈值，根据每个分割区域的门限系数与判断阈值的大小关系判断得到窗口尺寸的选择情况。

由于当某个第一级分割区域的门限系数越高时，越能说明该第一级分割区域的信息量是不平坦的、低频的，此时需要对该第一级分割区域进行更细致的划分来保留其中信息，反之当某个第一级分割区域的门限系数越低时，则说明该第一级分割区域内的信息在第一窗口尺寸的分割情况下已经使得到了压缩程度和细节信息保留都较好的平衡，故直接以该第一级分割区域为基本单元对图像进行压缩即可。

故本实施例获取所有第一级分割区域的门限系数的均值，记为第一判断阈值。分别在所有第二级分割区域和所有第三级分割区域内重复步骤S003和S004，得到每个第二级分割区域以及每个第三级分割区域的门限系数，并获取所有第二级分割区域的门限系数的均值以及所有第三级分割区域的门限系数的均值。根据每个第一级分割区域的门限系数与第一判断阈值的大小关系、每个第二级分割区域的门限系数与第二判断阈值的大小关系以及每个第三级分割区域的门限系数与第三判断阈值的大小关系得到最终的窗口尺寸如下：

其中，RES是待压缩图像中的每个第一级分割区域最终的窗口尺寸大小，16*16、8*8、4*4、1*1分别是第一窗口尺寸、第二窗口尺寸、第三窗口尺寸和像素尺寸也即第一级分割区域、第二级分割区域、第三级分割区域和像素点的大小，L_i、L_im和L_imn分别是第i个第一级分割区域的门限系数、第i个第一级分割区域内第m个第二级分割区域的门限系数和第i个第一级分割区域内第m个第二级分割区域内第n个第三级分割区域的门限系数，和分别是所有第一级分割区域的门限系数的算术平均值、第i个第一级分割区域内所有第二级分割区域的门限系数的算术平均值和第i个第一级分割区域内第m个第二级分割区域内所有第三区域的门限系数的算数平均值。此公式实质上表示了在某分割区域水平下，图像所需要被压缩的程度是否符合该分割区域的窗口尺寸，当某个分割区域的门限系数超过同水平均值即第一判断阈值时，就认为此时的压缩程度过高，需要进行进一步分割来减小压缩程度，故对每个第一级分割区域的门限系数进行判断，并依次判断更次级的分割区域的门限系数，确定最终的分割尺寸大小。由于本实施例中的说明是以从16*16的第一窗口尺寸开始进行的四叉树分层判断，故最终结果体现为16*16、8*8、4*4和1*1的四种情况，且在每个分层中存在4个相同层级的区域，即m，n∈[1,4]，1*1即代表当门限系数过大时压缩的窗口尺寸为单一像素点，说明此区域的信息量过多不需要压缩，即不对图像进行压缩处理。为方便解释说明，给出具体的窗口尺寸下的分割区域如图3所示，其中A是第一窗口尺寸，B是第二窗口尺寸，C是第三窗口尺寸，该步骤的意义在于确定了后续进行离散余弦变换压缩图像时，对区域进行操作时区域的尺寸大小，此尺寸大小的分配来源于前步骤中的四叉树的层级结构的逻辑，具体操作时的具体窗口尺寸大小不作限制。

至此，根据每个分割区域的门限系数与判断阈值的大小关系判断得到了最终的窗口尺寸。

步骤S006：利用最终的窗口尺寸对待压缩图像进行自适应压缩得到压缩后的数据。

本实施例根据窗口尺寸的选择情况，得到每个第一级分割区域最终的分割尺寸大小，并按照最终的分割尺寸大小即自适应地对图像进行离散余弦变换得到压缩后的数据。离散余弦变换对图像的压缩为现有公知技术，本实施例不在此赘述。

