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