翟福成

（成都信息工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，四川 成都 610225）

隨著多媒體文化的發(fā)展，視頻的數(shù)量也呈幾何式地爆炸增長，對視頻的分析和處理具有極大的意義。視頻特征提取往往是視頻處理的關(guān)鍵，有時搜集一些精彩的片段，會由于視頻播放速度太快，導(dǎo)致觀看效果不佳，可通過視頻分幀技術(shù)將動態(tài)視頻轉(zhuǎn)換為靜態(tài)圖像序列，從而一幀一幀反復(fù)觀看。顏色特征是在圖像處理中應(yīng)用最為廣泛的視覺特征，本文研究視頻分幀后每幀圖像的RGB顏色特征以及色調(diào)直方圖，通過提取圖像特征從而更好地分析圖像，進而分析與處理視頻。MATLAB軟件的功能包括數(shù)值計算和可視化圖像處理等，其功能十分強大，包含各種豐富的工具包，廣泛被應(yīng)用于圖像處理相關(guān)的領(lǐng)域研究中[1-3]。MTLAB有著極為方便的圖形用戶界面開發(fā)環(huán)境即GUIDE，其通常被用來制作人機交互性的GUI界面。GUIDE操作十分簡單，它提供了一個初始化的空白界面，用戶通過拖動控件，搭建好靜態(tài)初始界面，接著對M文件中每個控件的回調(diào)函數(shù)進行編寫，即可設(shè)計出直觀、便捷、強大的人機交互界面，實現(xiàn)預(yù)定功能。本文基于GUI工具設(shè)計出一種視頻特征提取系統(tǒng)，可完成視頻分幀、圖像讀取、圖像分塊、RGB特征提取、色調(diào)直方圖繪制等功能，界面簡單，便于用戶操作。

1.視頻特征提取

視頻特征提取由視頻分幀、圖像分塊、RGB特征提取、色調(diào)直方圖繪制等部分組成。

1.1 視頻分幀

1.1.1 原理介紹

視頻的本質(zhì)即為圖像，因為人眼識別的頻率即采樣率有限，無法在短時間內(nèi)依次識別多張圖像，所以在單位時間內(nèi)看到的圖像數(shù)目達到或者超過人眼的采樣率所能采到的上限數(shù)目時，給人眼造成的感覺就是畫面是運動的，這就是所謂的視頻流。而使得人眼將靜態(tài)圖像序列感受成動態(tài)視頻的頻率一般為25張圖片/秒，即25幀/秒。此頻率也就是一般人眼所能達到的最大采樣率。

1.1.2 算法步驟

使用VideoReader函數(shù)讀取視頻文件，獲得視頻總時長（秒）、視頻幀速（幀/秒）等信息；通過總時長（Duration）* 幀速（FrameRate）計算出當(dāng)前讀入視頻的總幀數(shù)；通過for循環(huán)參數(shù)的設(shè)置來確定本次讀取的幀數(shù)以及讀取間隔；通過read函數(shù)獲取視頻中每一幀的信息；利用imwrite函數(shù)將視頻的每一幀保存成靜態(tài)圖片即將視頻的圖像序列進行保存。

通過以上5步，即可將任意動態(tài)視頻流轉(zhuǎn)變?yōu)殪o態(tài)的圖像序列并進行保存，方便后續(xù)研究。

1.2 圖像分塊

如果基于全局直接進行RGB特征提取，則提取出的RGB特征只有一個，無法體現(xiàn)出圖像的顏色空間分布信息。而基于選取圖像的不同部分，分別進行RGB特征提取是對圖像全局RGB特征提取的一種改進，使得處理結(jié)果可以包含圖像的顏色空間分布信息，更有利于直觀且細(xì)致地觀察出圖像的特征信息。這種方法往往是將整幅圖像按照某種自定義方式分成若干塊，對每個塊分別計算并提取出其RGB特征信息。相比于全局RGB特征提取，分塊RGB特征提取可以更加有效地提高檢索信息的精度[5]。一般來說，圖像中要處理的目標(biāo)物體往往集中在中間部分，而邊緣部分通常是一些無關(guān)緊要的背景。因此，將圖像進行合理分塊，有助于更加快速準(zhǔn)確地尋找目標(biāo)物體，從而對其進行特征提取。分塊數(shù)量越多，信息檢索的精度越高，但計算機需要存儲的數(shù)據(jù)也就越多；如果目標(biāo)物體較大，但分塊數(shù)量較多，則會無法準(zhǔn)確檢索到目標(biāo)物體。因此，分塊的數(shù)量需要根據(jù)目標(biāo)物體的大小以及計算機系統(tǒng)的運算存儲能力加以選擇。如果目標(biāo)物體較小，而進行處理的計算系統(tǒng)也有能力進行較大的數(shù)據(jù)存儲與運算，則可以將圖像分成較多數(shù)量的塊，提升檢索性能以及對目標(biāo)物體的分析效果。本文采用傳統(tǒng)較為簡潔的3×3圖像分塊。

