基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差。针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法。该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片。实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕。     

一种有效的新闻视频主题字幕检测方法

提出一种新的有效的新闻视频主题字幕检测方法。利用像素的空间量化亮度值计算局部帧差变化,以便检测新闻视频字幕的出现帧和消失帧,并建立4条规则来进一步区分主题字幕和非主题字幕,然后对同一主题字幕所在帧利用多帧结合的方法生成两个候选的主题字幕文字检测帧,选择其中之一进行文字区域的定位和提取;最后用投影法分割字符,并对投影法产生的错误分割字符的常见情况,提出相应的解决方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种快速新闻视频标题字幕探测与定位方法*

新闻视频字幕包含有丰富的语义信息,尤其是标题字幕,对新闻视频高层语义内容的分析和理解具有 重要作用。利用标题字幕的时空分布特征,提出了一个新闻视频标题字幕的快速探测与定位方法。首先利用标 题字幕持续多帧出现的特点降低所需处理的帧数,然后基于标题字幕的边缘特征和位置特征,标记帧图像的候 选字幕块,对帧序列中的图像进行统计分析,探测出视频中标题字幕的位置及出现消失时间。实验结果表明所 提方法简单有效,能够快速、鲁棒地探测并定位新闻视频中的标题字幕。     

基于灰度差分和二维最大熵阈值的新闻字幕检测*

针对新闻视频帧中文本区域的定位提取问题,提出了一种有效的字幕定位提取方法。通过灰度差分和变异灰度直方图对新闻视频帧字幕区域定位,再经改进的二维最大熵阈值方法对分割出的文字区域进行二值化,得到可识别的文字图片。最后对文本定位和OCR识别情况进行了算法对比。实验表明：与传统的投影法和最大熵方法相比,该方法可有效地提高文本定位的查全率和OCR的识别率。     

两阶段的视频字幕检测和提取算法

视频字幕检测和提取是视频理解的关键技术之一。文中提出一种两阶段的字幕检测和提取算法,将字幕帧和字幕区域分开检测,从而提高检测效率和准确率。第一阶段进行字幕帧检测:首先,根据帧间差算法进行运动检测,对字幕进行初步判断,得到二值化图像序列;然后,根据普通字幕和滚动字幕的动态特征对该序列进行二次筛选,得到字幕帧。第二阶段对字幕帧进行字幕区域检测和提取:首先,利用Sobel边缘检测算法初检文字区域;然后,利用高度约束等剔除背景,并根据宽高比区分出纵向字幕和横向字幕,从而得到字幕帧中的所有字幕,即静止字幕、普通字幕、滚动字幕。该方法减少了需要检测的帧数,将字幕检测效率提高了约11%。实验对比结果证明, 相比单一使用帧间差和边缘检测的方法,该方法在F值上提升约9%。     

基于基线的视频维吾尔文字幕帧提取研究

根据维吾尔文字独有的基线特性,提出了一种新的视频维吾尔文字幕帧提取方法,首先进行维吾尔文字幕帧的读取,然后根据相邻帧之间的像素帧间差异和区域像素统计对视频段作初步镜头关键帧的检测,之后对检测到的镜头关键帧作区域处理,检测视频帧中是否具有基线特性,再根据基线设置阈值,最后提取出代表视频语义的主要视频帧。实验证明:该提取方法简洁有效,其字幕帧提取率平均可达到85%以上。     

利用时空特性的字幕检测与定位算法

提出一种视频字幕的检测与定位算法.利用视频字幕在时间上的冗余特性,以镜头为基本处理单元,采用监视-跟踪模型和扩展QSDD(PQSDD)度量来定位字幕的起始帧和终止帧,利用起始帧和终止帧确定起始字幕转换帧对和终止字幕转换帧对;对各帧对的差值图像利用边缘特性分别进行字幕定位,并提出一种基于背景复杂度的自适应阈值选取算法实现对边缘图像的二值化;最后时两幅差值图像定位出的字幕区域做逻辑与运算和连通区域分析得到最终的字幕区域.实验结果表明本文算法具有较高的检测速度和定位精度.     

