基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法

专利名称：基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法
技术领域：
本发明属于图像处理领域，更进一步涉及视频处理领域中的动态纹理检索，具体是一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法。本发明可应用于视频检索。
背景技术：
动态纹理检索是从动态纹理库中检索出客户所需动态纹理的过程，它是一项基础性工作，在视频检索、大气环境监测、交通流量监控、灾害管理和森林预警等领域被广泛应用。北京新岸线网络技术有限公司提出的专利申请“基于内容的视频检索方法及其实现”(专利申请号200810000875. 6，公开号CN101493813A)公开了一种多途径获取图像，进行基于内容的视频检索的方法。该方法的实现包含一个图像获取模块，通过多种方式获取图像，作为基于内容的视频搜索的输入；一个图像分析处理模块，用来对图像进行分析和处理，提取图像特征；一个特征传输模块，用于对图像特征进行传输；一个视频检索模块，根据检索输入进行基于内容的视频检索；一个结果展现模块，对视频结果进行展现。该方法虽然有效的进行了视频检索，较好的从视频库中检索出用户所需视频，但是仍然存在的不足是，该方法用图像代替视频作为视频处理的输入，图像并不能有效的反映视频信息，容易导致检索结果与客户需求不符。乐金电子(中国)研究开发中心有限公司提出的专利申请“视频检索方法”(专利申请号200610137713. 8，公开号CN1955964A)公开了一种视频检索方法，涉及将视频作为视频查询系统的客户使用部分，特别是向客户提供有效的浏览系统的方法。该方法包括镜头边界检测步骤，从视频中检测镜头边界；低层信息提取步骤，在上述镜头边界检测步骤中检测的镜头帧中提取低层信息；加权值调节步骤，设置在上述低层信息提取步骤中提取的信息描述子的加权值；视频检索步骤，根据上述加权值调节步骤中设置的加权值而使描述子之间的检索加权值具有不同的值并检索视频。该方法虽然能够将调节后的加权值或文脉等作为新的查询要素，实现从而实现更为有效准确的基于实例的视频查询功能，但是仍然存在的不足是，该方法只提取视频的低层信息，不能有效利用视频的其他信息进行检索；另外该方法提取的低层信息过多，算法实现复杂。

发明内容
本发明针对上述现有技术的不足，用Surfacelet系数模型描述动态纹理，根据动态纹理的Surfacelet系数分布特点，提出一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法， 可以有效的从动态纹理库中检索出客户所需的动态纹理。本发明的具体步骤如下(1)将动态纹理放入动态纹理库中，建立动态纹理库；(2)获取动态纹理库中所有动态纹理的变换域调用Surfacelet工具包对动态纹理库中所有动态纹理作Surfacelet变换，获取动态纹理库中所有动态纹理的Surfacelet域高频子带系数；(3)获取动态纹理库中所有动态纹理的能量特征参数按照下式逐个获取所有动态纹理的能量特征参数f = [ μ 1； μ 2, ... , μ η, σ ” O2,..., σ J其中，f为动态纹理的能量特征参数；μ μ 2，. . .，μ η为动态纹理Surfacelet域高频子带系数均值；0ι，σ2, ... , ση为动态纹理Surfacelet域高频子带系数标准差；η为动态纹理Surfacelet域高频子带的个数；(4)获取动态纹理库中所有动态纹理的广义高斯特征参数按照下式逐个获取所有动态纹理的广义高斯特征参数f = [ α ” α2, ... , α η, β ” β 2，· · ·，β J其中，f为动态纹理的广义高斯特征参数；Q1, α2, ... , αη为动态纹理Surfacelet域高频子带形状参数；β 2，. . .，β η为动态纹理Surfacelet域高频子带尺度参数；η为动态纹理Surfacelet域高频子带的个数；(5)获取动态纹理库中所有动态纹理的香浓熵按照下式逐个获取所有动态纹理的香浓熵^ = ηι η(^)其中，E为动态纹理的香浓熵；为从ST所有尺度中取出最小的香浓熵；s为动态纹理Surfacelet域的对应尺度；ST 为动态纹理 Surfacelet 域；s为动态纹理Surfacelet域的对应尺度；e为从属符号；Es为动态纹理Surfacelet域s尺度高频子带系数的香浓熵；(6)将步骤(3)、步骤(4)获得的能量特征参数和广义高斯特征参数放入动态纹理特征库中，建立动态纹理特征库；(7)确定区分阈值取步骤(5)获得的动态纹理库中所有动态纹理的香浓熵的中间值作为区分阈值；(8)在检索端输入待检索动态纹理；(9)获取待检索动态纹理的Surfacelet域高频子带系数调用Surfacelet工具包对待检索动态纹理作Surfacelet变换，获取待检索动态纹理的Surfacelet域高频子带系数；(10)使用步骤(5)的方法获取待检索动态纹理的香农熵；(11)判断待检索动态纹理的香农熵与区分阈值的大小，若待检索的动态纹理的香农熵大于区分阈值，执行下一步骤，否则执行步骤(14)；(12)使用步骤的方法获取待检索动态纹理的广义高斯特征参数；(13)按照下式逐个获取待检索动态纹理的广义高斯特征参数与动态纹理特征库中所有广义高斯特征参数的K-L距离