1.3 RGB特征提取

1.3.1 原理介紹

生活中的圖像一般均為彩色圖像，也叫作RGB圖像。任意一種顏色實際上均可以由不同比例的紅、綠、藍三種顏色混合而成，那么RGB圖像就可以由其二維位置信息和當(dāng)前位置紅、綠、藍分量的大小來唯一確定，故RGB圖像在MATLAB中通常表示為一個M*N*3的三維矩陣。

1.3.2 分量提取

由于圖像為二維信號，故RGB圖像中的第三維度實際上表示的即為顏色。當(dāng)?shù)谌S數(shù)值為1時表示紅色，第三維數(shù)值為2時表示綠色，第三維數(shù)值為3時表示藍色，故可通過下列方法提取出圖像中的紅、綠、藍三個分量。IR = Image(:,:,1)；%提取紅色分量IG = Image(:,:,2)；%提取綠色分量IB = Image(:,:,3)；%提取藍色分量

1.4 色調(diào)直方圖繪制

色調(diào)與光波的波長有關(guān)，它表示人的感官對不同顏色的感受，通過繪制色調(diào)直方圖可直觀地感覺出圖像所包含的色調(diào)信息。色調(diào)直方圖是指把整個色調(diào)空間等間隔劃分為若干個色調(diào)空間，然后，分別計算出圖像中每個像素塊的色調(diào)值，并依次統(tǒng)計落在每個色調(diào)區(qū)間內(nèi)的像素數(shù)量，再用每個區(qū)間內(nèi)的像素數(shù)量除以圖像像素總數(shù)，便可求得圖像色調(diào)值在每個色調(diào)區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的頻率。建立二維空間坐標(biāo)系，橫坐標(biāo)反映色調(diào)區(qū)間，縱坐標(biāo)反映色調(diào)出現(xiàn)的概率，便可繪出色調(diào)直方圖。本文將整個色調(diào)空間劃分為16個小色調(diào)空間，也稱16bin。然而，色調(diào)直方圖由于只顯示了某一色調(diào)值出現(xiàn)的頻率，沒有顯示出此色調(diào)值所在的空間位置，因此，在實際應(yīng)用分析中，常常將圖像分塊后的特征提取和直方圖的繪制同時進行，以便觀察出圖像的空間位置分布信息以及某一特征出現(xiàn)的具體頻率信息。

2.MATLAB GUI界面開發(fā)

2.1 界面總體設(shè)計

圖1 技術(shù)路線

2.2 界面設(shè)計方法

本文通過MATLAB中較為常用的GUIDE來進行GUI界面設(shè)計。設(shè)計流程通常由兩大部分組成，首先設(shè)計系統(tǒng)的初始界面，其次根據(jù)每個控件的功能編寫相應(yīng)的回調(diào)函數(shù)。具體設(shè)計步驟[6]如下：審視系統(tǒng)功能，明確設(shè)計效果；依據(jù)系統(tǒng)所需功能，構(gòu)想簡潔高效的界面初始圖；在MATLAB中輸入GUIDE，啟動GUI界面，根據(jù)構(gòu)想的界面初始圖，利用不同控件搭建靜態(tài)GUI界面；依據(jù)系統(tǒng)功能，編寫各個控件的回調(diào)函數(shù)，實現(xiàn)界面的動態(tài)功能；運行界面，對界面整體功能進行檢測與調(diào)試。需要注意的是，在整個GUI界面設(shè)計的過程中，往往不能按部就班地順序執(zhí)行好每一步，經(jīng)常要在各個步驟之間反復(fù)進行，經(jīng)過多次調(diào)試才能達到預(yù)期效果。

3.仿真實驗及結(jié)果分析

本文提出的算法在MATLAB平臺上實現(xiàn)，選取一段視頻，對其進行圖像序列獲取，繼而對獲取的圖像進行圖像分塊、RGB特征提取、色調(diào)直方圖繪制等操作，視頻特征提取系統(tǒng)的顯示結(jié)果如圖2所示。

圖2 視頻特征提取系統(tǒng)

分析圖2可知，此系統(tǒng)實現(xiàn)了視頻導(dǎo)入、獲取圖像序列、圖像導(dǎo)入、圖像3×3分塊、RGB特征提取以及色調(diào)直方圖繪制、系統(tǒng)退出等功能。由RGB特征提取結(jié)果可直觀看出圖像每塊的顏色特征，反映了顏色的空間分布特性；由色調(diào)直方圖可直觀看出圖像的整體色調(diào)特征，此圖像色調(diào)分量較多，低色調(diào)所占比重相比于高色調(diào)較大，由此可知，此圖像整體偏向于低色調(diào)。

4.結(jié)語

本文基于MATLAB的GUI工具設(shè)計出一種視頻特征提取系統(tǒng)，對視頻內(nèi)容的詳細(xì)分析起到了重要作用。實驗結(jié)果表明，此系統(tǒng)可完成視頻分幀、圖像導(dǎo)入、圖像分塊、RGB特征提取、色調(diào)直方圖繪制等功能，且GUI界面簡潔高效，便于用戶使用，保證用戶對視頻信息進行有效提取。由于視頻處理涉及領(lǐng)域十分廣泛，本文的研究內(nèi)容僅為視頻處理的研究打下了基礎(chǔ)，如何提取出更多、更有實際應(yīng)用價值的視頻特征，是未來研究中的重點。