基于多特征融合和小波去噪的镜头渐变检测方法

镜头检测在视频检索中起着关键的作用。镜头渐变检测已有许多成熟的方法,如何识别镜头渐变是视频分割中的重点。将视频的多帧差序列视为一维信号,提出了一种基于多特征融合和小波去噪的二次帧差滑动窗口镜头边界检测算法,该方法能同时检测出镜头的切变和渐变,实验表明该方法在一定程度上克服了由于摄像机不规则运动、光影变化、画面中物体快速运动等造成的影响,通过对不同视频片段的测试和比较,表明该算法能较好地实现镜头的突变和渐变检测。     

一种新的自适应镜头边界检测算法

针对镜头边界检测中存在的检测效果和检测阈值依赖人工经验的问题,提出了一种新的自适应镜头边界检测算法.该算法以视频帧窗口中亮度帧差到帧差均值的距离作为切变检测特征,根据该距离值的变化程度自动选取切变最优化阈值;以视频帧序列中的颜色帧差为渐变检测特征,对该帧差进行数量级量化,直接利用量化结果判定渐变,实现了镜头检测的自适应.实验结果表明,该算法对切变的查准率和查全率分别为96.74%和97.41%,对渐变的查准率和查全率分别为92.34%和89.67%,对于不同类型的视频检测效果稳定.     

视频序列中的镜头渐变识别

淡入、淡出和消隐的共同特点是两个镜头之问的切换一个渐变的线性过程。渐变镜头切换识别是视频后台处理和视频数据库检索的关键技术之一。文中提出了自动检测视频序列中渐变镜头切换的数据驱动方法,首先建立了统一的渐变镜头切换模型,然后根据帧问差的统计特征,提出了淡入、淡出和消隐镜头切换识别的算法,最后给出了算法的实验结果。实验表明该算法具有较好的识别效果。     

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

针对视频镜头的快速有效分割问题,提出一种结合视频帧码流分析与边缘检测的镜头分割算法。算法首先提取并分析视频码流中的每个宏块编码类型和运动向量信息,根据码流分析结果确定部分镜头切换帧及候选镜头切换帧,然后对候选切换帧再进行边缘检测,分析边缘纹理特征,排除非镜头切换帧,保留镜头切换帧。试验结果表明,算法对不同类型视频的镜头突变和渐变检测都有较好的效果。     

基于自适应双阈值和主色率的足球视频镜头的分割

为了有效地实现对足球视频镜头边界检测,该文提出了一种基于自适应双阈值并结合主色率的镜头分割算法.该算法首先采用滑动窗口,基于颜色直方图的分布得到局部自适应的双闽值,然后在HSV颜色空间中提取当前帧图像的主色,并基于圆柱距离求出主色像素点,接着在此基础上获取该帧的主色率,最后用双阈值结合主色率对足球视频镜头分割.实验结果证明:该方法对足球视频能较好地实现突变和渐变检测,为基于语义的足球视频的检索奠定了很好的结构化基础.     

基于纹理和直方图特征相融合的镜头边界检测方法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术,对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度。因此,提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文通过小波变换得到视频帧的纹理特征,并将其与色彩直方图特征相融合,采用滑动窗口技术对视频镜头进行检测。实验表明,该方法能够有效地检测镜头突变,对镜头的渐变也能有较好地检测。     

基于纹理和直方图特征相融合的镜头边界检测方法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术,对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度。因此,提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文通过小波变换得到视频帧的纹理特征,并将其与色彩直方图特征相融合,采用滑动窗口技术对视频镜头进行检测。实验表明,该方法能够有效地检测镜头突变,对镜头的渐变也能有较好地检测。     

基于可变窗的镜头边界检测算法

为了解决传统镜头边界检测算法的漏检和误检问题,对判决方法进行研究,提出了可变窗概念.当一个镜头中画面变化激烈时,减少窗口跨度;在平缓画面的镜头通过渐变过渡到另一个镜头时,增加窗口跨度.该算法统计各帧的分块直方图作为特征,结合可变窗判别机制,对非压缩域中的视频帧进行镜头边界检测.实验证明,该算法提高了整体镜头查全率,同时也降低了由于镜头画面激烈而发生的误检率.     

