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HSV颜色空间的视频镜头检测算法

根据视频镜头与镜头切换时颜色特征的变化,提出了一种基于HSV（色调Hue,饱和度Saturation和亮度值Value）颜色空间的镜头检测算法。该算法充分利用视频同一镜头背景变化不大的特点,以H、S、V三个颜色分量的均值和方差作为特征参数,计算两帧之间的颜色差异度,从而克服了同一镜头内相邻帧的细微变化的影响,能有效的检测出视频中镜头切换的位置。     

足球视频中近镜头的分类方法

视频镜头类型能够弥补低级特征和高级语义之间的鸿沟,有利于精彩事件的检测.文中在现有镜头分类算法的基础上,提出了一种将足球视频中的近镜头进一步分成特写镜头和场外观众镜头的分类方法.该方法选取近镜头关键帧图像在RGB颜色空间中颜色分量最少的单色图像,并对其进行尺寸归一化,然后采用各向同性Sobel算子和闭运算处理,获得二值边缘图像,最后通过计算二值边缘图像中黑色分块的个数实现两类镜头的分类判别.实验结果表明,文中方法是有效且实用的.     

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.     

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.     

复杂背景下基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测

针对复杂背景下的人体彩色图像,提出了一种基于YCbCr颜色空间和Mini-Batch聚类的肤色检测算法.算法首先将目标图像转换到YCbCr颜色空间,并在Cb和Cr分量上进行统计建模,得出肤色阈值的高斯分布模型;然后采用Mini-Batch聚类算法在Cb和Cr分量上对肤色进行聚类分割,并对分割出的肤色区域进行面积过滤和区域归并,最终获得完整的肤色区域.仿真结果表明,相比传统算法,该算法对光照变化具有很好的鲁棒性,在背景复杂的人体图像中,能够得到较为完整、准确的肤色区域;同时该算法对大尺寸的图像具有较高处理效率.     

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。     

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.