視頻局部特征描述子的壓縮方法、系統(tǒng)及視頻壓縮方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視頻局部特征描述子的壓縮方法、 壓縮系統(tǒng)及視頻壓縮方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，在網(wǎng)絡(luò)的傳輸和存儲過程中，視頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)越來越龐 大。對視頻數(shù)據(jù)的壓縮則顯得尤為重要。而局部特征描述子，在圖像/視頻數(shù)據(jù)處理以 及計算機視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，描述子的壓縮也是提高視頻數(shù)據(jù)檢索等視頻數(shù)據(jù) 應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。例如，對128維的SIFT局部特征描述子而言，將每個維度量化到8比 特，一幀圖像包含1000個SIFT特征點，則一個300幀的視頻包含的SIFT特征數(shù)據(jù)量為 300*1000*128*8bits = 292. 97Mb，無論對于存儲還是傳輸都是需要付出巨大的代價，在實 際應(yīng)用中是難以承受的。
[0003] 在對視頻數(shù)據(jù)處理的現(xiàn)有技術(shù)中，大多單獨對描述子進行壓縮，限制了描述子的 壓縮比，不利于數(shù)據(jù)檢索效率的提高，同時也阻礙了視頻檢索技術(shù)的發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明實施例的目的是提供一種視頻局部特征描述子的壓縮方法、系統(tǒng)及視頻壓 縮方法，以提高視頻局部特征描述子的壓縮效率，從而提高視頻壓縮數(shù)據(jù)的傳輸速率和存 儲效率。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種視頻局部特征描述子的壓縮方法，所述方法 包括如下步驟：
[0006] 聯(lián)合視頻內(nèi)容對當(dāng)前局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測得到預(yù)測信號；
[0007] 計算所述預(yù)測信號的殘差系數(shù)；
[0008] 對所述殘差系數(shù)進行量化得到量化系數(shù)；
[0009] 對所述量化系數(shù)進行熵編碼，輸出碼流。
[0010] 上述方案中，所述計算殘差系數(shù)之后，得到量化系數(shù)之前，所述方法還包括：
[0011] 對所述殘差系數(shù)進行變換得到變換系數(shù)；
[0012] 對所述殘差系數(shù)進行量化得到量化系數(shù)，進一步為，對所述變換系數(shù)進行量化并 得到量化系數(shù)。
[0013] 上述方案中，所述聯(lián)合視頻內(nèi)容對當(dāng)前局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測得到預(yù)測 信號，進一步包括：在所述當(dāng)前局部特征描述子所在幀的重構(gòu)幀對應(yīng)位置提取對應(yīng)的已編 碼局部特征描述子，作為預(yù)測信號。
[0014] 上述方案中，所述量化為標量量化或矢量量化。
[0015] 根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種視頻局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)，所述 系統(tǒng)包括：預(yù)測模塊、殘差系數(shù)計算模塊、量化模塊、編碼模塊
[0016] 所述預(yù)測模塊用于聯(lián)合視頻內(nèi)容對當(dāng)前局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測得到預(yù) 測信號；
[0017] 所述殘差系數(shù)計算模塊與所述預(yù)測模塊相連，用于計算所述預(yù)測信號的殘差系 數(shù)；
[0018] 所述量化模塊與所述殘差系數(shù)計算模塊相連，用于對所述殘差系數(shù)進行量化得到 量化系數(shù)；
[0019] 所述編碼模塊與所述量化模塊相連，用于對所述量化系數(shù)進行熵編碼，輸出碼流。
[0020] 上述方案中，所述系統(tǒng)還包括變換模塊，所述變換模塊與所述殘差系數(shù)計算模塊 和量化模塊相連，用于對所述殘差系數(shù)進行變換得到變換系數(shù)；
[0021] 所述量化模塊還用于對所述變換系數(shù)進行量化并得到量化系數(shù)。
