MPEG压缩域关键帧提取的研究

提出了一种基于MPEG压缩域关键帧的提取方法.首先对MPEG压缩域中实现I帧的提取,然后利用I帧的特征8×8块的DC系数,计算相邻I帧对应位置的8×8块的DC系数相似性度量,进而实现镜头的判断,最后利用P帧宏块类型提取关键帧.由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需要对其完全解压,所以计算复杂度低,提高了提取速...     

基于宏块运动信息的镜头边界检测

镜头边界检测是视频处理与检索中最重要的第一步。对视频流直接在压缩域中部分解压I帧,提取其DC图像的特征,利用连续I帧的DC图像的特征差异粗略定位镜头的边界,再根据压缩域中P、B帧的各种类型的宏块数量变化精确定位镜头边界。实验结果表明,本算法能高效而精确地对突变镜头和渐变镜头进行检测,弥补了压缩域中镜头定位精确性不高的缺点。     

一种基于RS和Ⅰ帧的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础.关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和Ⅰ帧的关键帧提取方法.该方法在压缩域上进行,只需要视频流中Ⅰ帧数据,因此大大减少了运算的数据量.     

基于两次检测曲线的压缩视频关键帧提取*

针对目前压缩域下提取视频关键帧的算法存在特征选取单一、提取的关键帧准确性不高、算法效率低的缺点,提出了压缩域下基于两次曲线曲率检测的关键帧提取算法。算法利用曲线上的高曲率点表示曲线的显著变化,并在此基础上利用压缩视频的固有特征,即离散余弦变换之后的AC系数和DC系数特征,构建特征相似度曲线,进而对曲线进行两次高曲率点检测并提取视频关键帧。实验表明,该算法能快速有效地实现关键帧的自动提取,并可以提高提取关键帧的查准率和查全率。     

危险源监控视频关键帧提取初步研究

提出了一种危险源监控视频关键帧提取算法。根据危险源监控视频的特点,利用I帧DC图的比较,减少危险源监控视频的冗余信息,获取有效视频;利用基于镜头的压缩域关键帧提取方法提取帧。实验结果表明,该方法能有效进行危险源监控视频关键帧的提取。     

一种基于RS和I帧的关键帧提取方法

关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。关键帧的使用可以大量降低视频索引的数据量,提出了一种基于RS理论和I帧的关键帧提取方法。该方法在压缩域上进行,只需要视频流中I帧数据,因此大大减少了运算的数据量。     

基于Rough Set的镜头分割方法

综合利用了MPEG视频流P帧的运动特征、像素差和直方图差特征,提出了一种基于Rough Set的镜头分割方法。该方法首先提取视频流中P帧的宏块信息,然后分析得到其运动活力性、宏块类型和运动空间分布,再结合这些帧的像素差特征和直方图差特征,利用Rough Set对这些特征进行约减后,对镜头切换处进行识别。实验表明,该方法能有效地区分镜头的突变,对渐变也能很好地检测。     

一种压缩域中基于镜头的关键帧提取改进算法*

关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点,只需要对其进行部分解码,利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图,并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量,进而实现关键帧提取。实验证明,该算法较之传统算法,在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善,尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。     

重建误差最优化的运动捕获数据关键帧提取

为了实现运动捕获数据的实时压缩,提出一种重建误差最优化的关键帧提取方法.定义重建误差作为关键帧有效性的度量标准;利用帧消减算法得到各消减帧的重建误差,并根据误差大小对消减帧进行排序;最后以消减帧排序为基础计算出重建误差曲线,并依据曲线确定最优压缩率来提取出相应数量的关键帧.实验结果表明,该方法能够高效地从运动捕获数据中提取出具有最优重建误差的关键帧,较好地满足了数据实时压缩的需要.     

基于压缩域的关键帧快速提取方法

关键帧提取技术是基于内容检索和视频分析的基础。关键帧的使用减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。首先介绍了目前的关键帧提取技术,然后提出了一种基于运动特征利用模糊推理算法从MPEG视频流中提取关键帧的方法。由于处理过程是直接从MPEG的压缩视频提取,不需对其解压,所以计算复杂度低,提高了提取速度。实验证明该方法效率高,可以比较好地代表视频内容。