至此，利用最终的窗口尺寸对待压缩图像进行了自适应压缩。

步骤S007：获取所有帧数据图像，对所有帧数据图像进行自适应压缩后得到压缩后的多媒体教学视频数据，传输压缩后的多媒体教学视频数据。

本实施例获取多媒体教学视频数据中所有帧图像，重复步骤S002至步骤S007，自适应地得到压缩后的多媒体教学视频数据，并对压缩后的视频数据进行哈夫曼编码进行传输(哈夫曼编码为已有公知技术，本实施例不在此赘述)，实现了自适应地满足数据的压缩程度以减小传输带宽并保留了细节信息的有益效果。

至此，本实施例完成了对所有帧数据图像即多媒体教学视频数据的压缩和传输。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种多媒体教学视频数据智能处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

对采集的多媒体教学视频数据进行灰度化处理得到待压缩图像；

对待压缩图像进行窗口划分得到第一级分割区域，将第一级分割区域依次进行分层划分获得第一级分割区域包含的第二级分割区域和第三级分割区域；

根据每级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，并根据窗口压缩程度得到波动系数；

利用每级分割区域结合波动系数得到每级分割区域的门限系数；

获取每级分割区域的门限系数的均值，记为每级的判断阈值；

若第一级分割区域的门限系数大于等于第一级的判断阈值，则将第一级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第一级分割区域的门限系数小于第一级的判断阈值且第二级分割区域的门限系数大于等于第二级的判断阈值，则将第二级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第二级分割区域的门限系数小于第二级的判断阈值且第三级分割区域的门限系数大于等于第三级的判断阈值，则将第三级分割区域作为最终的窗口尺寸；若第三级分割区域的门限系数小于第三级的判断阈值，则将单一像素点作为最终的窗口尺寸；

利用最终的窗口尺寸对待压缩图像进行自适应压缩得到压缩后的多媒体教学视频数据；

所述根据每级分割区域作离散余弦变换得到窗口压缩程度，包括的具体步骤如下：

在每级分割区域作离散余弦变换得到归一化加权系数，并利用归一化加权系数得到每级分割区域的窗口压缩程度计算公式如下：

其中，I是待压缩图像中每级分割区域的总个数，i是待压缩图像中每级分割区域的标号，且i∈[1,I]，C(u_i)和C(v_i)分别是待压缩图像中第i个每级分割区域的双方向的离散余弦变换的归一化加权系数，H为待压缩图像中所有每级分割区域的加权系数之和，K_i是待压缩图像中第i个每级分割区域的窗口压缩程度；

所述根据窗口压缩程度得到波动系数的计算公式如下：

其中，K_i是待压缩图像中第i个每级分割区域的窗口压缩程度，I是待压缩图像中每级分割区域的总个数，ρ_i表示第i个每级分割区域的窗口压缩程度的波动系数。

2.根据权利要求1所述一种多媒体教学视频数据智能处理方法，其特征在于，所述对待压缩图像进行窗口划分得到第一级分割区域，将第一级分割区域依次进行分层划分获得第一级分割区域包含的第二级分割区域和第三级分割区域，包括的具体步骤如下：

首先设置第一窗口尺寸将图像划分成若干第一级分割区域，其中第一窗口尺寸为q×q；

其次用大小为的第二窗口尺寸对每个第一级分割区域进行划分得到每个第一级分割区域内的4个第二级分割区域；

最后用大小为的第三窗口尺寸对每个第二级分割区域进行划分得到每个第二级分割区域内的4个第三级分割区域。

3.根据权利要求1所述一种多媒体教学视频数据智能处理方法，其特征在于，所述利用每级分割区域结合波动系数得到每级分割区域的门限系数，包括的具体步骤如下：

首先，获取第i个第一级分割区域内的所有像素点灰度值的均方误差，记为P_i；

其次，根据第i个第一级分割区域的均方误差和波动系数得到门限系数的公式如下：

L_i＝P_i*ρ_i

其中，P_i是第i个第一级分割区域的均方误差，ρ_i是第i个第一级分割区域的波动系数，L_i是第i个第一级分割区域的门限系数；

最后，获取每个第二、三级分割区域的门限系数。