10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.014
CUDA框架下的视频关键帧互信息熵多级提取算法
在传统视频关键帧提取过程中,需要对每一帧视频图像进行特征提取、图像匹配、重复检测等大量计算,导致算法运行时间过长.对此,该文提出了CUDA框架下的关键帧互信息熵多级提取算法.在CPU调度及GPU划分线程基础上,依据帧间三通道互信息熵,将视频序列初次划分为静态片段类和动态片段类;运用相邻帧间互信息量极小值法,将动态片段划分成多个关键子类,在关键子类中选取预备关键帧;并运用SUSAN算子分块计算,快速完成帧间的边缘匹配,从预备关键帧中滤除冗余,得到最终的关键帧序列.实验结果表明,与其他算法相比,该算法的查全率和查准率均为91%以上,提取关键帧的数量平均减少约42.82%,降低了视频数据量的存储,与其他CPU串行方法相比,其关键帧提取时间减少约50%,提高了算法运算效率.
CUDA、关键帧提取、互信息熵、SUSAN算子、视频分割
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TP39(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61572345
2018-11-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
726-732