[发明专利]一种基于视觉注意机制的监控视频压缩与重构方法

说明书

本发明涉及一种基于视觉注意机制的监控视频压缩与重构方法，其步骤如下：先将监控视频分为多个视频帧组，每个视频帧组确定一关键帧，同时在每个视频帧中确定感兴趣区域；再先后对关键帧和非关键帧进行压缩与重构，其中对非关键帧进行压缩与重构是指将非关键帧与对应重构关键帧两者的像素值相减得到的图像残差，然后根据感兴趣区域和非感兴趣区域进行不同程度的分块压缩后，对不同区域的图像残差的压缩块用不同的算法重构，再与对应的重构关键帧相加得重构非关键帧；最后将重构关键帧和重构非关键帧按照重构前的顺序排列重构得到监控视频。本发明基于残差应用视觉注意机制分块对监控视频进行不同测量比的压缩，既保证了重构效果又降低了压缩率。

技术领域

本发明涉及视频压缩与重构领域，特别是涉及一种基于视觉注意机制的监控视频压缩与重构方法。

背景技术

视觉信息具有准确、直观、生动、高效、广泛存在和容量大等特点。目前对视觉图像处理主要是静态处理，视频分析与处理技术包括对某一帧静态图像的处理和相关多帧图像的处理。

视频技术在各行各业获得了广泛的应用，视频监控是其中最重要的一个方面。一系列基于监控视频的目标检测与跟踪、动作分割与识别、人脸识别和异常检测等研究得到不断的发展和实际应用，其广泛应用于交通监控管理、安防和无线传感等系统中。随着社会的不断发展进步，公共设施正在逐步数字化，当前人力资源成本的不断攀升，而与之形成鲜明对比的是视频监控的成本不断降低。因此视频监控正越来越广泛应用于公共管理、教育、医疗、居住和娱乐等新领域，崭新的应用模式和市场机遇的不断涌现，这使得视频监控系统有着非常大的发展前景和重要的市场价值。

如今对视频监控系统的网络化和智能化的需求越来越大。虽然存储技术和容量的不断改善和提高，对海量监控视频的传输和存储与资源限制的矛盾有所缓解。但监控视频的不断发展和其特殊用途，系统对监控网络中视频信息的传输和存取提出了更高的要求。故对监控视频的压缩与重构的研究，在学术上和应用上都有着重要的意义。

目前国内外针对视频编码压缩和解码重构做了许多研究。对于基于预测编码基本模型进行的压缩重构方法，交通大学提出了一种基于视频时空相关性约束的分布式视频编码重构方法，在解码端完成Wvner-Ziv帧码流的解码后结合边信息、梯度信息和相邻帧间运动场等信息建模求解马尔科夫随机场的最优问题来实现重构；腾讯公司公开了一种视频预测编码方法和装置，首先从当前帧中取出像素块并将像素块划为主集像素和余集像素，通过主集像素的编码和重构来预测帧内和帧间余集像素，提高压缩效率，节省了内存占用；艾莉森电话股份有限公司提供了一种用于视频编码的改进像素预测的方法及设备同样将视频帧分解为多个像素块，通过当前块减去预测块产生残留块，根据残留块来产生编码视频帧。

对于基于视频空间特点进行的压缩重构方法，华为软件技术有限公司提供了一种监控视频压缩方法，将视频帧中的每个宏块分别进行内容识别，根据识别结果和编码类型得到每个宏块的QP值。然后采用对应的QP值进行量化编码；融创天下科技股份有限公司公开了一种针对背景和前景采用不同码率进行编码的视频压缩方法，且该方法对解码器不需做任何修改；李策等人提供了一种基于视觉潜在注意力目标区域的JPEG2000图像编解码方法，在小波变换基础上针对目标采用相应目标码率进行编码，该方法在网络带宽不足时，可以牺牲部分较小目标区域的码率为代价，换取人们更关注目标区域的图像重构质量；湖南大学公开了一种基于压缩感知的图像编码方法，对图像进行小波变换分解的低频系数和高频系数采用不同的码率压缩，可以在提高压缩程度的同时获得高质量的重构图像。上述诸多方法都通过减少空间冗余或者时间冗余信息来提高压缩程度，虽然其能显著提高视频压缩程度并保证一定的重构质量，但上述方法仍然保留了较多的冗余信息，其重构图像质量也相对较差，还有进一步提升的空间。

视觉注意机制是在人眼成像的过程中视觉系统根据颜色、亮度、方向、形状和运动等信息筛选出一些有用信息，去除不重要的信息的机制。在监控视频的压缩中应用此种机制能有效减少冗余信息，提高视频压缩程度。