权利要求
1. 一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，包括如下步骤(1)将动态纹理放入动态纹理库中，建立动态纹理库；(2)获取动态纹理库中所有动态纹理的变换域调用Surfacelet工具包对动态纹理库中所有动态纹理作Surfacelet变换，获取动态纹理库中所有动态纹理的Surfacelet域高频子带系数；(3)获取动态纹理库中所有动态纹理的能量特征参数按照下式逐个获取所有动态纹理的能量特征参数f = [ μ μ 2,..., μ n，Q1, σ 2，· · ·，σ η] 其中，f为动态纹理的能量特征参数；μ μ 2，. . .，μ η为动态纹理Surfacelet域高频子带系数均值； 0l，O2,... , ση为动态纹理Surfacelet域高频子带系数标准差； η为动态纹理Surfacelet域高频子带的个数；(4)获取动态纹理库中所有动态纹理的广义高斯特征参数按照下式逐个获取所有动态纹理的广义高斯特征参数f = [ α j, α 2，· · ·，α η, β β 2，· · ·，β η]其中，f为动态纹理的广义高斯特征参数； αι; α2,... , αη为动态纹理Surfacelet域高频子带形状参数； β β 2，. . .，β n为动态纹理Surfacelet域高频子带尺度参数； η为动态纹理Surfacelet域高频子带的个数；(5)获取动态纹理库中所有动态纹理的香浓熵按照下式逐个获取所有动态纹理的香浓熵E = min(￡r)seST v s/其中，E为动态纹理的香浓熵；德为从ST所有尺度中取出最小的香浓熵；s为动态纹理Surfacelet域的对应尺度； ST为动态纹理Surfacelet域； s为动态纹理Surfacelet域的对应尺度； e为从属符号；Es为动态纹理Surfacelet域s尺度高频子带系数的香浓熵；
2.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤(3)中所述的动态纹理Surfacelet域高频子带系数均值由下式获得
3.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤(3)中所述的动态纹理Surfacelet域高频子带系数标准差由下式获得
4.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤中所述的动态纹理Surfacelet域高频子带形状参数由下式获得
5.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤中所述的动态纹理Surfacelet域高频子带尺度参数由下式获得
6.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤(5)中所述的动态纹理Surfacelet域s尺度高频子带系数的香浓熵由下式获得
7.根据权利要求1所述的基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，其特征在于步骤(1 中所述的动态纹理Surfacelet域高频子带间的K-L距离由下式获得
全文摘要
一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，包括建立动态纹理库；获取高频子带系数及其特征参数及香浓熵；建立动态纹理特征库并确定区分阈值；输入待检索的动态纹理并获取其高频子带系数及香农熵；判断待检索动态纹理的香农熵与区分阈值的大小；获取待检索动态纹理的特征参数；获取待检索动态纹理的特征参数与动态纹理特征库中特征参数的距离；取动态纹理库中距离最小的动态纹理输出。本发明采用广义高斯特征和能量特征结合的方法，使得本发明充分利用了动态纹理不同特征的互补性，能准确检索出客户所需的动态纹理。
文档编号H04N5/14GK102542064SQ201210001588
公开日2012年7月4日 申请日期2012年1月4日 优先权日2012年1月4日
发明者张小华, 朱虎明, 焦李成, 田小林, 缑水平, 聂继勇, 钟桦, 马文萍 申请人:西安电子科技大学