基于DC系数和运动矢量的快速场景分割算法

场景分割技术是动态视频分析和基于内容的视频检索的基础，以检测出来的场景作为基本单元，可以进一步对视频内容进行分析和建立索引．本文旨在提出一种基于MPEG压缩视频流的场景分割算法，利用MPEG数据流中已有的DCT DC系数和运动矢量，来检测场景的变换，从而实现场景分割，针对实际视频流中场景突变和渐变两类变换．本文提出两种方法分别处理不同情况，对于突变检测，该算法可以定位到帧，由于该算法进行最小程度的解码，降低了计算复杂度，因而大大提高了检测速度．     

用熵阈值方法进行视频场景突变探测

场景突变探测即识别出在场景内容上和前一帧有着重大差别的帧。这就要求有一个能恰当表示两相领帧之间视频内容差异的公式,计算该公式的值,并且设定阈值来确定发生场景突变的帧。该文阐述了一个用于场景探测的新方法。该方法用到了一个差异公式,而这个公式则建立在视频序列中连续帧的颜色直方图之上。为了识别场景突变,用一个熵阈值方法来自动获取阈值,而且用一个优化过程过滤错误的探测。     

基于宏块类型信息的自适应场景变换检测算法

提出了一种压缩域中利用B帧的宏块类型信息自适应场景变换检测算法,采取滑窗方式自适应地检测场景突变和场景渐变的准确位置。利用电影、动画、新闻等素材作为实验视频库,并利用MPEG 2作为实验平台,取得了较高的查全率和查准率。     

挖掘视频层次结构，改善视频管理*

为了实现视频层次结构挖掘,提出了一个有效的视频镜头分割算法和一种镜头相似性度量方法,然后根据镜头颜色、纹理和语义相似性采用场景边界探测算法构造视频场景.实验结果表明,这些算法是可行的.     

MPEG视频分段播放的实现

此文讲叙利用一个在MPEG-2视频上实时发现突变场景的算法实现了视频的分段播放,验证了这种算法的结果是比较理想的。     

一种基于小波变换的视频对象分割算法

新一代视频编码标准MPEG－4提出了基于内容的视频编码的概念，它充分考虑到视频场景的特点，对不同对象用不同方法进行编码，这样视频对象分割就成为该标准的关键技术之一。该文提出一种利用小波变换分割视频序列中运动对象的算法。算法的主要思想是通过对视频序列在时间轴上作小波变换提取视频对象的运动信息进行视频对象的分割。实验结果证明，本算法能比较准确地分割出运动视频对象。     

基于声像特征的场景检测

视频的结构分析是实现视频基于内容组织和检索的基础。目前 ,已经有很多用于视频镜头分割的成熟算法 ,但准确探测视频场景边界还比较困难。提出了一种融合视频中音频与可视特征进行场景检测的方法。该方法首先分别依据镜头的声、像特征相关性来对镜头进行聚类 ,然后综合处理依声、像相关性得到的镜头聚类来获取场景。实验结果证明 ,此方法较一般使用单一特征的场景检测方法提高了探测的准确率 ,同时也降低了误判率。     

仿射不变轮廓匹配的视频拼接研究

为了解决复杂场景变换时视频拼接的精度问题,提出了一种仿射不变轮廓匹配的拼接算法——利用场景中主要区域的轮廓信息对视频图像进行匹配,然后利用匹配点求解运动参数进行拼接。该方法克服了传统拼接算法在复杂的场景变化以及重叠区小的情况下拼接精度低的问题。与基于SIFT的拼接算法对比表明,该算法实现了图像序列的高精度拼接,不仅能适应仿射变换,并且对于重叠区域小,存在运动遮挡的视频具有一定的鲁棒性。     

一种改进的工程化视频场景分割算法

视频序列的场景分割也称镜头变化检测,是视频检索及分析的关键技术之一。连续视频场景一般分为突变、渐变或镜头移动、局部运动三类,其中渐变是最难检测的。本文在工程化应用和传统检测算法的基础上,提出基于RANSAC算法估计摄像头移动模型参数的方法来区分渐变和摄像头移动,该改进算法满足低计算机资源消耗要求,具有实际工程应用价值。     

视频语义场景聚类算法研究

视频聚类是视频索引和检索的重要组成部分.本文针对镜头已分割好的视频如何提取更高语义层次的场景,考虑帧图像间以帧分块的局部似然比特征和小波变换的全局边缘特征相结合的综合相似性度量,利用视频编辑的一种常用特征及代表性镜头的选取原则,给出了一种新的语义场景的提取算法.数值实验表明该算法对基于对话类的视频类型有很好的场景提取效果,与WBS(Window-based Sweep Algorithm)算法相比,查全率和查准率分别提高了8.7%和28.4%.     