一种自适应的视频帧中字幕检测定位方法

视频帧中的字幕往往包含当前视频的高层语意内容，对视频内容的自动理解、索引和检索有重要意义。文中提出了一种视频帧中字幕的自适应检测定位方法，与以往根据经验设定阈值的方法相比，该方法简单，对视频帧的复杂变化的适应能力更强，检测定位更快速、准确。大量实验结果显示该方法是有效的。     

新闻视频帧中的字幕探测

提出了一种新闻视频中的字幕探测方法，该方法主要针对新闻视频中的编辑字幕(如标题字幕)进行探测，包括灰度变换、边缘检测、字幕区域探测、字幕区域合并与过滤以及二值化等步骤。该算法具有简单、高效，对阈值的设定不敏感等特点，对大多数新闻视频中的字幕都具有较好的效果。     

视频中的字幕提取

提出一种综合运用文字边缘特征、颜色信息以及视频时空特性的字幕提取方法。通过边缘检测获取字幕位置进而得到文字颜色,采用全局混合高斯模型对颜色建模,建模完成后直接利用模型从视频文字变化帧中提取文字颜色层。在判断字幕是否变化时,提出了“与”掩码图的方法。实验结果表明,对于复杂背景下包含1~2种颜色字幕颜色的视频,该方法具有良好的提取效果。     

基于自适应阈值的视频文本检测方法

视频和图像中的文本通常在基于内容的视频数据库检索、网络视频搜索,图像分割和图像修复等中起到重要作用,为了提高文本检测的效率,给出了一种基于多种特征自适应阈值的视频文本检测方法.方法是在Michael算法的基础上,利用文本边缘的强度,密度,水平竖直边缘比3个特征计算自适应局部阈值,用阈值能较好去除非文本区域,提取文本边缘,检测并定位文本,减少了Michael算法单一特征阈值的不利影响.在文本定位阶段引入了合并机制.减少了不完整区域的出现.实验结果表明有较高的精度和召回率,可用于视频搜索、图像分割和图像修复等.     

图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法

目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。     

一种基于曲率尺度空间的自适应角点检测方法

角点是图像处理中的重要特征,基于曲率尺度空间技术,提出一种自适应角点检测方法.首先提取图像的轮廓,采用一个固定的低尺度计算所有轮廓点的曲率,并根据曲率得到候选角点集,然后用由自适应支持区域确定的角点角度和一个动态曲率阙值代替固定的阙值筛选出正确角点.实验结果证实该方法应用于复杂图像的精确性和稳定性.     

自适应阈值的遥感影像角点提取算法

针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。     

基于细节增强的自适应Harris角点检测算法

针对传统Harris角点检测法计算速度较慢、聚簇现象较严重和在纹理信息少的区域提取角点数较少等不足,提出一种自适应Harris角点检测法,该算法利用巴特沃斯滤波器增强小波细节系数,通过计算角点响应函数的二阶值设定自适应阈值,从而提高Harris角点检测的精度和效率.实验表明,与传统的Harris角点检测法比较,该方法检测速度较快、角点的分布较均匀,且伪角点较少.     

一种快速自适应的角点检测算法

基于SUSAN原则提出了一种新的快速自适应角点检测算法,在几个方面进行了改进:以局部自适应阈值代替整个图像的固定阈值,提高了算法的自动处理能力;改进了响应函数,仅通过扫描模板边缘像素获取更多的角点信息,也简化了计算步骤;通过预处理,逐步缩小候选角点的搜索范围.实验证明,这是一种快速有效的角点检测方法.     

曲率尺度空间与链码方向统计的角点检测

针对曲率尺度空间角点检测中,由于选择的尺度不同,会造成角点的漏检测,以及检测到错误角点的问题。提出一种基于曲率尺度空间与链码方向统计的角点检测方法。首先在较低的曲率尺度空间上检测出候选角点集;再通过自适应阈值及链码方向统计的方法删除错误角点。该方法采用较低的曲率尺度可检测出更多的角点,降低了角点漏检测率;通过计算椭圆角点自适应阈值可删除椭圆角点;采用Freeman链码方向统计可剔除伪角点;从而提高角点检测精度。通过实验充分验证了本文提出的角点检测算法比其他角点检测算法具有的高效性和准确性。     

仿生机器鱼的检测与特征提取

在现有仿生机器鱼平台的基础上研究了仿生机器鱼的检测和特征提取算法,并采用均值背景模型结合大津法计算的阈值计算出机器鱼位置,采用前后背景的自适应更新方式减少光照改变的影响以及机器鱼影子的干扰。然后通过数学形态学处理,得到最终的二值图像并将符合要求的二值图像块数目标记在左上角。将目标块用外接矩形围住,通过相应的公式计算出各机器鱼二值图像的几何特征。实验结果证明可以达到预期要求。     

基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法

针对传统SUSAN算子只能在单一尺度下检测图像中角点的不足,提出一种基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法。该方法利用高斯变换获得待检测图像的多尺度分层图像,以构建高斯金字塔,结合自适应阈值的SUSAN算子检测出不同尺度下的角点作为候选角点,将其还原到原始图像中的相应位置构成候选角点集,在候选角点集中经小邻域信息筛选获得最终角点。实验结果表明,该方法不仅能够在不同尺度下有效获取有用的角点信息,而且提高SUSAN算子正确率的同时,降低了角点的伪检率。