视频镜头边缘检测技术

本文对视频镜头边缘检测的基本原理进行了阐述,介绍了压缩域和非压缩域中视频图象的镜头切换、渐变及溶解的检测方法,以及各类检测方法的基本思想和主要公式,最后指出了性能评价所面临的问题。     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法,结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘,然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘,而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。     

一种精确定位镜头边缘的方法

提出了一种针对MPEG视频的精确定位镜头边缘的方法，结合视频非压缩域和压缩域中相关视频帧的信息来定位镜头边缘。首先利用解压后的I帧信息来粗略定位镜头边缘，然后利用视频序列压缩域中的B帧的运动趋势来精确定位镜头边缘，而不用对其解压缩。实验结果表明此方法能精确地检测到视频的镜头边缘。     

视频镜头分割方法

基于内容的视频检索是当前数字视频处理领域的研究热点之一,作为该技术实现的要前提和关键环节,镜头边界检测引起了众多学者的兴趣。介绍了像素域和压缩域两类方法,对现有镜头分割方法的特点进行了分析。     

视频镜头分割方法

基于内容的视频检索是当前数字视频处理领域的研究热点之一,作为该技术实现的要前提和关键环节,镜头边界检测引起了众多学者的兴趣。介绍了像素域和压缩域两类方法,对现有镜头分割方法的特点进行了分析。     

一种高效的视频切变检测算法

介绍了一种可以在压缩域和非压缩域实时检测视频切变的算法。算法采用了大小双重窗口,利用大窗口全局阈值提取候选切变位置,再在以候选切变位置为中心的小窗口中结合双侧和单侧判断进一步检测真实切变位置。算法能有效地避免因摄像机和目标的剧烈运动造成造成误检和漏检的情况,在检测五段视频的实验中,取得１００％的查全率和９６％的准确率。     

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。     

视频镜头时域分割方法的研究

视频时域分割指将视频序列分成若干镜头，是视频内容分析以及基于内容的视频浏览和检索的第一步．该文首先对视频结构以及视频镜头种类进行了简要的描述，然后对为计算不连续性而采用的提取特征和建立测量准则的常用方法进行概述．其后，文章介绍了检测镜头切变和渐变的算法及其优缺点．在压缩域上检测镜头变换边界的问题也在文中予以分析．在结论与展望中，提出了一些这一领域的难点和对今后工作的展望．     

面向MPEG-4未压缩域的DCT视频水印算法设计

本文简要介绍了视频水印技术和DCT的概念,以MatLab为平台,结合视频水印技术,提出了一种新的面向MPEG-4未压缩域的DCT变换域水印算法。实验证明该算法具有良好的鲁棒性、不可见性,且水印嵌入量较大。     

AVS监控档视频的压缩域摘要研究

传统的像素域视频摘要方法需要完全解码视频,计算时间长。因此提出了一种在不解码的前提下直接在压缩域生成AVS格式摘要视频的算法。首先对AVS码流中的运动向量(MV)进行分析,提取前景运动宏块;然后跟踪前景宏块,得到有效的运动目标轨迹;最后提取AVS监控档视频中的背景帧,并将它与运动目标轨迹相结合,生成摘要视频。实验表明,该算法能够在压缩域下有效地生成摘要视频,相比于传统方法具有更快的处理速度。     

Shot Partitioning Based Recognition of TV Commercials

Digital video applications exploit the intrinsic structure of video sequences. In order to obtain and represent this structure for video annotation and indexing tasks, the main initial step is automatic shot partitioning. This paper analyzes the problem of automatic TV commercials recognition, and a new algorithm for scene break detection is then introduced. The structure of each commercial is represented by the set of its key-frames, which are automatically extracted from the video stream. The particular characteristics of commercials make commonly used shot boundary detection techniques obtain worse results than with other video content domains. These techniques are based on individual image features or visual cues, which show significant performance lacks when they are applied to complex video content domains like commercials. We present a new scene break detection algorithm based on the combined analysis of edge and color features. Local motion estimation is applied to each edge in a frame, and the continuity of the color around them is then checked in the following frame. By separately considering both sides of each edge, we rely on the continuous presence of the objects and/or the background of the scene during each shot. Experimental results show that this approach outperforms single feature algorithms in terms of precision and recall.     

