·540 智能系统学报 第6卷 帧提取算法；文献[4]利用感兴趣点来描述图像的 比特流和DCT变换后的边信息重建WZ帧， 信息，提出一种基于感兴趣点匹配的关键帧选择算 法；文献[6]利用SURF算法得到的特征点信息作为 2自适应选取关键帧 对帧间相关性的近似估计，提出一种自适应选取关 2.1基于聚类的自适应关键帧提取 键帧的方法.上述几种方法从不同角度进行了关键 文中利用以下4个低水平特征指标来评估视频 帧提取算法的研究，系统性能比周期性选取关键帧 序列的运动剧烈程度5]：1)直方图差DH;2)差的直 提取算法均有所提高。 方图HD:3)块的直方图差BHD;4)块的方差的差 本文研究了文献[5]中的算法，并且从另一角 BVD: 度，利用互信息量来描述相邻2帧的相关性，提出基 它们的定义如下： 于互信息量的自适应关键帧提取改进算法，从系统 DH(i,j) =1h,()-h,(k)1, D: (1) 性能和计算复杂度上对文献[5]中的算法进行了改 进，然后对算法中的时延问题给出了解决方案， HD(i,j)= ()+ 1 l/2-a =0 h-(k), =/2+ 1 Wyner-Ziv视频编码框架 (2) 本文采用变换域分布式视频编码系统「)，编码 D/DB L BHD(i)= ∑∑Ih,(b,k)-h(b,k)I, 框架如图1所示，首先将视频序列分为K帧和WZ 帧（每个GOP里的首帧为K帧，其余帧为WZ帧）. D/D8 L BVD(i,j)= K帧采用传统帧内编解码方法.WZ帧经过基于8× AA1i(6,)-i(6,l 8的块DCT变换后，进行量化，然后提取位平面，从 式中：i代表帧的索引，h代表L区间的直方图，D 高位到低位依次送入LDP℃编码器编码，编码后根 和DB分别代表帧和块的大小，σ代表方差，对于指 据解码端的反馈信息，将要求的校验位送到解码端。 标D,α代表与原值接近的阈值.前2个指标在帧 水平上，检测全部运动的变化，HD指标是非常有效 Slepian-Wolf Codec 的.BHD和BVD指标对于局部运用更为敏感， 基于上述4个指标的聚类关键帧提取算法描述 如下： 1)计算所有帧中相邻帧间的4个指标，建立四 维矢量，并进行归一化； 2)累积相邻2帧帧间运动矢量，找到相邻2帧 帧间运动矢量规范化式最小值对应的下标值； 视颍 3)将该下标值对应的帧与后一帧或后一类进 码流 关键顿 提取 行聚类； 运动内捅 4)重复步骤2)、3)，直到相邻2帧间运动积累 传统顿 传统制 大于设定的阈值”时，停止聚类， 内编码 内解码 P控制聚类的类数，同时也控制了关键帧帧数 图1 Wyner--iv视频编码框架 (每类里的首帧为关键帧). Fig.1 Architecture Wyner-Ziv video coding 2.2基于互信息量的关键帧提取 在Wyner-Ziv视频编码系统框架中，解码是最 2.2.1互信息量 复杂的部分，对于K帧，只需要进行传统的帧内解 互信息量源于信息论，不仅是2个随机变量相 码就可以得到相应的解码帧；而对于每个WZ帧，解 似性的量度，同时也决定了每一个独立的随机变量 码器都会利用相邻的已经解码的K帧，使用时间域 在交迭处各自表示的信息量的大小，利用互信息量 上的插值或者外推的方法形成作为估计WZ帧的辅 作为图像的相似性测度是Collignon]于1995年提 助信息，对辅助信息做DCT变换，和编码端一样提 出的，它在应用上取得了很大成功 取位平面，送入LDPC解码器；LDPC解码器，如果不 2幅图像的互信息量定义如下： 能可靠地解码出符号流，会通过反馈信息从编码器 I(X,=∑Pm(x,）logPx(x,y）/P.(x)P(y）. 的缓冲区中申请附加的奇偶校验码；利用解码后的 (3)