的壓縮比，從而提高了視頻數(shù)據(jù)的傳輸速率和存儲(chǔ)效率，同時(shí)提高了視頻數(shù)據(jù)的檢索效率。
[0052] 圖2是本發(fā)明第二實(shí)施方式的基于視頻的局部特征描述子的壓縮方法流程示意 圖。
[0化3] 如圖2所示，本實(shí)施方式中的步驟S201、S202、S205與第一實(shí)施方式中的步驟 S102、S102、S104、S105基本相同，不同的是，本實(shí)施方式對(duì)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(shí)相應(yīng)的步驟S204有所不同，具體 的：
[0化4] 步驟S203,對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行變換得到變換系數(shù)。
[0化5] 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，從而得到變換系 數(shù)。該里的變換可W采用一維系數(shù)矩陣，也可W采用二維系數(shù)矩陣。
[0056] 步驟S204,對(duì)所述變換系數(shù)進(jìn)行量化并得到量化系數(shù)。該里的量化可W為標(biāo)量量 化，也可W為矢量量化。
[0化7] 圖3是本發(fā)明第二實(shí)施方式具體實(shí)施例的壓縮方法流程圖。
[005引本實(shí)施例W-個(gè)基于視頻的128維SIFT局部特征描述子為例，詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的 壓縮方法。
[0059] 如圖3所示，本實(shí)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：
[0060] 步驟S301，首先對(duì)原始視頻帖所攜帶的視頻內(nèi)容通過(guò)視頻編碼器進(jìn)行編碼，得到 重構(gòu)帖。
[0061] 步驟S302,將重構(gòu)帖存儲(chǔ)在重構(gòu)帖緩存中。
[0062] 步驟S303,從原始視頻帖中提取局部特征描述子，對(duì)所述描述子進(jìn)行預(yù)測(cè)，具體 的：
[006引假設(shè)當(dāng)前正在編碼的第i帖的第j個(gè)局部特征描述子為S;.=(與，乂，v。。其中 是描述子的空間位置信息，是局部特征描述子向量。
[0064] 步驟S304,帖內(nèi)預(yù)測(cè)，通過(guò)式（1)
[0065]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于視頻的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述方法包括如下步 驟： 對(duì)當(dāng)前局部特征描述子進(jìn)行帖內(nèi)預(yù)測(cè)得到第一預(yù)測(cè)信號(hào)，對(duì)所述當(dāng)前局部特征描述子 進(jìn)行帖間預(yù)測(cè)得到第二預(yù)測(cè)信號(hào)，對(duì)所述當(dāng)前局部特征描述子進(jìn)行重構(gòu)帖預(yù)測(cè)得到第=預(yù) 測(cè)信號(hào)； 通過(guò)預(yù)設(shè)的優(yōu)化策略對(duì)所述第一預(yù)測(cè)信號(hào)、第二預(yù)測(cè)信號(hào)、第=預(yù)測(cè)信號(hào)進(jìn)行計(jì)算并 選擇滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的優(yōu)化策略的預(yù)測(cè)信號(hào)為最終預(yù)測(cè)信號(hào)，計(jì)算所述最終預(yù)測(cè)信號(hào)的殘差 系數(shù)； 對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行量化得到量化系數(shù)； 對(duì)所述量化系數(shù)進(jìn)行滴編碼，輸出碼流。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述計(jì)算殘差系 數(shù)之后，得到量化系數(shù)之前，所述方法還包括： 對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行變換得到變換系數(shù)； 所述對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行量化得到量化系數(shù)，進(jìn)一步為，對(duì)所述變換系數(shù)進(jìn)行量化得 到量化系數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述方法還包括： 對(duì)所述量化系數(shù)進(jìn)行反量化和反變換后，得到重構(gòu)描述子，并存儲(chǔ)所述重構(gòu)描述子； 所述對(duì)當(dāng)前局部特征描述子進(jìn)行帖內(nèi)預(yù)測(cè)得到第一預(yù)測(cè)信號(hào)，進(jìn)一步包括：在當(dāng)前局 部特征描述子所在的當(dāng)前帖中，從所存儲(chǔ)的重構(gòu)描述子中找到一個(gè)與所述當(dāng)前局部特征描 述子最相近的重構(gòu)描述子作為第一預(yù)測(cè)信號(hào)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述對(duì)所述當(dāng)前 局部特征描述子進(jìn)行帖間預(yù)測(cè)得到第二預(yù)測(cè)信號(hào)，進(jìn)一步包括：在所述視頻的已編碼的帖 中，找到一個(gè)與所述當(dāng)前局部特征描述子最相近的重構(gòu)描述子，作為第二預(yù)測(cè)信號(hào)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至4所述的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述對(duì)所述當(dāng) 前局部特征描述子進(jìn)行重構(gòu)帖預(yù)測(cè)得到第=預(yù)測(cè)信號(hào)，進(jìn)一步包括；在所述當(dāng)前局部特征 描述子所在帖的重構(gòu)帖對(duì)應(yīng)位置提取局部特征描述子作為第=預(yù)測(cè)信號(hào)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至4所述的局部特征描述子的壓縮方法，其特征在于，所述量化為標(biāo) 量量化或矢量量化。