[0022] 上述方案中，所述預(yù)測模塊進一步用于在所述當(dāng)前局部特征描述子所在幀的重構(gòu) 幀對應(yīng)位置提取對應(yīng)的已編碼局部特征描述子，作為預(yù)測信號。
[0023] 根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，還提供了一種視頻壓縮方法，所述方法包括：
[0024] 對視頻原始數(shù)據(jù)進壓縮，得到視頻自身碼流，并得到重構(gòu)幀組成的視頻重構(gòu)數(shù) 據(jù)；
[0025] 聯(lián)合所述視頻重構(gòu)數(shù)據(jù)中的重構(gòu)幀的內(nèi)容，采用上述視頻局部特征描述子的壓縮 方法，對視頻原始數(shù)據(jù)中的局部特征描述子進行壓縮，得到熵編碼后的描述子碼流；
[0026] 將所述描述子碼流輸出到視頻自身碼流中，輸出視頻碼流。
[0027] 本發(fā)明實施例提供了一種視頻局部特征描述子的壓縮方法、系統(tǒng)和視頻壓縮方 法，所述視頻局部特征描述子的壓縮方法包括預(yù)測、量化、熵編碼，其中預(yù)測為聯(lián)合視頻內(nèi) 容的重構(gòu)幀預(yù)測得到預(yù)測信號，而后計算預(yù)測信號的殘差系數(shù)，對殘差系數(shù)進行量化得到 量化系數(shù)，再對量化系數(shù)進行熵編碼，輸出碼流，完成對視頻的局部特征描述子的壓縮。通 過本發(fā)明實施例的方法對視頻局部特征描述子進行壓縮，在聯(lián)合視頻內(nèi)容的基礎(chǔ)上，使壓 縮后的視頻數(shù)據(jù)得到緊湊的表示，達到高的壓縮比，從而提高視頻數(shù)據(jù)的傳輸速率和存儲 效率，同時提高了視頻數(shù)據(jù)的檢索效率。
【附圖說明】
[0028] 圖1是本發(fā)明第一實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮方法流程示意圖；
[0029] 圖2是本發(fā)明第二實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮方法流程示意圖；
[0030] 圖3是本發(fā)明第二實施方式具體實施例的壓縮方法流程圖；
[0031]圖4是本發(fā)明第三實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0032]圖5是本發(fā)明第四實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0033] 圖6是本發(fā)明第五實施方式的視頻壓縮方法流程示意圖。
【具體實施方式】
[0034] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明了，下面結(jié)合【具體實施方式】并參 照附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。應(yīng)該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā) 明的范圍。此外，在以下說明中，省略了對公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，以避免不必要地混淆本 發(fā)明的概念。
[0035] 本發(fā)明實施例以局部特征描述子在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用為基礎(chǔ)，對視頻局 部特征描述子進行壓縮，將重構(gòu)后的視頻內(nèi)容本身應(yīng)用在壓縮過程中，即聯(lián)合視頻內(nèi)容，指 導(dǎo)局部特征描述子的壓縮，提出了視頻局部特征描述子的壓縮方法、系統(tǒng)及視頻壓縮方法。 以下結(jié)合實施方式及附圖，對本發(fā)明作詳細說明。
[0036]圖1是本發(fā)明第一實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮方法流程示意圖。本實 施方式對于視頻局部特征描述子的壓縮方法的框架，包括聯(lián)合視頻內(nèi)容的預(yù)測、量化、熵編 碼。
[0037]如圖1所示，本實施例的視頻局部特征描述子的壓縮方法，包括如下步驟：
[0038] 步驟S101，聯(lián)合視頻內(nèi)容對當(dāng)前局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測得到預(yù)測信號。
