[发明专利]基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法

权利要求书

1.基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，

设输入视频序列为X＝{x₁，x₂，...，x_i，...，x_N}；

参数定义：x_i为第i帧视频图像，i为帧的序号，N为视频序列长度；T₁和T₂为阈值；R_min和R_max分别为允许的最小帧采样率和最大帧采样率；λ₁和λ₂分别为关键帧和非关键帧的信息率；R₁和R₂分别为关键帧和非关键帧的采样率；

其特征在于包含以下步骤：

(1)将视频序列的第一帧和最后一帧直接设为关键帧；

(2)用感知哈希算法计算每两个连续帧的相关度RD，计算公式为：

RD_i＝HD(PHash(x_i,x_i-1)) (1)

x_i,x_i-1为两个连续的视频图像帧，PHash(.)代表感知哈希算法，HD(.)代表汉明距离；

(3)根据RD将各视频图像帧进行图像分组等级分级，记为GOP_level，即该图像所允许的最大分组的大小，分级准则如下：

其中T₁、T₂为设定的阈值；

(4)根据视频图像分组等级，对各视频图像帧进行适应性分组；

(5)根据帧采样率模型计算关键帧的采样率R₁和非关键帧的采样率R₂，构建模型。

2.根据权利要求1所述的基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，其特征在于：步骤(3)根据各相邻两帧的RD值，进行图像分组等级分级的分级准则，其中T₁＝1,T₂＝2。

3.根据权利要求1所述的基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，其特征在于：步骤(4)所述的根据视频图像分组等级，对各视频图像帧进行适应性分组的具体步骤如下：

步骤1：令k＝1，转向步骤2；

步骤2：用公式(1)计算每个RD_i，转向步骤3；

步骤3：用公式(2)计算每个GOP_level_i，转向步骤4；

步骤4：令a＝3，转向步骤5；

步骤5：计算最小值，计算方式如下：

c＝min{GOP_level_k，......,GOP_level_k+a} (3)

步骤6：如果k+a>N，将N-k赋值给a，转向步骤5；否则转向步骤7；

步骤7：如果c≥a，将x_k+a帧设为关键帧，并将k+a赋值给k，转向步骤4；否则将a-1赋值给a，转向步骤5，

当k＝N时，终止该算法，得到关键帧x_k+a。

4.根据权利要求1所述的基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，其特征在于：允许的最小帧采样率R_min＝0.1，允许的最大帧采样率R_max＝0.9。