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。     

视频字幕的自动检测与去除

由于视频中固化的字幕影响了不同语种间视频的交流和处理,为此提出了一种基于CEMA算法和纹理修复技术的自动检测与去除视频内字幕的方法。首先,运用CEMA算法检测出视频中的字幕,然后,结合纹理修复技术,将检测出来的字幕从原图中去除,同时,恢复原图中被字幕所遮挡的背景区域。实验结果表明,该方法能较好地检测和去除视频图像内的字幕。     

基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测

新闻视频中的字幕包含有丰富的语义信息,对理解当前的视频内容,具有重要的意义.如何准确的探测出新闻字幕,显得尤为重要.通过对新闻字幕的特点进行分析,提出了一种基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测方法.算法首先对图像进行灰度变换,去除冗余颜色信息,然后进行边缘检测、线条过滤,去除不符合字符特征的线条,最后进行字幕区域探测与合并,提取出字幕.选用不同频道的新闻视频帧对文中算法进行实验,并与其他方法进行比较,结果表明,提出的算法具有较高的探测召回率与探测准确率.     

基于时空解耦Transformer的视频字幕去除算法

视频字幕在传递信息的同时,固化在视频中的字幕也阻碍了视频的重复利用。提出一种基于时空解耦Transformer的视频字幕去除算法,能够从带有字幕文本的视频序列中去除字幕文本,并重建出被字幕区域遮挡的背景图像。整体框架分为两个部分,字幕掩膜提取模块和字幕去除模块,前者快速精准地获得输入视频序列的二值字幕掩膜,将得到的二值字幕掩膜作为辅助信息,输入到基于时空解耦Transformer的字幕去除模块,进行字幕文本的去除和背景纹理的恢复,实现对整体视频字幕的去除。与现有的经典视频字幕去除方法相比,在峰值信噪比和结构相异性等图像质量指标以及视觉效果上,该方法均取得了更好的性能,实验结果验证了该方法在视频字幕去除领域的有效性。     

基于剧本及字幕信息的视频分割方法

对视频进行分割并建立索引有利于视频的浏览和检索。提出一种融合剧本和字幕对电影类视频进行场景分割与索引的方法。该方法通过字幕与场景中对白文本的匹配获得场景视频片段的初始分割边界,分析视频帧之间的颜色分布差异,以确定场景间的最终边界。实验结果表明,与完全依赖视频内容分析的方法相比,该方法对电影视频场景片段的分割速度和准确度较高。     

基于图像分析的数字视频字幕检测及恢复

视频已广泛应用于各个领域,所以对视频字幕的处理具有重要的意义。提出一种新的数字视频字幕检测及恢复算法。首先进行边缘检测,通过分析图像的边缘密度在水平和垂直方向的投影,得到字幕的粗略区域;再利用水平集方法进一步确定字幕的具体位置;最后用Criminisi算法对检测到的字幕进行恢复。通过对不同类型的视频素材进行实验验证,结果表明该方法能够达到理想效果。     

一种基于学习的视频字幕验证方法

视频字幕验证是字幕检测中的重要环节，其目的在于提高检测准确率。当前的验证方法多是依据经验规则。这些方法在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些条件下，适应性差。为提高验证方法的适应性和准确性，通过将2维主成分分析（2DPCA）应用到视频字幕验证中，提出了一种基于2DPCA和支撑向量机（SVM）的视频字幕验证方法。该方法分训练和判别两个步骤，即首先采用2DPCA方法提取视频图像块特征，然后通过训练SVM对图像块进行验证和分类。实验结果表明．在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些传统验证方法或多或少都存在困难的条件下，该方法不仅具有良好的视频字幕验证能力，而且也能明显降低算法的运行耗时。     

数字水文图像中的水文尺分割方法

针对水文监测时视频监视图像的信噪比较高,观测目标颜色特征明显以及目标区域位置关系特定等特点,提出一种实用性强、受外界因素干扰小的水位读取方法。已知现场前端摄像机拍摄内容固定、水文尺刻度颜色为红蓝两种颜色,根据水文尺特征颜色提取颜色分量图片,经过自适应确定阈值对图片进行二值化、去噪、形态学处理,利用Hough变换确定水文尺边界,成功分割出水文尺。为之后通过边缘检测读取实时水位数据奠定基础。实验结果表明,该方法能够准确有效地分割出目标区域。     

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。     

基于支持向量机的监控视频遮挡树叶检测

针对安防监控摄像头被树叶遮挡的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的视频树叶遮挡检测算法。该算法利用视频的时域特性,采用累积帧差法实现对视频中疑似树叶区域的分割,提取视频中某一帧图像的整个区域和疑似树叶区域的颜色信息与面积信息作为视频的特征,最后采用支持向量机进行建模并用于视频树叶遮挡的检测。在有限样本前提下,算法准确率能够达到84%。实验结果表明,所提算法对于有树叶遮挡的监控视频能够进行有效识别。