基于MI—SURF特征的关键帧提取算法
2019-05-22张佳豪千博
张佳豪 千博
摘 要：关键帧提取技术是视频检索领域的一个核心问题。关键帧提供了视频的主要内容，能减少视频存储占用空间。文章提出了一种基于MI-SURF特征的关键帧提取算法。该算法融合互信息熵和SURF图像局部特征来提取关键帧。实验结果表明，该算法所得的关键帧能有效表示视频内容。
关键词：互信息熵；SURF特征点；关键帧提取；HSV颜色空间
随着多媒体技术和视频监控技术的进一步发展，视频数据大量充斥在我们周边，在规定的时间内检索出视频的关键帧具有重要意义。
此前，研究人员已经提出了多种关键帧提取算法。Zhao等[1]提出利用边缘直方图和平均灰度直方图的方法来提取关键帧，该方法主要缺点是内容覆盖率不高。Sun等[2]结合互信息（Mutual Information，MI）和图像熵来提取关键帧。Barbieri等[3]提出利用尺度不变特征转换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）局部兴趣点来提取关键帧。
本文提出基于MI-SURF特征的关键帧提取算法。首先，将输入的视频序列转换到HSV颜色空间。然后，根据相邻两帧之间的互信息熵的大小确定视频突变边界，将视频分割成不同的视频子集，最后根据视频子集的互信息熵和视频帧的加速稳健特征（Speeded Up Robust Features，SURF）来提取关键帧。
1 理论基础
1.1 HSV颜色空间
HSV颜色空间比RGB空间更能精确反映图像的灰度变化和颜色变化，根据HSV颜色空间的定义，对于任意像素点R、G、B的分量值，其对应的HSV颜色空间中H、S、V的分量值由如下公式[4]计算得出。
1.3 SURF特征
SIFT特征[8]是一种稳定的具有代表性的局部兴趣点，是一个128维的特征向量。它对旋转、颜色、拍摄视角具有尺度不变性。在SIFT特征的基础上，Bay等[9]提出了SURF特征。SURF特征除具有SIFT特征的尺度不变特性，还在提取图像特征点上比SIFT快。
2 本文算法
为了能够准确提取视频关键帧，本文提出了基于MI-SIFT特征的关键帧提取算法。该算法首先将视频V{f1，f2，……fn}转换到HSV颜色空间。接着，计算相邻两帧图像互信息熵I（fk，fk+1），利用I（fk，fk+1）衡量两帧图像的相似度，如果I（fk，fk+1）
2.1 互信息熵特征提取
关键帧提取要选取合适准确的特征来表示视频图像的主要信息。本文首先采用互信息熵标准差δk对视频子集vk进行关键帧提取。算法实现过程如下。
Step1 根据互信息熵分割形成视频片段集 V{v1，v2，……vk}，计算每个vk相邻两帧的互信息熵的集合INK={I1，2，I2，3……Ik，k+1}。
Step2 计算每个视频子集vk的互信息熵标准差δk。
Step3 比较δk与互信息熵标准差阈值T的大小，如果δk 2.2 SURF特征点匹配算法 对于vk的关键帧候选集KCS，需要提取多个关键帧。本文采用SURF特征匹配算法来提取关键帧。算法步骤如下。 Step1 首先将vk的KCS中第一帧作为VKS的第一个关键帧，保证VKS不为空，至少有一个关键帧。 Step2 将KCS中每一帧的SURF特征向量与VKS中每一帧的SURF特征向量进行相似性测量。当两帧相似性SURF特征向量大于10%，则认为两帧是相似的。这里特征向量相似性测量采用Zhao等[10]提出的OOS（One-to-One Symmetric）算法。反之，将该帧加入VKS中。 Step3 对每一个视频子集vk重复进行 Step1、Step2，最终得到一系列的关键帧集合VKS。将所有VKS取并集得到整个视频关键帧。 3 实验结果分析 为了检测本文算法的有效性，选择 Windows10，Intel Corei5，8GB内存的计算机以及MatlabR2017b作为开发平台测试算法。实验中选取了20个不同场景下的视频进行测试，并确定各参数的值。S参数是一个经验值，在本实验中，设定S=7.3，T参数是所有视频子集vk的互信息熵標准差的平均值。为验证本文算法的有效性，将本文算法与基于K-means聚类[11]的关键帧提取算法进行比较，比较结果如图2—3所示。 图2检测到3个关键帧，图3检测到8个关键帧。其中，图3存在1帧冗余。通过分析原始视频发现，视频中人进行一次完整的喝水过程可分解为4个动作，包括喝水前手握水杯动作，将水杯移到嘴唇动作，喝水动作，仰起头喝水动作，放下水杯动作。图2仅仅检测到手握水杯和将水杯移到嘴唇的动作。据此可以判断图3对视频内容的表达更加精准。 由以上分析可知，本文提出的基于MI-SURF特征的关键帧提取算法优于K-means聚类的关键帧提取算法，能够较完整地表达出原视频的主要内容。基于K-means聚类的关键帧提取算法与本文算法比较，存在较多漏检帧，对视频中内容的表达不够完整。
4 结语
针对原始视频关键帧提取中存在漏检和冗余的问题，本文提出了基于MI-SURF特征的关键帧提取算法，在HSV颜色空间上，利用互信息熵将视频分割成不同的视频子集，在每一个视频子集中，利用互信息熵标准差和SURF特征来提取关键帧。通过实验证明，该算法对于原始视频还原度好，能够准确地表达原视频内容。
[参考文献]
[1]ZHAO X，LIU J，HU G，et al.Adaptive key-frame selection based on image features in Distributed Video Coding[C].Jiuzhai：International Conference on Computational Problem-Solving，2013 .
[2]SUN L N，ZHOU Y H.A key frame extraction method based on mutual information and image entropy[C].Hangzhou：International Conference on Multimedia Technology，2011 .
[3]BARBIERI T T D S，GOULARTE R. KS-SIFT： a keyframe extraction method based on local features[C].Taichung：International Symposium on Multimedia，2014 .
[4]YOON I，KIM S，KIM D，et al.Adaptive defogging with color correction in the HSV color space for consumer surveillance system[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics，2012（1）：111-116.
[5]ZIZHU F，ERGEN L.New approach on image retrieval based on color information entropy[J].Journal of Optoelectronics Laser，2008（1）：1122-1126.
[6]SHI Y G，ZOU M.Performance comparison of statistics based similarity measures for image registration[J].Chinese Journal of Computers，2004（9）：1278-1283.
[7]SHI Y，HUANG S N，ZHANG Y S.A mutual information and joint entropy based method for shot change detection[J].Computer Engineering & Applications，2006（30）：54-56.
[8]SUKTHANKAR R，PCA-SIFT Y K.A more distinctive representation for local image descriptors[C].Washington：Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattem Recognition，2004.
[9]BAY H，TUYTELAARS T，VAN GOOL L. Surf： Speeded up robust features[C].Graz：Proceedings of the European Conference on Computer Vision，2006.
[10]ZHAO W L，NGO C W，TAN H K，et al.Near-duplicate keyframe identification with interest point matching and pattern learning[J].IEEE Transactions on Multimedia，2007（5）：1037-1048.
[11]司若妍，張明.基于 K-means 聚类算法的视频关键帧提取的研究[J].现代计算机，2016（7）：59-63.