[0039] 本步驟中，對所述當(dāng)前局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測，具體為，在所述當(dāng)前局部 特征描述子所在幀的重構(gòu)幀對應(yīng)位置提取局部特征描述子作為預(yù)測信號。在視頻數(shù)據(jù)的 處理中，首先需要對視頻數(shù)據(jù)進行壓縮編碼得到重構(gòu)視頻數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)由幀構(gòu)成，也即首 先得到視頻數(shù)據(jù)的重構(gòu)幀。這里重構(gòu)幀預(yù)測，即通過視頻數(shù)據(jù)的重構(gòu)幀進行，即聯(lián)合視頻內(nèi) 容，在重構(gòu)幀中對應(yīng)位置處提取局部特征描述子作為預(yù)測信號，這里的提取，可以是直接提 取，也可以是帶有附加條件的提取。
[0040] 步驟S102,計算所述預(yù)測信號的殘差系數(shù)。
[0041] 優(yōu)選的，本步驟中計算預(yù)測殘差，通過作差的方法進行。
[0042] 步驟S104,對所述殘差系數(shù)進行量化得到量化系數(shù)。
[0043] 本步驟中的量化方式，可以為標量量化，也可以為矢量量化。
[0044] 步驟S105,對所述量化系數(shù)進行熵編碼，輸出碼流。
[0045] 本步驟中的熵編碼，優(yōu)選的，編碼模型采用視頻編碼標準中常用的上下文自適應(yīng) 的二進制摘編碼方法（CABAC, Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)，最終形成 二值化碼流。
[0046] 通過本實施例所述的視頻局部特征描述子壓縮方法，對視頻局部特征描述子進行 壓縮，在聯(lián)合視頻內(nèi)容的基礎(chǔ)上，使壓縮后的視頻數(shù)據(jù)得到緊湊的表示，達到的很高的壓縮 比，從而提高了視頻數(shù)據(jù)的傳輸速率和存儲效率，同時提高了視頻數(shù)據(jù)的檢索效率。
[0047] 圖2是本發(fā)明第二實施方式的視頻局部特征描述子的壓縮方法流程示意圖。
[0048] 如圖2所示，本實施方式中的步驟S201、S202、S205與第一實施方式中的步驟 S102、S102、S104、S105基本相同，不同的是，本實施方式對局部特征描述子的壓縮方法中， 在步驟S202之后、步驟S204之前還包括步驟S203,同時相應(yīng)的步驟S204有所不同，具體 的：
[0049] 步驟S203,對所述殘差系數(shù)進行變換得到變換系數(shù)。
[0050] 優(yōu)選的，本步驟中的變換方式為DCT變換或KLT變換或DST變換變換，從而得到變 換系數(shù)。這里的變換可以采用一維系數(shù)矩陣，也可以采用二維系數(shù)矩陣。
[0051] 步驟S204,對所述變換系數(shù)進行量化并得到量化系數(shù)。這里的量化可以為標量量 化，也可以為矢量量化。
[0052] 圖3是本發(fā)明第二實施方式具體實施例的壓縮方法流程圖。
[0053] 本實施例以一個視頻數(shù)據(jù)的128維SIFT局部特征描述子為例，詳細說明本發(fā)明的 壓縮方法。
[0054] 如圖3所示，本實施例的基于視頻的局部特征描述子的壓縮方法，包括如下步驟：
[0055] 步驟S301，首先對原始視頻幀所攜帶的視頻內(nèi)容通過視頻編碼器進行編碼。
[0056] 步驟S302,編碼器輸出的所述編碼后的數(shù)據(jù)進行重構(gòu)圖像，從而得到重構(gòu)幀，并將 所述重構(gòu)幀進行緩存。
[0057] 步驟S303,從原始視頻幀中提取局部特征描述子，具體的：
[0058] 假設(shè)當(dāng)前正在編碼的第i幀的第j個局部特征描述子為X=(<?)，其中 是描述子的空間位置信息，V)是局部特征描述子向量。
[0059] 步驟S304,對所述提取的局部特征描述子進行重構(gòu)幀預(yù)測，重構(gòu)幀預(yù)測，在所述當(dāng) 前局部特征描述子所在幀的重構(gòu)幀對應(yīng)位置處，直接提取局部特征描述子，作為重構(gòu)預(yù)測 信號即預(yù)測信號'
[0060] 步驟S305,將原始信號和預(yù)測信號做差得到殘差系數(shù)rj =< 4。
[0061] 步驟S306,對殘差系數(shù)rj進行如步驟S306A1~S306C1的變換：
[0062] 步驟S306A1，將128維的rj劃分為兩個8x8的二維矩陣；
[0063] 步驟S306B1，分別用兩個8x8的DCT變換作用于這兩個變換矩陣，得到兩個變換后 的系數(shù)矩陣；
[0064] 步驟S306C1，將兩個8x8的系數(shù)矩陣合并成一個128維的變換系數(shù)<。
[0065] 或者，對殘差系數(shù)進行如步驟S306A2~S306C2的變換：
[0066] 步驟S306A2,將128維的d按照8個不同方向劃分成8個4x4的二維矩陣，即將每 個方向的16個元素，按照位置排列成4x4的矩陣；
[0067] 步驟S306B2,分別用8個4x