一种运动感知的视频存储系统和方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及运动感知的视频存储系统和方法，属于视频图像处理技术领域。
【背景技术】
[0002] 近年来视频监控行业迅速发展，从模拟到数字，再到高清、甚至4K，图像的清晰度 不断提高，同时视频应用爆炸式增长，它们给视频的存储也带来挑战。
[0003] 在视频应用中，原始视频数据往往存在大量的冗余数据（比如长时间静止的画 面），用户所关心的包含运动信息的视频数据所占比例较小。视频数据在进行传输和存储时 需经过压缩编码，解码和视频内容分析运算复杂度极高，存储系统的计算能力难以满足。现 有的视频存储系统采用直接录制接收到的视频数据，但是，没有考虑视频的内容，导致大量 的存储空间浪费在冗余数据的存储上。而本发明能够很好地解决上面的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明目的在于解决了视频存储空间利用率低，图像分析复杂度高的问题，提供 了一种运动感知的视频存储系统和方法，该系统可以在视频的压缩域提取视频数据的运动 信息，以较低的运算量分析视频画面内容的运动特征，判别当前视频数据是否属于冗余数 据，从而有选择的进行存储，提高存储空间利用率。
[0005] 本发明解决其技术问题所采取的技术方案是:一种运动感知的视频存储系统，该 系统包括接收模块、运动感知模块、存储执行模块和检索模块。其中，接收模块负责从系统 外部接受待存储的媒体数据;运动感知模块负责对接收到的数据进行分析，包括提取运动 矢量、规划、低通滤波、局部矫正、中值滤波和聚合，并输出分析结果;存储执行模块根据上 述分析结果，对媒体数据执行存储动作；检索模块负责响应系统外部的请求，输出请求结 果。
[0006] 本发明还提供了一种运动感知的视频存储系统的实现方法，该方法包括如下步 骤：
[0007] 步骤1:接收模块从系统外界获得待存储的媒体数据，将数据分别传输给运动感知 模块和存储执行模块。
[0008] 步骤2:运动感知模块首先提取媒体数据各个宏块的运动矢量信息，并归一化为宏 块尺寸一致的运动矢量信息，便于后续处理。
[0009] 步骤3:运动感知模块对归一化后的运动矢量进行降噪和滤波，减少视频数据中随 机噪声引入的误差。
[0010] 步骤4:运动感知模块利用一个宏块临近宏块的运动状态，对该宏块进行局部矫 正，消除视频数据中由于光线抖动引起的运动矢量跳变。
[0011] 步骤5:运动感知模块对局部矫正后的数据进行中值滤波，消除视频信号中的椒盐 噪声，同时保持视频画面中构成运动物体的运动宏块的轮廓。
[0012] 步骤6:运动感知模块将相邻且存在运动的宏块聚合，形成一个运动物体的轮廓。
[0013]步骤7:定义动态强度指数，并计算一个时间区间内的动态强度指数，计算公式为：
[0015]根据所述指数判断此时间区间内的视频数据是否属于冗余数据，并将判别结果输 出给存储执行模块。
[0016]步骤8:存储执行模块根据运动感知模块输出的判别结果，开始或停止当前媒体数 据的存储。
[0017] 本发明的方法应用于运动感知的视频存储系统。
[0018] 有益效果：
[0019] 1、本发明通过视频数据的动态强度指数判别视频数据是否是冗余数据，有选择地 进行存储，提高了视频存储空间的利用率。
[0020] 2、本发明运算复杂度低，无需对视频数据解码，即可计算出视频数据的动态强度 指数。
【附图说明】
[0021] 图1为本发明的系统结构示意图。
[0022] 图2为本发明的运动感知模块提取运动矢量示意图。
[0023] 图3为本发明的运动感知模块归一化运动矢量示意图。
[0024]图4为本发明的运动感知模块运动矢量局部矫正示意图。
[0025] 图5为本发明的运动感知模块运动矢量场示意图。
[0026] 图6为本发明的运动感知模块运动矢量聚合示意图。
[0027] 图7为本发明的运动感知模块冗余数据判别示意图。
[0028] 图8为本发明的提取运动矢量和运动矢量归一化流程图。
[0029]图9为本发明运动矢量降噪滤波和局部矫正流程图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合说明书附图对本发明创造作进一步的详细说明。
[0031] 如图1所示，本发明系统包括接受模块，运动感知模块，存储执行模块和检索模块。 其中，运动感知模块包含了归一化、低通滤波、局部矫正、中值滤波、聚合和判别子模块。接 受模块将输入的数据同时发送给运动感知模块和存储执行装置，运动感知模块同时输出控 制信号至存储执行装置。
[0032] 如图2所示，视频数据在压缩编码时，视频序列图像被切割为宏块，为了去除时空 上的相关性，都需要经过运动预测、变换和熵编码等环节。在对一帧图像进行运动预测时， 每一个宏块都会搜索自己在参考帧图像中的相似度最高的匹配块位置，计算出相对于上一 帧小区域的运动矢量。视频画面上的一个运动物体由多个宏块组成，因此当视频画面上物 体的运动将体现在其组成宏块的运动上。运动感知装置从输入的媒体数据中提取相邻两帧 之间的运动矢量。
[0033] 如图3所示，从接收装置接收到的视频数据，经过熵解码后，即可获得每一个宏块 对应的运动矢量MVi。视频数据在进行宏块划分时，往往会出现16x16，16x8，8x8，8x4，4x4等 多种大小，为了便于计算，可以将宏块统一合并为16x16,合并后的运动矢量为合并前运动 矢量加权相加。
[0034] 如图4所示，视频在编码时，静止的区域成像也会出现随机的噪声类似运动效果， 其特点是方向随机，但幅值比较小。可以运动矢量2个分量绝对值作为评估参数，设置阈值 进行过滤。
[0035] 如图5所示，宏块的运动矢量整体上可以表征运动物体的运动状态，但是局部宏块 存在一定的噪声和误差，局部修正即检测当前宏块的运动矢量与相邻宏块运动矢量的一致 性，如果当前宏块的运动矢量其方向