改进的蚁群算法与凝聚相结合的关键帧提取

关键帧提取技术,对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了从不同类型的视频中有效地提取关键帧,提出了改进的蚁群算法与凝聚相结合的关键帧提取算法。该方法提取视频中每帧的颜色与边缘特征向量,利用改进的蚁群算法自组织地对颜色和边缘特征向量进行聚类,得到初始聚类。通过凝聚算法对初始聚类进行优化,得到最终聚类。提取每类中距离聚类中心最近的向量,将其对应帧作为关键帧。实验结果表明:使用该算法提取的关键帧不仅可以充分表达出视频的主要内容,而且可以根据视频内容的变化提取出适当数量的关键帧。     

基于视频聚类的关键帧提取算法

关键帧可以有效减少视频索引的数据量,是分析和检索视频的关键。在提取关键帧过程中,为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题,提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。首先,提取视频帧的特征,依据帧间相似度,对视频帧进行层次聚类,并得到初始聚类结果;接着使用K-means算法对初始聚类结果进行优化,最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率,能较好地表达视频的主要内容。     

基于小波阈值和主成分分析的视频去噪算法

将局部像素组主成分分析算法引入到视频去噪领域,并利用三维块匹配算法保持了视频序列的相关性,对视频中的噪声进行抑制。用三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪得到的图像替换二阶局部像素组主成分分析中的第一阶处理得到的图像,这样可以避免局部像素组主成分分析算法直接处理视频时产生的局部效应。最后,局部像素组主成分分析算法也抑制了三维块匹配算法中的小波阈值去噪结果中产生的画面不平滑的问题。实验结果表明,本算法较好地将主成分分析算法引入到了视频去噪领域,同时较好地解决了三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪的块效应问题,主客观指标的比较也表明本算法有较为优秀的去噪效果。     

VBR视频在MZR磁盘上的比例安置

文章在分析了变位率（VBR）视频和多区记录（MZR）磁盘特性的基础上,提出了一种比例安置算法：视频数据块按尺寸、分比例安置到相应的记录区上。这种算法和其它算法相比简洁、更有效地利用了磁盘带宽和能支持更多视频流的同时检索。     

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。     

一种鲁棒的视频分割算法

无论是在图象识别，还是在基于MPEG－4的图象压缩编码等应用领域，视频对象分割取是其中一个很重要的技术环节，为了在静止背景的情况下，能很好地解决多目标分割的问题，同时能进行单目标的分割，提出了一种鲁棒性较好的视频分割算法，该算法通过对图象序列中每连续3 帧图象进行对称差分，首先检测出目标的运动范围，然后通过对差分结构进行聚类分析来确定该帧图象中视频对象的个数，接着再利用在二值差分图象上收缩的活动轮廓，把视频对象的轮廓精确地包围起来，即得到该帧分割结果；最后利用光流法来对视频对象进行投注跟踪，修正，另外还利用多个图象序列对该方法进行了试验，实验结果表明，在静止背景下，该算法无论是对运动的单目标，还是对运动的多目标，均能较好地从静止背景中分离出来，即能得到理想的分割结果，故具有一定的鲁棒性和实用性。     

基于三维小波变换的视频散列算法

针对视频水印系统的安全性问题,提出一种基于三维小波变换的视频散列算法。该算法对预处理后的三维视频序列依次进行行方向一维小波变换、列方向一维小波变换和时间方向一维小波变换,完成视频序列的一层三维离散小波变换,并给出散列计算结果。仿真实验证明,该算法对帧内像素移动攻击及随机帧抖动攻击具有较强的鲁棒性。     

视频帧内运动目标移除篡改检测算法

针对数字视频帧内对象被移除的篡改操作,提出了一种基于主成分分析（PCA）的篡改检测算法。首先对待测视频帧与基准帧相减得到的差异帧使用稀疏表示方法进行去噪,降低噪声对随后特征提取的干扰;其次将去噪后的视频帧进行非重叠分块,利用主成分分析提取像素点的特征并构造特征向量空间;然后使用k-means算法对特征向量空间进行分类,并将分类结果用二值矩阵表示;最后对二值矩阵进行图像形态学操作得到最终检测结果。实验结果表明所提算法的检测性能指标精确度达到91%、准确度达到100%、F1值达到95.3%,比基于压缩感知的视频篡改检测算法在性能指标上有一定程度的提高。实验证明,对于背景静止的视频,该算法能够检测出帧内运动目标被删除的篡改操作,而且对有损压缩视频具有很好的鲁棒性。     

监控视频关键帧的人体高度测量算法

由于视频资料众多,如何从海量的视频数据中找到需要的视频,已经受到更高的重视,因此关键帧的提取算法越来越成为研究的热门问题。实验首先对监控视频进行了关键帧提取,然后利用摄像机标定以及灭点的方法,对人体的高度进行了分析和计算。结果表明:基于彩色直方图的语义距离,比较适用于监控视频中人物关键帧的提取。且算法简单可行,有较高的准确度,因此具有一定的实用价值。