基于直方图帧差的自适应镜头分割算法

提出一种改进的基于亮度直方图帧差的自适应镜头分割算法,该方法包括突变镜头的检测过程和渐变镜头的渐变过程,这两个处理过程由相邻两帧的亮度直方图帧差与自适应阈值的比较来自动进行选择,在突变镜头的检测过程中加入隔帧帧差法检测闪光灯,渐变镜头的检测采用基于帧间差方差的方法。实验结果表明,改进算法具有很好的检测效果,且计算复杂度低,易于实现。     

增强视频镜头边界检测鲁棒性算法的研究

为有效避免闪光和字幕等因素对镜头边界检测造成的影响,提高视烦镜头边界检测的查准率,根据镜头转换的特点和颜色空间的特征,选取YUV颜色空间,对亮度信息进行分析.采用改进的直方图分块加权法计算视频帧的帧间差,结合其变化规律,将全局阈值和自适应阈值相结合,对突变检测加以控制,并依据视频中闪光具有的特性,检测出闪光序列,使其不参与自适应阈值的计算,提高阈值的准确度,从而增强镜头检测的鲁棒性.     

基于帧差与非相邻帧差的自适应镜头检测方法

针对突变和渐变的特点,实现了一种基于帧差和非相邻帧差的自适应镜头检测方法。方法通过计算相邻帧差有效地检测突变镜头,通过计算非相邻帧差实现对渐变镜头的有效检测,二者结合可检测出几乎所有的突变和渐变镜头,获得了良好的综合检测效果。该方法不用设全局阈值,适应性强且计算量小,实验结果表明了方法的通用性和有效性。     

自适应阈值新闻视频镜头分割算法

针对新闻视频镜头的转换基本上都是切变的特点,提出了一种自适应阈值新闻视频镜头分割算法。通过计算视频中相邻两帧的颜色直方图并进行比较得到帧间差,用帧间差与自适应阈值比较来判定镜头是否发生切换。该算法的最大优势是能够根据镜头内容的复杂程度自动确定阈值,在一定程度上避免了固定阈值算法适应性不强的问题,同时算法还考虑了如何消除新闻视频中常见的闪光灯对镜头检测的影响。实验结果表明,该算法对新闻视频镜头分割具有较好的效果。     

基于基色调的镜头边界检测方法

视频结构化组织是建立视频检索和浏览系统的基础，而镜头边界检测是视频结构化的第一步. 在本文中，我们提出了基于基色调的镜头边界检测方法. 该方法首先利用 I 帧的比特数信息，减少参与检测的 I 帧；然后在考虑基色调的基础上得到局部的自适应阈值；最后用双阈值方法检测镜头边界. 实验证明，该方法可以对长视频序列进行较好的镜头突变和渐变检测，并且减少了计算量，同时能够排除大物体运动和摇镜头对镜头检测的影响.     

基于局部和全局特征相融合的切变镜头自动检测算法

提出一种改进的基于局部的亮度差异直方图的方差和全局的灰度直方图帧差相融合的切变镜头自动检测算法,该过程由滑动窗口中相邻两帧的融合特征差值与自适应阈值的比较来自动进行切变检测。提取帧的分块亮度差异直方图的方差作为局部特征,这样既可以避免闪光灯和运动的干扰,又可以增加特征的空间信息;同时提取帧的灰度直方图作为全局特征;接着将二者相互融合,通过和自适应阈值比较来进行切变检测。对大量视频进行实验,结果表明该算法对切变检测具有良好的检测性能,对运动及闪光灯具有较好的鲁棒性,易于实现。     

一种基于二次帧差的突变镜头检测方法

通常的镜头检测方法都是利用帧间差来计算镜头边界的检测阈值,该文提出了一种基于二次帧差的突变镜头检测方法。该方法利用相邻帧之间黄金分块对应区间的HSV直方图距离,计算加权后的帧间差,然后通过计算二次帧差有效地消除边界检测阈值对镜头内容变化的敏感性。该方法不需设置全局阈值,适应性强。实验表明该算法取得了良好的检测效果。     

一种快速的自适应镜头边界检测方法*

为减少视频处理数据量及提高检测效率,提出一种快速的自适应镜头检测方法。该方法利用跳帧法从原始视频帧中提取新的视频帧序列,通过计算滑窗内亮度直方图帧差到帧差均值的距离来检测镜头变换。实验结果表明,在显著提高检测效率的同时,该方法能有效检测出镜头变换。     

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

提出一种基于多种视频特征的自适应镜头边界检测算法.利用滑动窗口将当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成2组相似向量,利用Fisher判别式与运动矢量形成的自适应阈值实现突变检测.提取帧的亮度方差作为特征,通过有限状态机实现渐变检测.对大量TRECVID视频进行实验,结果表明该算法对突变和渐变都具有良好的检测性能,对运动及闪光具有较好的鲁棒性.     