基于模糊聚类的增强镜头检测鲁棒性算法

为了有效降低闪光、字幕、镜头移动等因素对镜头检测的影响,提出了改进的直方图分块法,以各块的帧间差作为特征,以分块权值为特征权重进行模糊聚类,根据视频突变、渐变边界的特点进行预处理,排除了闪光、字幕、镜头移动等对镜头边界检测的影响,从而增强镜头边界检测的鲁棒性,最终实现镜头的边界检测.实验表明该方法对不同类型的视频具有较强的鲁棒性.     

基于均值散度直方图的镜头分割算法

提出一种新的镜头边界枪测算法.该算法充分利用视频帧中的颜色信息,提取每帧的矢量特征值.形成视频帧特征值序列.针对该特征值序列的滑动窗口引入散度算法和非参数密度估计法.根据特定视频帧矢量值在滑动窗口中两个不同概率密度值的相异性特征.得到该帧在两种不同概率分布下的散度值;同时,提出一种新的基于统计学的自动阈值获取方案,能很好地检测出切变和渐变.对多种类型的视频序列进行测试的实验结果表明,检测结果达到了95.3%的查全率和95.2%的查准率.     

一种MPEG压缩视频的快速视频分割方法

针对越来越多的视频数据以压缩形式存在的现状,提出一种MPEG（移动图像专家组）压缩视频的快速镜头边界检测算法,利用DC（直流分量）序列计算HSV（色调、饱和度和亮度）颜色空间的直方图差,通过二次处理去除由闪光灯和渐变过程不连续引起的错误分割,使误检率大大下降,该算法对双阈值比较方法进行了改进,能更好地检测出包含停顿的镜头渐变。     

一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的基础环节。由于视频类型与内容众多,目前镜头边界检测中存在阈值选取困难、查全率和查准率不高等问题。针对以上问题提出一种改进的基于互信息量的镜头边界检测算法,在字幕检测定位算法有效定位字幕区域的基础上,通过比较非字幕、非四角区域HSV空间直方图求取的相邻帧间互信息量的差异程度,实现镜头边界检测。实验表明,与当前应用最广泛且比较有效的双阈值算法相比,突变镜头检测综合性能平均提高12.4%,渐变镜头检测综合性能平均提高8.2%,通过自适应阈值的选取,有效解决了阈值依赖人工经验选取的问题;与当前已提出的基于互信息量的镜头边界检测算法相比,该算法降低了计算复杂度、几乎能检测所有的淡入淡出镜头边界,并使得镜头边界检测具有较高的查全率与查准率。     

基于DirectShow的镜头检测系统

镜头检测是视频检索中最基本也是最重要的一项内容,在讨论了如何利用DirectShow获取视频单帧图像的基础上,采用“滑动”窗口法来实现镜头的切变与渐变的检测,实现了基于DirectShow的镜头检测系统．实验结果表明,系统对镜头切变的检测取得了良好的效果,同时,也可以对滑动、淡入淡出、擦除等渐变进行检测．系统采用了DirectShow作为对视频的支持,具有良好的通用性及人机交互界面,满足了视频检索系统对界面的要求．     

一种基于镜头切换和文本检测的广告检测算法

针对广告的两个基本特征： 镜头切换较频繁和经常突显商标信息, 提出一种基于镜头切换和文本检测的广告检测算法. 该算法先对各相邻帧进行直方图差分, 再对剪切、 消融、 淡入淡出和划变4种常见的镜头切换方式进行分析和识别, 实现了镜头切换检测. 对于镜头切换频率较低的广告, 通过基于最大梯度差分的文本检测方法检测广告商标信息, 实现了广告自动检测系统. 实验结果表明, 对于约15 min的视频序列, 该检测算法可获得83.32%的正确率, 可初步满足广告检测的要求.     

视频语义信息提取的研究

由于视频信息信息量大,内容丰富,使得对其进行有效的管理和检索成为一个困难而又必须解决的课题.在对视频分割算法进行研究的同时,提出一种基于语义的视频镜头检测方法.主要是通过相邻帧之间的差异来判断是否存在镜头切换出现.实验验证该方法是可行的.     

基于直方图差分的视频分类方法

针对当前视频自动分类算法复杂计算量大等问题，提出一种简单的自动视频分类方法，即基于直方图差分的统计方法。获得每个视频的直方图差分曲线后，调整去掉编辑特效造成的虚假峰，得到每个视频的每秒平均镜头切换次数，以此作为广告视频和非广告视频的分类依据，进行C-均值聚类。实验结果表明，该方法以较少的工作量获得了较好的分类结果。