7. -種基于視頻的局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括；預(yù)測(cè)模 塊、預(yù)測(cè)信號(hào)選擇模塊、量化模塊、滴編碼模塊；其中， 所述預(yù)測(cè)模塊用于對(duì)當(dāng)前局部特征描述子進(jìn)行帖內(nèi)預(yù)測(cè)得到第一預(yù)測(cè)信號(hào)，對(duì)所述當(dāng) 前局部特征描述子進(jìn)行帖間預(yù)測(cè)得到第二預(yù)測(cè)信號(hào)，并用于對(duì)所述當(dāng)前局部特征描述子進(jìn) 行重構(gòu)帖預(yù)測(cè)得到第=預(yù)測(cè)信號(hào)； 所述預(yù)測(cè)信號(hào)選擇模塊與所述預(yù)測(cè)模塊相連，用于通過(guò)預(yù)設(shè)的優(yōu)化策略對(duì)所述第一預(yù) 測(cè)信號(hào)、第二預(yù)測(cè)信號(hào)、第=預(yù)測(cè)信號(hào)進(jìn)行計(jì)算并選擇滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的優(yōu)化策略的預(yù)測(cè)信 號(hào)為最終預(yù)測(cè)信號(hào)，計(jì)算所述最終預(yù)測(cè)信號(hào)的殘差系數(shù)； 所述量化模塊與所述預(yù)測(cè)信號(hào)選擇模塊相連，用于接收所述預(yù)測(cè)模塊所輸出的殘差系 數(shù)，并用于對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行量化得到并輸出量化系數(shù)； 所述滴編碼模塊與所述量化模塊相連，用于接收所述量化模塊輸出的量化系數(shù)，并用 于對(duì)所述量化系數(shù)進(jìn)行滴編碼，輸出碼流。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括 變換模塊，所述變換模塊與所述預(yù)測(cè)信號(hào)選擇模塊和量化模塊相連，用于接收所述預(yù)測(cè)信 號(hào)選擇模塊輸出的殘差系數(shù)，并用于對(duì)所述殘差系數(shù)進(jìn)行變換得到并輸出變換系數(shù)； 所述量化模塊進(jìn)一步用于接收所述變換模塊所輸出的變換系數(shù)，并用于對(duì)所述殘差系 數(shù)變換后的所述變換系數(shù)進(jìn)行量化得到量化系數(shù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)，其特征在于， 所述系統(tǒng)還包括重構(gòu)描述子存儲(chǔ)模塊，所述重構(gòu)描述子存儲(chǔ)模塊與滴編碼模塊和預(yù)測(cè) 模塊相連，用于對(duì)所述量化系數(shù)進(jìn)行反量化和反變換，而后構(gòu)建重構(gòu)描述子，并存儲(chǔ)所述重 構(gòu)描述子； 所述預(yù)測(cè)模塊進(jìn)一步用于在當(dāng)前局部特征描述子所在的當(dāng)前帖中，從所存儲(chǔ)重構(gòu)描述 子中找到一個(gè)與所述當(dāng)前局部特征描述子最相近的重構(gòu)描述子作為第一預(yù)測(cè)信號(hào)，并進(jìn)一 步用于，在所述視頻的已編碼的帖中，找到一個(gè)與所述當(dāng)前局部特征描述子最相近的重構(gòu) 描述子，作為第二預(yù)測(cè)信號(hào)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求7至9所述的局部特征描述子的壓縮系統(tǒng)，其特征在于， 所述預(yù)測(cè)模塊進(jìn)一步用于，在所述當(dāng)前局部特征描述子所在帖的重構(gòu)帖對(duì)應(yīng)位置提取 局部特征描述子作為第=預(yù)測(cè)信號(hào)。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視頻的局部特征描述子的壓縮方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中視頻局部特征描述子的壓縮問(wèn)題。所述方法包括預(yù)測(cè)、量化、熵編碼，其中預(yù)測(cè)包括幀內(nèi)預(yù)測(cè)、幀間預(yù)測(cè)、重構(gòu)幀預(yù)測(cè)，通過(guò)預(yù)設(shè)的優(yōu)化策略從三種模式的預(yù)測(cè)信號(hào)中選擇最佳預(yù)測(cè)信號(hào)，而后計(jì)算預(yù)測(cè)信號(hào)的殘差系數(shù)，對(duì)殘差系數(shù)進(jìn)行量化得到量化系數(shù)，再對(duì)量化系數(shù)進(jìn)行熵編碼，輸出熵編碼后形成的碼流，完成對(duì)視頻的局部特征描述子的壓縮。通過(guò)本發(fā)明對(duì)視頻局部特征描述子進(jìn)行壓縮，在聯(lián)合視頻內(nèi)容的基礎(chǔ)上，使壓縮后的視頻局部特征數(shù)據(jù)得到緊湊的表示，達(dá)到高的壓縮比，同時(shí)提高了視頻數(shù)據(jù)的檢索效率。
【IPC分類(lèi)】H04N19-13, H04N19-513, H04N19-61
【公開(kāi)號(hào)】CN104661034
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510073612
【發(fā)明人】馬思偉, 張翔, 王苫社, 王詩(shī)淇
【申請(qǐng)人】北京大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年5月27日
【申請(qǐng)日】2015年2月11日