基于综合相似度的二次差分法在镜头检测中的应用

本文提出了一种基于综合相似度的二次差分法,综合考虑小波分析和统计量等多种方法对镜头进行检测。在镜头突变检测中考虑了相邻帧的二次差分法;同时,在渐变检测中引入了自适应阈值法,考虑了非相邻帧的二次差分法,避免了人为因素,克服了其他方法仅适用于一类视频序列或几类视频序列的限制,因而具有较好的鲁棒性。实际视频数数据的实验结果表明,本文所用方法对镜头边界检测具有很好的效果。     

基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法

将因果检测法与双阈值法相结合,提出了一种基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法.首先,利用相邻两帧之间的帧间差异值对突变和渐变进行预检;然后,加入渐变检测容忍度、边缘和非相邻帧间差异值等信息,对初检结果进行复检,排除闪光灯、剧烈物体运动、淡入、淡出以及溶解等造成的误检和漏检,以提高整体检测效果.实验结果表明,与传统的双阈值镜头检测方法相比,本方法可获得更好的检测性能.     

基于自适应双阈值的足球视频分割算法研究

提出了一种利用双阈值自适应变化逼近视频镜头分割最佳阈值的算法,在双阈值各区间漏检或误检的判别通过相似度差异来完成。实验结果表明,该算法能够得到较为理想的错检率,并能得到比固定阈值算法更低的漏检率。     

一种基于宏块类型匹配的镜头切换检测算法

提出了一种新的MPEG压缩视频镜头切换检测算法。该方法通过分析切换点附近各帧的宏块类型特征，引入了一种新的“宏块类型匹配符”（MTMO），使用其在宏块级别上度量子图片组（SGOP）内部各帧之间的差异性，并结合一种自适应阈值选取技术，完成镜头切换检测。实验结果表明，所提算法适用于不同SGOP结构的MPEG视频序列，查全率达99％，准确率达95％。     

基于相邻尺度小波变换乘积的镜头渐变检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤。提出一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头边缘检测方法。对镜头内的每帧视频图像进行小波变换,求出各帧图像相邻尺度小波变换尺度积的模和方向。计算连续帧图像尺度积与模之间的绝对距离,得到2帧图像间的不连续值。通过自适应阈值分割,检测出镜头边界。     

基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法

镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。     

结合颜色和空间信息的自适应视频镜头分割

近些年,视频分割与检索吸引了越来越多人的注意.在视频检索系统中,镜头边缘检测至关重要.在分块颜色直方图和颜色亮度特征基础上提出一种新的突变镜头分割法.一种自适应门限机制和软性联合判决机制被使用而增强了镜头分割的鲁棒性和有效性.仿真实验主要和其它一些已有的方法进行效果比较,证明了该分割算法的高效性和正确性.     

基于BAMH的视频镜头边界检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤．提出一种新的基于分块向量角和模值二维直方图(BAMH)的镜头边界检测方法，将视频帧分割为多块，分块统计向量角和模值二维直方图作为计算帧间不连续值的特征，采用自适应阈值分割，检测镜头边界．实验结果表明，本文方法的检测性能优于全局向量角一模值直方图方法，更优于HSV空间颜色直方图方法．     

基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法

提出了基于动态学习的视频镜头边界检测阈值设定算法,用于解决视频镜头边界检测中的阈值设定问题。算法首先获取需要设定阈值的数据样本,并确定需要阈值来区分的样本数据的两类状态。通过初步观察求得样本阈值可能存在的阈值范围。计算阈值取值范围内的每一个测试值相对于两类状态的误检数和漏检数,以及准确率和查全率。最终求得使误检数和漏检数都较低,且准确率和查全率都较高的测试值作为最佳阈值。本算法计算简便,能够根据不同类型的数据进行训练学习,动态生成相应的阈值,降低了镜头分割中存在的误判和漏检。