一种新的视频字幕提取算法(英文)

提出一种基于边缘强度的视频图像字幕提取算法。此算法通过对图像进行锐化预处理,使得对特定的视频序列可以达到较好的提取效果;通过领域平均处理,更好地分离了字幕区域和背景区域;提出一个基于投影统计特征分析的算法,能够更好、更高效、更精确地分离和提取字幕。实验证明,该算法在效果上优于其他的算法,并且该算法复杂度低,实用价值高,可以广泛用于视频编解码等过程中。     

视频信号中实时字幕信息的提取方法

为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取 ,提出了一套简捷而有效的方法。利用视频图像中文本的频率特性与空间连续性 ,采用改进的投影阈值分割方法对视频中的文本进行实时分割。针对视频字幕在时间上的冗余特性 ,提出了一个基于有限状态机的动态缓冲的模型 ,在提高分割的正确率的同时减小了识别运算量。在识别部分 ,采用了一个 3层前向神经网络进行实时的识别。该算法已经成功地应用于卡拉 OK MTV歌词字幕信息同步提取系统中。     

基于量子神经网络的视频字幕定位方法研究

关键词 针对目前视频字幕定位精度不高和效率低下的问题,提出了一种基于量子神经网络的视频字幕定位方法。该方法首先利用视频关键帧的边缘特征筛选出备选字幕区域,然后采用灰度共生矩阵提取备选图像块的纹理统计特征,把这些纹理特征参量输入到训练好的量子神经网络,判断备选字幕区域是否包含字幕,同时也为后续视频内容安全分析提供了技术支持。该方法由于采用量子计算加快了神经网络的收敛,能够有效地提高字幕定位的速度以及后续视频安全内容分析的效率。实验结果表明,该字幕定位方法具有较高的准确率     

基于动静背景下的视频对象自适应提取算法

在MPEG-4标准中提出了VOP(Video Object Planes)的概念,可以通过VOP实现基于内容的操作。这样,从场景中自动地分割出视频对象就成为基于对象视频编码的先决条件。为此,提出一种基于动静背景下的视频对象自适应提取算法。该算法可以自动提取动态背景、静态背景,也可以在视频序列中出现背景和对象都停止变化时实现视频对象的提取。同时,该算法引入了视频前景和背景预处理,克服了由于视频图像对比度低造成的提取出的部分视频对象轮廓不完整的问题。     

一种小波域内图像的文本信息提取算法

研究了基于小波变换的图像文本信息提取模型,提出了一种在小波域内提取图像文本信息的算法,该算法首先对图像进行二维小波变换,设置滑动窗扫描高频子带,计算滑动窗内图像的小波纹理特征,采用k-均值聚类算法提取文本区域,再对原图像进行边缘检测,根据文本区域的相关特征精确地定位文本区域,最后将文字与背景分离.从实验结果可以看出该算法能够较准确地从背景图像中提取出不同语种、字体、大小的文本信息.     

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ICA算法的视频字幕检测与定位

研究了独立成分分析法(ICA)在视频序列处理中的应用,提出了一种新的基于ICA算法的视频字幕检测与定位方法,该算法采用了小波变换来提取独立分量.仿真实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效消除背景信息,提高字幕定位的精度,具有更强的鲁棒性.     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

Kinect深度图像快速修复算法

深度提取是基于“纹理+深度”自由立体视频系统的关键技术,而立体视频实际应用系统需要高效快速的深度图提取.提出一种针对Kinect提取深度图的快速修复算法.首先,对Kinect提取的彩色纹理图和深度图进行对齐裁剪,并采用背景填充算法对裁剪后的深度图进行初步修复;然后,对初步修复后的深度图进行基于颜色匹配的快速修复,得到质量较好的可用深度图.实验结果表明,本算法能有效修复原始深度图中由于遮挡而引起的空洞,获取的深度图整体平滑度好、边缘清晰;在普通PC机上达到25~30 帧/s的处理帧率,实现了深度图的实时提取.     

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。     

A Method to Recognize Caption Area in MPEG Compressed Video

An efficient method to recognize caption area in MPEG compressed video was presented, by making use of the contrast of l-frame to distinguish caption area with background. We define texture energy, intensity of boundary. distance of background, and texture correlation to recognize caption area and caption frame. The benefit of only analyzing l-frame is that we can make use of DCT coefficients directly without losing information. We have experimented with our algorithm, and the result of experiment indicates that the performance of the algorithm is efficient.     

一种基于Pauli分解和SVM的全极化SAR监督分类算法

全极化SAR影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和SVM的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征,并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效的提高分类的准确性。     

一种提高视频车速检测精度的方法

通过对基于虚拟线的机动车视频测速方法的精度分析,提出了一种提高测速精度的方法.该方法在车道上定义一个矩形检测区,该检测区在视频图像上呈现出梯形,采用二维图像标定方法将梯形图像区域中任意一点的图像坐标准确地映射为检测区内对应点的地面坐标.通过在车辆经过检测区的视频图像中选取适当的图像帧,可以获得车辆的位移及对应的时间间隔,从而获得较高精度的速度测量结果.     

基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频

为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每组的有效基图样翻倍,再分别作用于目标物体,重构后得到数量少但成像质量更好的隔帧图像,再通过双向预测插值得到中间帧.使用该算法作用于像素为64×64的目标物体,可在实时状态下实现运动物体鬼成像的视频.在采样数量和采样时间不变的情况下,可实现高质量重构,得到了品质更好的鬼成像视频.     

低比特率下篮球视频图像自适应监测技术

当前利用人工的方式对篮球视频图像进行监测时,存在图像采集效果不理想、所得图像噪声大及图像分类准确性低等问题,无法得到高效的监测结果。采用线阵摄像机、图像采集卡、摄像头、照明灯光结合的结构实现篮球视频图像的采集,其中的镜头型号为尼康Nikkor 28 m mf/2. 8D,固定焦距是28 mm,支持光圈自动调整,可以高效采集篮球视频图像;对所得图像进行线性灰度变换操作;并分别采用均值、中值与同态滤波,实现篮球视频图像的去噪;利用篮球图像运动轨迹骨架裁剪的方式,正确将图像进行连接,接着对篮球图像参数进行计算;利用三角网的构建方式——凸壳插值法,实现图像的特征提取,通过得到的三角网,获得图像结构散点,实现三角剖分,完成监测。实验结果表明,该方法不仅可以增强图像采集效果和分类精度,还能很好地控制图像中的噪声。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求.本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法.它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰.实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小.