采用多特征融合的镜头边界检测方法

提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文融合了视频帧的HSV直方图特征、边缘特征和纹理特征,计算出不连续帧。最后,采用Kohonen网络自组织网络对不连续帧值进行聚类得到镜头边界。实验结果表明该方法不仅是可行和有效的,也解决了需要阈值的问题。     

鲁棒的镜头边界检测与基于运动信息的视频摘要生成

根据基于内容的视频索引与检索等应用的需求,提出一种视频摘要生成方法.首先进行鲁棒的镜头边界检测,基于颜色直方图计算相邻帧间距离来进行初步检测,并通过分析帧间运动向量去除由相机运动引起的误检测;然后根据镜头的运动指示图将镜头分为静态镜头、包含对象运动的镜头和包含显著相机运动的镜头;最后提出镜头间基于多实例表示的距离度量方法以及聚类算法的初始化方法,采用核K-均值算法对每类镜头进行聚类,抽取每类中最靠近类簇中心的镜头作为关键镜头,将关键镜头按时间序组合起来形成视频摘要.与已有方法相比,文中方法能进行更鲁棒的镜头边界检测,识别镜头中的运动信息,并对镜头分类后进行分别处理,从而增强视频摘要的信息概括能力.     

一种二级级联分类的镜头边界检测算法

在分析镜头边界类型、检测方法的基础上,根据镜头的连续性特征,将一个二级级联分类器应用于镜头边界检测．第一级分类器根据视频帧灰度方差特征,将无明显变化的视频序列从原始视频序列中分离出去,得到一个新的视频序列;第二级分类器在新视频序列的基础上,提取视频图像的像素对差值、HSV空间颜色直方图的各分量差值以及边缘直方图X,Y分量差值等视频特征,并采用支持向量机多分类策略进行镜头边界类型的检测．实验结果表明,与积聚算法及SVM—TMRA算法相比,文中算法的综合性能更高且具有较高的实时性．     

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．     

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.     

基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法

针对视频机动目标跟踪过程中前后两视频帧间目标移动距离过大导致目标丢失问题,提出一种基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法.首先,提取当前帧目标区域灰度以及颜色特征,并分别对灰度特征和颜色特征进行梯度及颜色直方图运算,得到FHOG特征向量和颜色直方图;然后根据颜色直方图引入粒子滤波对下一帧图像中目标位置进行一步预测;进而,...     

基于颜色特征的视频数据库检索系统

为了在视频数据库中提供有效的视频检索和浏览功能,必须建立高效的索引.由于视频数据具有层次性的结构,在镜头边界检测后,可以利用聚类方法按不同的相似性尺度对镜头关键帧进行处理,对视频数据建立索引.该系统采用颜色特征,使用Twin Comparison算法实现镜头检测和直方图平均法实现关键帧提取,对关键帧采用K均值聚类算法处理,建立视频数据库索引.实验结果表明该系统能较好地实现视频快速浏览和检索功能.     

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。     

基于互信息量的镜头边界检测算法

为快速稳健地检测镜头边界,提出基于互信息量的镜头边界检测算法。采用基于HSV空间不均匀分块直方图求取的帧间互信息量作为视频帧间差异度量,结合相应的阈值策略与时域窗策略,实现对镜头的切变,以及常见渐变与计算机特效技术制作的镜头变换检测。对包括广告、综艺节目、新闻等多类视频数据进行实验,结果证明,该算法对切变检测的综合效果比经典基于直方图的双阈值法平均提高11.9%,渐变检测的综合效果平均提高7.6%,能有效减弱摄像机运动与光照变化对镜头检测的影响,对不同类型视频镜头检测效果稳定,具有较高的查全率与查准率。     

基于聚类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重要组成部分。为从不同类型的视频中有效地检测出视频镜头边界,提出一种视频镜头边界检测算法。通过视频帧图像的颜色特征,得到视频的相似性矩阵,根据突变镜头和渐变镜头在Affinity Propagation聚类结果中的不同特点,运用双阈值法检测镜头边界。实验结果表明,该算法从视频的本身信息分布出发,能自动快速地检测出镜头边界。     

一种基于主色外观图的彩色图像分割算法

在对三维传统的颜色直方图(CCH)作出了一系列改进的基础上,提出了一种基于主色外观图(DCG)的新的彩色图像分割方法.首先根据改进后的颜色直方图确立彩色图像的近似主色成分,然后再利用CIE-1976色差公式分别计算出其每个像素与主色之间的距离,并据此建立相应图像的颜色距离直方图(CDH),它精确地反映了图像像素与参考色之间的色彩相似度.为了证实CDH在彩色图像分割中的效用性,又通过进一步地扩展得到了CDH集,或可称为主色外观图.实验结果表明,就精确性、鲁棒性和计算的复杂度而言,基于DCG的分割方法能够得到比传统阈值法和聚类法更好的分割效果.     

