改进的互信息量动画视频关键帧提取算法

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1、改进的互信息量动画视频关键帧提取算法　　摘要：图片的互信息量特征包含颜色和空间信息，能很好地反映视频的帧间相似度，但互信息量计算量大，用于视频关键帧提取时间复杂度大。针对动画视频大量存在背景固定镜头，提出一种改进的互信息量关键帧提取算法。实验结果表明，算法在基本保持与互信息量特征提取结果相同的情况下，能有效降低关键帧提取的时间复杂度。　　关键词：基于内容；动画视频；关键帧提取；互信息量；时间复杂度　　中图分类号：TP37文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）13-0220-03　　Abstract：Themutualinformationfeaturecontainstheim

2、agecolorandspatialinformation，canwellreflectthesimilaritybetweenvideoframes，butmutualinformationcalculationforcontent-basedvideokeyframeextractioniscomputation-intensiveandtime-consuming..Accordingtoafixedbackgroundanimationvideocamera，thispaperproposesanimprovedmutualinformationalgorithmtoextractke

3、yframes.Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelyreducethetimecomplexityofkeyframeextractioninthesamecondition，whichisthesameasthefeatureextractionofmutualinformation.　　Keywords：content-based；animationvideo；keyframe6extraction；mutualinformation；Timecomplexity　　3阶段关键帧提取　　基于内容的视频检测技术中，视

4、频包含大量的视频帧，以一个90分钟电影为例，假设每秒包含25帧，则视频总共由135000帧组成，所以处理时间长是一个比较突出的问题。文章提出一种先利用非均匀分块法将视频帧进行非均匀分块，将目标与背景进行分离，再利用视频背景与内容相结合的两阶段关键帧提取方法动画视频关键帧。　　3.1图像非均匀分块　　传统视频关键帧提取，可以考虑对视频人物对象提取后根据视频人物内容进行关键帧提取。动画视频在制作上与传统的视频有很大的不同，导致动画视频有着自身明显的特点。例如，在动画视频中，目标物体的运动速率比一般的视频要快，而且为了突出效果，视频一般比较注重动作、表情的夸张表现。这些夸张的手法使得目标提取算法效果

5、较差，可行性不高。　　传统的视频多数是录制编辑而成的，而动画视频往往是先设计出动画人物的动作，在研究过程中发现相当数量的动画视频镜头的背景是相对固定的很多包含复杂动作的镜头其背景相对来说保持很高的相似性，甚至是一个固定的静态图像背景。实验对目前主流的迪士尼动画、日本动画、国产动画三类动画视频进行镜头类型统计。6　　从统计表可以看到，选取的动画视频中有超过半数的镜头是以静态图片为背景，这是动画视频的一个重要特征。根据动画视频这一特点文章提出相对简单可行的动画人物与背景分离方法，即将视频帧进行非均匀图像分块，从而图像帧分成目标对象区域与背景区域。图像的分块方法如下图所示：　　从图2可以看到，文章给

6、出的图像分块法可以有效将视频帧人物对象和背景进行分离，且方法简单易实现。　　3.2第一阶段关键帧提取　　针对动画视频大量存在静态背景的特点，提出先对视频帧进行图像分块，然后通过计算背景区域的特征距离，对同一场景内大量高度相似的视频帧进行筛选。　　第一阶段的关键帧提取主要是提取备选关键帧，算法计算复杂度是主要考量因素。上面提到的图像非均匀分块方法将背景分成三个不同的区域，背景区域2和背景区域4容易受台标、视频字幕或者其他因素的影响，实验选取背景区域3为代表进行特征距离计算。　　特征距离的选取，第一阶段候选关键帧提取选取像素差作为特征距离，简单易实现。实验研究发现R、G、B三个分量像素差高度相似，

7、在实验中计算帧间像素差时以R分量进行计算。下面是R分量的像素特征距离与处理后的帧间互信息量特征距离的对比示意图。　　从图3可以看到，背景特征距离中大多数镜头分界明显，为了避免丢失关键信息，阈值设置应相对严格。通过设置严格阈值进行第一阶段的备选关键帧提取可以过滤大量高度相似的视频帧，降低视频帧数量。　　第一阶段备选关键帧提取算法描述：　　第一阶段算法步骤完成，得到视频候选关键帧序列。　　3.3基于互