基于MPEG-7和消隐镜头检测的视频检索系统

视频是一种非格式化、时空并存、大数据量的媒体数据,传统的基于文本的信息查询技术已不能满足人们的要求,所以有关视频特征描述、查询、浏览及管理中存在的障碍亟需解决.本文在基于内容的视频检索系统中提出了一种消隐镜头的检测算法--基于局部特征时变一致性的检测算法.同时利用MPEG-7标准中描述符的结构定义描述视频检索系统的特征库,实验结果验证了系统的有效性.     

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。     

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。     

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.     

基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

基于内容的视频检索关键技术研究

重点探讨了基于内容的视频检索的一些关键性技术(如镜头检测、镜头聚类、关键帧提取等)的实现原理及其各自的优缺点,并对视频检索的发展趋势提出了一些看法.     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

基于时域局部线性预测的视频镜头变换检测

提出了通过时域局部线性预测，在统一框架中准确、高效地检测视频镜头的切变和叠化等镜头变换的新方法．通过理论分析和基于视频数据的线性回归，分别得到叠化预测模式和平稳镜头预测模式．通过同时比较分析两个线性预测模式的误差，在统一框架中检测切变和叠化变换．由于直接在视频流压缩域中进行分析，因此节省了视频解码的时间．采用新方法检测时仅需要对整数进行加、减、比较和移位操作，计算复杂度很低，适合在低功耗、嵌入式设备上运行．采用MPEG-7标准测试视频的实验结果显示：切变检测查全率为95．5％，查准率为93．9%；叠化变换检测查全率为82．2%，查准率为76．0％．检测一段38min的视频耗时仅3．5s．     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。     

基于对象跟踪的视频分割

镜头是视频检索的基本单位,是摄像机在某一个地点附近或相邻的地点连续拍摄的内容．镜头时间由摄像机的开关机动作决定,具有连续拍摄的场景和较为连续的情节．几乎所有的视频分析和应用都是在镜头的基础上进行的．镜头的切换有两种：突变切换和渐变切换．突变是指从一个镜头直接切变到另一个镜头;而渐变是根据视频编辑手法的不同可以分为几种：     

一种基于背景记录和变化检测的视频对象分割算法

MPEG—4引入视频对象的概念，以支持基于内容的操作．视频对象分割是MPEG—4成功与否的关键因素之一．该文提出了一种基于背景记录和变化检测的视频分割算法．通过背景记录，它可克服常规的变化检测算法存在的对阴影和亮度变化敏感的缺点．实验结果表明，它可应用到各种视频序列，并能快速得到准确的分割结果．     

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.     

视频索引技术研究

视频索引技术是未来信息高速公路上基于内容视频检索服务的基本和关键技术.介绍了视频索引的基本概念及其特殊性,并对视频索引的关键技术和研究方向按基于注释、特征和特定领域的分类进行了分析和总结.     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

序列图像视频分层技术综述

基于内容的访问和操作的关键是序列图像的动目标图像提取与视频分层技术。本文总结了该项技术的基本研究方向及内容并指出这些方法存在的共同问题。     

基于颜色加权的新闻视频镜头检测方法

针对新闻视频镜头切变时颜色特征的变化, 提出了一种基于颜色直方图加权的方法, 即采用加权颜色直方图作为特征求相邻两帧的帧间差, 并与自适应阈值进行比较, 确定潜在的镜头边界。同时针对新闻视频中经常出现的闪光灯现象对镜头检测的影响, 采用改进的滑动窗口法进行二次检验, 进一步确定镜头边界, 有效减少了视频中物体运动过快对镜头边界检测的影响。实验结果表明, 该方法与传统方法相比, 其检测效果较好, 且计算复杂度低, 易于实现。     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

改进ViBe的井下视频图像检测算法

针对矿井下视频图像检测问题,提出一种改进ViBe的矸石检测算法。首先,划定ROI区域并进行图像转换和图像平滑, 降低计算量及环境噪声影响。然后从改进背景建模初始化方法和自适应阈值2个方面解决原始ViBe算法存在的“鬼影”问题 和背景扰动导致的检测效果欠佳问题。最后,计算检测到矸石的相对面积并与警戒值比较,判断画面中是否存在大块矸石。 实验证明,所提出的算法能够满足实时性,同时准确检测视频图像中出现的大块矸石,识别率达96.06%。     

基于视频的车辆检测算法综述

首先回顾了各种车辆检测方法,指出视频检测技术日益成为最具优势、最有发展潜力的检测方法.在此基础上,对各种基于视频的车辆检测算法分别进行了详细介绍,并给出了它们的性能比较.最后,本文提出了基于视频的车辆检测算法研究的难点及未来发展趋势.     

基于智能球机的视频车辆检测系统的设计

以现有的视频检测算法为基础,根据智慧交通系统的需求设计了一套车辆检测系统.该系统包括客户端模块、命名管道通信模块、特征提取模块、轨迹数据处理模块和数据库存储模块,可以实现检测跟踪道路车辆、计算目标车辆数据、汇总道路数据和查询历史信息等功能.现场测试与运行结果表明,视频车辆检测系统检测精度高,整体性能强,系统运行稳定,能够满足路政需求.