Spatial color histogram based center voting method for subsequent object tracking and segmentation

In this paper, we introduce an algorithm for object tracking in video sequences. In order to represent the object to be tracked, we propose a new spatial color histogram model which encodes both the color distribution and spatial information. Using this spatial color histogram model, a voting method based on the generalized Hough transform is employed to estimate the object location from frame to frame. The proposed voting based method, called the center voting method, requests every pixel near the previous object center to cast a vote for locating the new object center in the new frame. Once the location of the object is obtained, the back projection method is used to segment the object from the background. Experiment results show successful tracking of the object even when the object being tracked changes in size and shares similar color with the background.     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．     

基于多邻域统计矩直方图的彩色图像检索

提出一种创新的基于多邻域统计矩直方图方法(MNSMH)，该方法在量化HSV颜色模型下，计算每个像素点不同邻域的统计矩，对每个邻域统计矩，计算它的归一化直方图．以这些直方图和颜色直方图一起作为图像的特征索引进行彩色图像检索．这些不同邻域矩反映了图像颜色的空间分布信息，而它们的直方图又是对整个图像的全局统计，对图像的平移、旋转和尺度不变．实验结果表明，该方法性能稳定，与两种基于颜色直方图方法相比，能够明显地提高检索率．     

基于颜色和形状特征的彩色图像显示与检索技术

提出了一种有效用于抽取特征、索引和检索彩色图像的技术途径,通过提取图像的颜色不变量,建立相应的色度直方图（hue histogram）来表示图像的颜色分布特征,为了描述图像中对象的位置及方向特征,首先计算图像的色度轮廓并对其进行Radon变换,然后计算相应的“空间直方图”,由此,得到了一种基于图像的颜色分布特征和形状特征的新的图像表示方法,为了计量图像的全局相似度,基于“累积距离”和“基于向量的距离”定义了两种图像的距离度量,并分别讨论了距离度量的选取与归一化、不同子特征的组合等CBIR所涉及的关键问题,实验结果表明,文中提出的方法能获得满意的检索性能,其检索结果能较好地接近于人的视觉感和结果。     

Statistical Color Models with Application to Skin Detection

The existence of large image datasets such as the set of photos on the World Wide Web make it possible to build powerful generic models for low-level image attributes like color using simple histogram learning techniques. We describe the construction of color models for skin and non-skin classes from a dataset of nearly 1 billion labelled pixels. These classes exhibit a surprising degree of separability which we exploit by building a skin pixel detector achieving a detection rate of 80% with 8.5% false positives. We compare the performance of histogram and mixture models in skin detection and find histogram models to be superior in accuracy and computational cost. Using aggregate features computed from the skin pixel detector we build a surprisingly effective detector for naked people. Our results suggest that color can be a more powerful cue for detecting people in unconstrained imagery than was previously suspected. We believe this work is the most comprehensive and detailed exploration of skin color models to date.     

最小加权熵支撑树图像边缘提取方法

提出了一种新的彩色图像边界提取的方法,以色彩图像直方图中搜索到的峰值作为聚类中心,根据彩色图像像素结构的特点,首先计算区域内相邻像素点之间对应的向量的欧式距离,然后构造该区域内的最小支撑树,计算相应的加权熵值确定分割阈值,最后结合向量排序统计,将排序的结果按照灰度值进行分类进行输出,实验证明了这种方法的有效性。     

Using color reach histogram for object search in colour and/or depth scene

A method is proposed for object search in cluttered color and/or depth scene, which is based on color reach histogram. The histogram features an image by the distribution of pixel colors with their two- and three-dimensional locations. In real situation, it is sometimes difficult to keep illumination unchanged or stable, and then color distributions can address an another effective cue for object identification. The color reach histograms reveal strong robustness for illumination change and/or on-plane rotation. In comparison with conventional histogram-based methods, the stability and robustness in object search and tracking could be obtained and verified through many experiments with real objects.     

复杂背景下的快速机动目标跟踪算法

为了解决复杂背景及大视野场景下跟踪机动目标易丢失和跟踪精度低的难题,提出了一种复杂背景下的快速机动目标检测与跟踪算法.利用帧间差分算法提取图像中的机动目标,在初始帧建立机动目标的颜色直方图模型,将后续输入图像的像素值转化为直方图分布下的概率值;根据与目标模型的相似度,将每个候选区域的像素值作为密度;利用自适应均值漂移算法寻找机动目标的真实位置;利用卡尔曼滤波预测目标位置.实验结果表明:算法能够准确地在复杂背景和大视野场景下快速检测并跟踪机动目标.     

彩色图象的联合分布表示及检索技术

随着图象数据的大量涌现,基于内容的图象检索技术已成为图象数据库领域的研究热点,在图象检索系统中,由于颜色直方图方法简单方便,所以它已成为CBIR系统中最常用的一种技术方法,然而,经典的颜色直方图方法存在诸多缺陷,例如它不能表示图象中的空间分布信息。为此,人们提出了直方图细化技术,即将图象的颜色分布表示扩充成为颜色和其他相关特征的联合分布。为了进一步提高图象检索能力,在分析图象特征的基础上,给出了两种加权直方图模型;其一是将图象的颜色分布和细节信号能量的分布集成到单个直方图之中;另一种模型是将图象颜色及其边界强度的联合分布集成到一个直方图中。这两种方法不仅保持了经典直方图简单方便的特点;同时又有效地将空间信息集成到直方图中,实验结果表明,这些加权直方图表示均具有较强的图象辨别能力。