基于决策树的MPEG视频镜头分割算法

压缩视频镜头的分割是视频内容分析中的一个难点,由于镜头在组织和索引视频中起关键性的作用,提出了一种基于决策树的MPEG视频镜头分割算法。该算法采用决策树这种机器学习方法对样本视频进行训练,通过融合运动信息、颜色、边缘等特征获得镜头分割的最佳阈值,较好地解决了压缩视频处理中检测镜头突变和渐变难题,同时还能够检测出镜头是否产生闪光现象和相机运动的产生。实验证明本算法在压缩视频镜头检测方面取得了较好的检测结果。     

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。     

典型视频镜头分割方法的比较

视频镜头分割作为视频处理的第一步,一直受到学者的关注和重视,数十年来已提出了大量的算法。该文对几种常用的视频分割算法作了综述,分析了基于直方图的算法、基于运动的算法、基于轮廓的算法、以及直接针对压缩视频的算法等典型算法的特征,并详细研究了各种算法中帧差异值的计算和阈值设定的方法,比较了它们的优缺点,最后对视频分割算法研究作了展望。     

运动目标检测算法在军用视频监控系统中的应

在充分分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于军用视频监控系统的基于视频序列象素时空相关性检测的运动目标检测方法.该方法首先用每一帧中目标的空间相关性检测出目标;再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.实际应用表明,采用该算法的系统能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

基于多帧图像的视频文字跟踪和分割算法

视频中文字的提取是视频语义理解和检索的重要信息来源．针对视频中的静止文字时间和空间上的冗余特性,以文字区域的边缘位图为特征对检测结果作精化,并提出了基于二分搜索法的快速文字跟踪算法,实现了对文字对象快速有效的定位．在分割阶段,除了采用传统的灰度融合图像进行文字区域增强方法,还结合边缘位图对文字区域进行进一步的背景过滤．实验表明,文字的检测精度和分割质量都有很大提高．     

A fuzzy logic approach for detection of video shot boundaries

Video temporal segmentation is normally the first and important step for content-based video applications. Many features including the pixel difference, colour histogram, motion, and edge information etc. have been widely used and reported in the literature to detect shot cuts inside videos. Although existing research on shot cut detection is active and extensive, it still remains a challenge to achieve accurate detection of all types of shot boundaries with one single algorithm. In this paper, we propose a fuzzy logic approach to integrate hybrid features for detecting shot boundaries inside general videos. The fuzzy logic approach contains two processing modes, where one is dedicated to detection of abrupt shot cuts including those short dissolved shots, and the other for detection of gradual shot cuts. These two modes are unified by a mode-selector to decide which mode the scheme should work on in order to achieve the best possible detection performances. By using the publicly available test data set from Carleton University, extensive experiments were carried out and the test results illustrate that the proposed algorithm outperforms the representative existing algorithms in terms of the precision and recall rates.     

视频中的文字探测

视频中出现的文字往往包含大量的信息 ,是视频分析的重要语义线索 ,探测并识别出来的文字可以为基于内容的视频检索提供索引 .本文简要介绍了目前现有的一些文字探测的方法 ,结合视频中出现的文字的特点 ,提出了一种较为高效的视频文字探测方法 ,该方法在一般图像质量的条件下对中、英文文字都有较好的探测效果 .文章给出了实验结果并对相关问题进行了讨论     

视频数据库中的内容检索技术

计算机和网络的飞速发展,使视频数据库的内容检索成为迫切需求,对视频检索的基本概念进行了介绍,提出一种视频分段技术,利用镜头检测、运行特征、镜头聚类技术等方法对视频进行分段,对实现基于内容的视频检索和浏览,具有很大的实用性。