一种新的基于I帧的压缩域镜头分割算法

针对传统的非压缩域镜头分割算法数据量大、运算量大和效率低的问题,提出了一种基于I帧的压缩域镜头分割算法.该算法首先根据MPEG-2压缩标准,从视频流中提取DCT系数,然后经过预处理得到每一帧的DC系数,最后依DC系数建立信息系统并得到镜头分割模型.实验结果表明,此算法相对于传统的非压缩域算法,可大大减少运算量和数据量,提高算法的效率.     

一种基于压缩域的镜头检测算法

针对传统的非压缩域镜头检测算法数据量大、运算量大和效率低的缺点,提出一种基于压缩域的镜头检测算法.该算法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取DCT系数,然后经预处理得到每一帧的DC系数,最后依DC系数建立镜头检测信息系统模型,依分割模型产生视频镜头.实验结果表明,此算法相对传统非压缩域算法运算量和数据量大大减少,提高了算法效率.     

Video Segmentation Algorithm Based on Partitioning-Processing Conditional Random Field

为降低传统基于条件随机场(CRF)的视频分割的时间复杂度,提出了一种基于视频分块处理的CRF视频分割算法.该算法利用像素空间相关性对原视频帧进行分块处理形成新视频帧,然后使用CRF对新视频帧进行分割,最后根据初始分割、前一帧分割结果和当前帧CRF分割结果实现最终的分割.实验结果表明,在不明显增加误分割率的前提下,文中算法能有效降低时间复杂度.     

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GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法

视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题.该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足,提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法.通过检测视频镜头变化,得到分割的镜头,然后对视频帧提取图像特征,并利用基因表达式编程(GEP)的自动聚类功能对视频帧进行聚类,提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法(KFC‐GEP).实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧.     

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。     

一种基于MPEG压缩域的运动对象分割算法

针对目前视频压缩域中运动对象分割准确率不高的问题 ,提出一种有效的压缩域运动对象的分割算法 .该算法先对运动矢量进行运动累加和中值滤波处理 ,然后利用离散余弦变换 (DCT)系数块之间的相关性对非零运动矢量区域进行校正 .由于在对运动矢量处理的同时加入了空间DCT块的相关性校正 ,因此分割准确率有了较大的提高 .实验统计结果表明 ,对几种不同视频场景中的运动对象进行分割 ,其分割率比现有的算法提高了约 15 % .     

一种基于分块DCT的抗几何时间攻击视频水印方案

提出利用分块DCT域进行视频水印嵌入算法, 将水印信息嵌入到分块DCT域的直流分量系数中. 由于几何变化和帧攻击是实际应用中较为常见的水印攻击手段, 因此算法采用变换域中具有几何不变特性的DC系数累加和作为水印嵌入特征量, 并采用同步码进行帧同步. 实验表明, 本算法能够有效抵抗几何攻击, 并对帧攻击具有一定的鲁棒性.     

视频分割与场景聚类算法研究

本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法.首先用X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能.     

基于HSV颜色空间的视频镜头检测

为了克服光线变化和运动对视频镜头检测的影响,本文提出了一种新的视频镜头检测算法.该算法把视频图像从RGB颜色空间映射到HSV颜色空间.再重新量化图像的H与S分量到127个色度区域,最后通过比较帧间图像在色度区域的重叠程度来检测镜头的变化.同时采取有效的虚假镜头分割分析机制以减少图像快速变化的影响.实验结果表明,本算法具有较高的准确率和查全率,并且有较快的处理速度,在视频镜头分割检测领域具有一定的实用价值.     

基于Contourlet域独立分量分析的视频水印

提出了一种基于Contourlet域独立分量分析的视频水印.该水印算法首先对视频进行镜头分割;然后对同一镜头中的视频帧分别进行Contourlet分解,并选取分解后的带通分量进行独立分量分析;最后采用邻近特征值平均法将Arnold变换置乱后的水印嵌入到独立分量分析所得的运动分量上.实验结果表明,该算法在保证水印不可见性的同时能够有效地抵抗MPEG压缩及其它常见攻击,并且大大减少了计算量.     

摄相机运动识别及视频分割的组合检测新方法

针对视频镜头分割处理的需求，提出了一种综合运动参数曲线法．它以由压缩域视频流中运动信息估计出的摄像机运动参数为基础，对视频流进行基于内容的分析．该方法的特点是在对视频流处理中将摄像机的运动识别与视频分割问题综合考虑，在求取帧间摄像机运动参数以及判断连续帧间的摄像机运动趋势的同时，可一并实现对视频流时域上的自动分割，以及近景镜头等的识别，对各种类型视频均采用相同的技术操作和统一的门限值，具有上佳的鲁棒性，对MPEG组织专用于内容检索的10类共计284min的标准视频进行了实验，查全率达92％～100％，查准率也高达86％以上(动画及体育片段除外)，证实了所提方法的有效性。     

基于引导滤波器和加权二维主成分分析的视频融合

可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。     

基于DCE算法的压缩域视频镜头分割方法

镜头分割是视频检索的结构化基础,为此提出一种高效的视频镜头分割方法.首先,在压缩域中提取视频流中I帧携带的特征信息,并生成帧间特征分布曲线;然后,利用离散曲线演化(DCE)算法对预处理过的曲线进行分析与演进;最后,分割出视频镜头并提取关键帧.试验结果表明:该方法充分考虑了视频编码的时序特点,具有较好的分割效果,鲁棒性强.     

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.     

Integrating audio-visual features and text information for story segmentation of news video

0　IntroductionAsmoreandmorevideolibrariesareavailabletohomesandofficesthroughtheInternet,itbecomesincreasinglyimpor tanttoefficientlymanagethevideocontent,soastoprovidethesupportforotherapplications.Inordertocharacterizethevideocontent,videostructureparsingisrequiredforindexing.Manyliteratureshaveaddressedtheshotboundarydetectiontechniques,suchasRef.[1,2 ].Someresearchershavepresentedsceneseg mentationorextractionalgorithms,forexample ,Ref.[3]pre sentsanovelalgorithmthatusesnumberofinterpol…     

一种音频辅助的视频分割方法研究

视频分割是视频结构化组织的基础，提出一种结合音频和视觉信息的视频分割新方法，即先对视频作基于边变化率的初步分割，然后提取音频的MFCC及其差分系数特征,利用广义似然比（GLR）距离对音频信息进行相似性比较，并检测相应的音频变化点，在此基础上，应用间频分割点对初步的分割进行验证，获得具有一定语义内容的视频段，实验结果表明，方法简单有效，与单一的基于视觉信息的分割方法相比，获得的视频片段语义信息更为完整，同时也避免了分割的过度细碎。     

基于双重检测模型的视频镜头分割算法

提出一种基于自适应双重检测模型的视频镜头分割算法.该算法分为初检和复检两阶段,初检提出了基于人类视觉特征的非均匀分块的概念,并结合滑动窗口自适应二分查找算法进行镜头边界检测;复检过程利用尺度不变特征变换算法对初检得到的镜头边界进行匹配,排除初检中的误检.视频测试结果表明,该算法对多种不同类型的视频能同时提高切变和渐变镜头边界检测的效果.