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.     

一种新的基于背景色度的镜头边界探测算法

提出了一种基于背景颜色不变量的改进双直方图算法进行镜头边界探测.该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验分离出背景区域,然后选用L^*a^*b^*彩色模型来计算背景区域的色度,再利用改进的双直方图算法进行镜头边界探测.本方法所需计算量较小,且可保证较高的精度.实验结果表明,该算法的分割效果明显优于其他几种算法,更加准确高效.     

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。     

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.     

一种基于内容的镜头边界快速检测方法

镜头边界检测是视频索引研究领域中的一项重要技术和基础步骤,近年来受到广泛的研究,但大量的研究过度关注算法的检测精度(从查全、查准两方面考虑)而忽略了算法的运算成本.就目前已有的框架和算法进行改进,提出一种兼顾检测精度和运算速度的镜头边界检测方法.该方法引入预处理技术,在进行镜头边界检测前过滤掉视频中不包含镜头转换的视频序列,从而在不失精度的前提下提高算法运行速度.试验证明该方法在提高检测速度的同时可以有效地检测出视频序列中的突变、渐变边界,并且获得了令人满意的精度.     

基于RS理论的镜头分割预处理算法

在分析视频数据特征的基础上,引入粗糙集的属性约简理论,提出一种基于RS理论的镜头分割预处理算法.该算法首先从压缩域提取视频帧的DCT系数,在对DCT系数处理后得到DC系数的信息系统,然后利用RS理论对信息系统进行属性约减,最后得到没有冗余的帧序列.实验结果显示,算法处理后,镜头的帧数目大幅度减少,而后续的镜头分割结果基本不变.实验结果表明,此算法在镜头分割前能消除大量的冗余数据,避免了大量的复杂运算.     

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.     

标准图形法求解相机镜头非线性畸变的研究

通过分析和实验,认为光学镜头产生非线性畸变的主要原因是透镜组合时的轴间距误差,提出了把排线性畸变形的求解独立于相机其他参数求解的方法,在机器视觉的研究和应用中,首先对图像进行校正,然后直接采用线性处理方法求解相机的内部参数和外部参数,为实现上述方案,研究了一种求解非线性畸变参数的方法－标准图形法,并详细介绍了这种方法的基本思想、具体和计算方法,实验证明,利用这种方法求解非线性畸 数精度高且实用、可靠。     

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.