利用相似性比较进行视频镜头检测的方法

随着多媒体技术的发展,大量的视频数据涌现.但由于视频数据是非结构性的数据,故而,为了便于视频的检索和浏览,必须对视频进行分段,将镜头作为分段的基本单元是比较合适的.通过改变两帧图像的分块相似度的定义对镜头进行突变检测,然后利用小波变换对分块图像进行多尺度分解,以提取图像的边缘特征;最后结合这两种特征,对镜头进行渐变检测,数值试验表明,所利用的方法对各种类型的视频能够很好的检测出其中的突变型镜头和渐变型镜头.     

基于视频帧重要区域相似性的镜头切换检测

视频帧的重要信息通常位于图像的中间部位,因此提出了基于视频帧重要区域相似性的视频镜头切换检测算法.在连续视频帧中,相邻帧的前一帧中间区域被分成大小相等的四部分,然后在后一帧中的中间区域寻找与前一帧四模板相似的区域.利用各区域灰度直方图的欧氏距离判定相似区域.如果不相似模板个数大于2,那么该相邻帧处发生了镜头切换.实验表明,此方法对于多数场景的镜头切换检测结果准确、全面.     

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。     

一种改进的自动分割镜头的方法

对现有传统分割算法进行分析，提出了一种改进的自动分割镜头的算法．通过计算视频序列相邻帧之间的灰度差值及色彩差异，自适应进行视频镜头的边界检测和闪光检测．这种算法将帧差法和直方图法这两种传统算法相结合，有效地提高了检出率及精确率，是一种简便、快捷的算法．     

视频镜头边界检测的实验设计

视频的镜头边界检测是视频处理技术的根本和关键。它有助于建立一个层次化的视频结构,从而有利于提取有意义的视频内容。在学术界得到广泛公认的是,镜头的边界检测是视频分析、处理和应用中的第一步骤。视频的镜头边界检测,长期以来吸引了众多学者的关注和研究。文中设计了一个检测视频镜头边界的实验：首先,使用91MPEG视频解码器得到视频帧序列;然后,提取视频帧的RGB颜色空间特征;最后,运用阈值判别方法,来检测视频镜头边界的变换。     

一种新的视频镜头边界检测及关键帧提取方法

根据视频邻域片段变化的特点提出了镜头边界系数模型,镜头边界系数具有良好的抗噪能力,且对视频帧的时域变化有较好的描述能力,可用于镜头边界检测与关键帧提取.它可以单独检测镜头边界,也可以与传统的基于帧差的镜头边界检测方法相结合检测镜头边界.在提取关键帧时,根据镜头边界系数的分布,自适应地确定镜头内的关键帧数,用非极大值抑制方法与基于镜头边界系数的优先级方法确定关键帧的位置.实验结果表明,该方法在镜头边界检测性能上要优于已有的基于帧差的镜头边界检测方法,提取的关键帧对镜头的视觉内容具有较好的表达能力,且可在视频回放时实时执行.     

基于关键点匹配的视频镜头边界检测

镜头边界检测就是找到每个镜头的起始和结束帧,它是视频分析的基础,也是基于内容的视频检索的第一步.因此,其效率和准确度直接关系到整个视频检索的成败.然而,由于摄像头和物体运动的影响,现有的镜头边界检测的准确率较低.为了解决这个问题,论文提出了基于关键点匹配的镜头边界检测方法.该方法通过比较连续两帧关键点匹配的数量,确定镜头边界,并且具有较高的准确率.     

基于镜头内容的视频检索系统

针对已有检索系统的不足,设计并实现了一种基于镜头内容的视频检索系统.该系统在镜头边缘检测关键技术上,采用了一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头检测方法;在关键帧提取关键技术上,采用了一种基于多特征自适应阈值检测的关键帧提取方法,实现了对镜头内容的多层次描述,并且所选取的关键帧能够很好地反映视频内容.最后将研究方法通过检索平台进行了验证.     

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.     

图像相似性计算的级联小波变换

研究图像不同幅度局部(子图像)小波变换之间的关系,分析这种关系下的图像相似性.首先用小波矩阵表示推导子图像小波变换之间的级联关系,在此基础上研究基于级联小波变换的线性相似性.最后以特定类型的医学图像为对象,研究子图像之间和k 规格小波相似性测度,并讨论相应的相似性测度算法.数值实验结果表明,CT、MRI图像中相邻子图像之间具有很高的线性相似性.     

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。     

基于小波压缩算法的境外实时视频传输系统

为解决在网络带宽较低环境下的视频监控及传输问题, 采用基于小波变换的高效率压缩方法, 传输D1/720P/1080P高清晰监控画面, 实现对赤道几内亚的吉林送变电国际公司工作环境的实时视频监控。该监控系统能按指定需求使用网络带宽, 具有循环记忆存储功能, 其小波编码技术具有自身独立编码解码规范和较高的安全性能和保密性, 可在200 Kbit/s下传输D1 20FPS的图像, 传输延时小于1 s, 相比国际通用标准H.264技术, 节约带宽小于60%。     

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.