基于窗帧差的镜头边界系数模型及其应用

针对视频结构分析提出了一种新的镜头边界系数模型.首先,按照特定的计算方法计算当前帧的窗帧差,使得窗帧差在镜头内与镜头边界呈现不同的特征;然后,采用相应的镜头边界检测算子计算镜头边界相似系数,镜头边界相似系数越大,则该帧越可能是镜头边界;最后,为了提高镜头边界相似系数的检测能力,根据镜头边界相似系数定义了镜头边界系数.镜头边界系数具有良好的特性,可以单独检测镜头边界,也可以与传统的镜头边界检测方法相结合,为镜头边界检测提供了一种鲁棒的框架.实验结果表明,基于镜头边界系数模型的镜头边界检测方法能明显改善镜头边界检测结果.     

视频检索中的镜头边界检测

镜头边界检测是视频检索的关键技术。文中介绍了目前镜头边界检测国内外的研究成果。各检测方法的特点及其不足之处,并指出了发展方向。检测手段主要集中在像素域和压缩域中。其中在像素域中的检测方法主要包括：像素亮度匹配、直方图比较、基于块的技术、二次比较、基于运动矢量的技术、基于网络的技术、基于镶嵌的技术。压缩域中的方法主要包括：利用ＤＣＴ系数进行匹配、利用矢量量化的方法、利用子带分解的方法、利用运动矢量的     

几种改进的镜头边界检测方法及其比较

介绍了国内外最新的几种镜头检测算法，分析了几种实用的视频检索系统中普遍采用的镜头边界检测方法，对其中的几种典型算法进行了改进，包括像素比较法、直方图比较法、X^2直方图比较法、区域块直方图比较法，并通过实验对这几种算法检测效果进行了分析比较。实验结果表明，改进后的算法具有较好的镜头检测效果。     

一种检测足球视频中射门镜头的方法

体育视频中事件的检测是基于内容的体育视频检索的前提.根据足球比赛视频的特点,提出了一种有效的射门镜头检测方法,即利用主颜色区域检测和投影法来检测射门镜头,从而实现了按射门镜头对视频进行检索.最后给出实验结果及分析.     

一种改进的视频镜头切变检测算法

介绍了现有典型切变检测方法,提出了一种改进的镜头切变检测算法,利用像素法和直方图法相结合,有效避免了像素法导致的误检问题和直方图法导致的漏检问题,取得了较好的实验效果.同时引入一种闪光检测方法,避免了因闪光导致的误检问题.     

基于ORB的镜头边界检测算法

场景中摄像机移动、对象运动、光亮突变等现象的存在导致现有镜头边界检测算法的顽健性不足,为了有效应对这些变化,提出一种基于ORB的镜头边界检测算法,算法通过计算图像帧之间ORB描述子的匹配程度进行镜头边界检测。在检测过程中使用特征点匹配数和匹配率对镜头边界的特点进行描述,并以相似度曲线描述图像帧之间的关系。实验结果表明,该算法可以有效解决上述问题造成的镜头误检、漏检,同时处理速度也获得了明显提升。     

一种自动选取阈值的视频镜头边界检测算法

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.文中介绍了现有的镜头边界检测的基本方法,并针对其不足提出了一种自动选取阈值的、综合考虑颜色和空间特征的镜头边界检测算法.该方法能较好地检测出镜头突变和物体运动以及光线变化等情况,对渐变镜头也能达到检测的目的.实验结果表明算法能够有效地检测出视频镜头边界.     

一种新的视频镜头扫换边界检测方法

视频镜头扫换边界是一种常见的镜头边界类型,扫换的特征与大的物体/相机运动相似,比镜头的切变和溶解边界更难检测.本文提出了一种将三维的视频数据转换到二维的时空切片灰度图像,然后利用图像处理算法将扫换边界前后的镜头分割开来.本文提出的方法对大部分扫换类型有效,对扫换镜头边界的长度以及光照的变化不敏感.实验结果表明本文算法能够快速、有效地检测出镜头扫换边界.     

用Hausdorff距离进行视频镜头边界检测

提出了一种新的利用Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离进行视频镜头边界检测的方法。首先使用Ｃａｎｎｙ乍子提取视频序列的边缘,把当前帧的边缘图分成Ｎ个小区域,分别进行运动补偿,然后利用Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离比较视频帧之间边缘特性的差异,这种差异体现在各个小区域新出现和刚消失边缘点的数量之和。这种方法不但受光照条件变化影响不大,而且也能在某种程度中抵消物体和镜头的运动,最后讨论了该算法的局限性和今后的改进。     

基于累积直方图的视频镜头边界检测方法

提出了一种基于累积直方图的视频镜头边界检测方法,以累积直方图来代表视频帧图像的特征,其帧差充分反映了视频帧图像间的差异性;结合滑动窗的局部阈值分割处理,获得镜头边界检测对物体/摄像机的运动和光线变化的不敏感性。实验结果表明,本方法在镜头突变边界检测中达到95.97%的查全率和96.75%的查准率。     

基于模型的视频渐变镜头检测方法

通过建立视频渐变镜头的编辑模型,并提取该模型的特征量,进而与帧平均亮度法相结合,提出一种检测视频渐变镜头边界的复合算法.实验结果表明,该算法简单有效,对视频渐变镜头具有良好的识别性能.     

一种快速有效的视频镜头边界检测方法

本文在分析现有的镜头边界检测方法的基础上,提出了一种层次化镜头边界检测方法.首先我们利用小波变换对信号奇异点的检测能力和对噪声具有较强的鲁棒性,实现了镜头边界的预检测.然后我们通过对候选镜头边界的虚警分析,有效地降低了闪光灯和快速运动对镜头边界检测产生的影响,并实现了镜头突变检测.在渐变类型分类中,我们分别实现了淡入淡出、扫换和溶解等三种重要镜头边界类型的检测.实验结果表明,本文方法能够快速、有效地实现视频镜头边界类型的检测,对运动和光线变化有较强的鲁棒性.     

一种基于相关性分析的镜头边界检测系统

研究并设计了一种以互相关分析为基础的视频镜头边界检测系统,该系统以分析前后相邻帧中若干条线段的灰度分布曲线相似度为基础,并结合了图像灰度直方图的相似度分析,比较有效地解决了镜头中有闪光灯出现和镜头快速移动时易出现的误检等问题,同时,克服了新闻节目中主持人画面渐变切换引起的漏检问题.该系统计算量小,可满足实时性分析的要求.     

压缩域中基于支持向量机的镜头边界检测算法

针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM (Support Vector Machine)的镜头边界检测算法.该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割.实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TREC评估中最佳指标高约8％.     

基于随机投影的镜头边界检测算法研究

现有镜头边界检测算法普遍存在检测精度和检测时间难以平衡的问题。视频帧提取特征越精细,算法准确度越高,同时算法复杂度和检测时间也将增加。受到压缩感知思想的启发,文中提出一种镜头边界检测的改进算法,利用随机投影对提取特征进行随机加权求和,以减小特征向量的维数。实验结果表明,所提出的算法在保持检测精度的条件下,降低了算法的复杂度、节约了检测时间。