一种新的视频镜头扫换边界检测方法

视频镜头扫换边界是一种常见的镜头边界类型,扫换的特征与大的物体/相机运动相似,比镜头的切变和溶解边界更难检测.本文提出了一种将三维的视频数据转换到二维的时空切片灰度图像,然后利用图像处理算法将扫换边界前后的镜头分割开来.本文提出的方法对大部分扫换类型有效,对扫换镜头边界的长度以及光照的变化不敏感.实验结果表明本文算法能够快速、有效地检测出镜头扫换边界.     

一种自动选取阈值的视频镜头边界检测算法

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.文中介绍了现有的镜头边界检测的基本方法,并针对其不足提出了一种自动选取阈值的、综合考虑颜色和空间特征的镜头边界检测算法.该方法能较好地检测出镜头突变和物体运动以及光线变化等情况,对渐变镜头也能达到检测的目的.实验结果表明算法能够有效地检测出视频镜头边界.     

压缩域中基于支持向量机的镜头边界检测算法

针对如何进一步提高镜头边界检测精度问题,本文提出了一个基于支持向量机SVM (Support Vector Machine)的镜头边界检测算法.该算法利用视频压缩域中特征,如宏块类型,帧间对应宏块DC系数差和帧类型将视频帧分为发生切变的帧、发生渐变的帧和非镜头变换帧三类,从而实现视频的镜头分割.实验结果表明该算法对摄像机的运动和大物体的进入具有很好的鲁棒性,且没有大多数算法中阈值选择的困难,将我们的算法与2001 TREC评估中最佳指标进行了比较,在综合度量查全率和查准率的性能指标F1上,比2001 TREC评估中最佳指标高约8％.     

一种基于运动搜索的运动检测和边缘检测算法

提出了一种基于运动搜索的运动检测和边缘检测算法并估计了其硬件消耗.该算法利用视频编码器在编码过程中的中间过程计算数据,相对传统的视频编码器,以很少的电路结构消耗实现了运动检测和边缘检测两项功能.试验结果表明,提出的算法可快速、有效地获得满意的运动检测和边缘检测结果,并具有较强的鲁棒性.     

一种基于K-L变换的突变镜头检测方法

镜头检测是对视频进行分析和检索的基础.根据人眼的视觉特性,本文研究了一种基于K-L变换的突变镜头检测方法.新方法通过对原始RGB空间进行K-L变换得到由主轴构成的图像参数模型,利用相邻两帧对应第一、第二主轴的方向差异,应用加权系数来计算帧间差值.然后运用基于滑动窗口的自适应阈值方法来进行突变镜头检测,并对静止镜头进行了处理.实验结果和性能比较表明该算法取得了良好的检测效果,并且对目标的快速运动、光照变化等具有一定的鲁棒性,同时计算速度快,易于实现.     

视频序列中运动目标检测技术

本文提出了一种视频序列中运动目标检测的方法。首先,通过估计相邻两帧之间的相对噪声的特征参数检测出运动变化区域,然后结合当前帧的边界信息确定运动目标的边界位置,最后根据边界位置检测和提取出运动目标。实验结果表明,本文的方法能有效地检测出和提取出运动目标并具有较强的稳健性。     

风光片的镜头边界检测

针对风光片的特点提出了一种镜头边界检测方法.首先利用颜色特征、基于基色调的自适应阈值方法进行镜头边界的初步检测,然后利用镜头运动特征、基于运动矢量的幅度和夹角将误检的镜头边界剔除.实验结果表明该方法可以排除摄像头运动及大物体运动对镜头边界检测的影响,提高了镜头边界检测的准确率.     

基于3D OGHM的视频运动目标检测算法

本文提出了一种新的视频运动目标检测算法.该算法联合了视频序列图像特有的时、空特性,采用3D Gassian-Hermite正交矩法(3D OGHM,3D Orthogonal Gassian-Hermite Moments)进行视频序列中的运动目标检测.并对提出的算法进行了深入的分析和优化,给出了3D OGHM算法的具体实现步骤.实验结果表明:算法能够从复杂场景的视频序列中有效地检测出运动目标;与同类算法相比,不仅有更好的抗噪性能,而且能更有效地增强运动目标信息,且具有较强的鲁棒性和实时性.     

镜头变换边界复合检测算法研究

将视频图像进行有效时间分段及标定是视频图像内容分析、随机接入、视频数据库浏览与检索的重要研究内容。在对视频图像进行时间分段和标定过程中,镜头变换边界的自动检测十分重要。镜头变换边界的自动检测算法在国际上得到了广泛的研究,在分析了当前国际上的镜头变换边界检测算法的基础上,提出了一种镜头变换边界复合检测算法。理论分析及实验结果表明该复合检测算法不仅具有实现复杂度较低,而且对各类型图像序列检测性能好的特点。     

基于窗帧差的镜头边界系数模型及其应用

针对视频结构分析提出了一种新的镜头边界系数模型.首先,按照特定的计算方法计算当前帧的窗帧差,使得窗帧差在镜头内与镜头边界呈现不同的特征;然后,采用相应的镜头边界检测算子计算镜头边界相似系数,镜头边界相似系数越大,则该帧越可能是镜头边界;最后,为了提高镜头边界相似系数的检测能力,根据镜头边界相似系数定义了镜头边界系数.镜头边界系数具有良好的特性,可以单独检测镜头边界,也可以与传统的镜头边界检测方法相结合,为镜头边界检测提供了一种鲁棒的框架.实验结果表明,基于镜头边界系数模型的镜头边界检测方法能明显改善镜头边界检测结果.     

一种基于模糊逻辑的MPEG压缩视频场景转换检测方法

镜头边界的自动检测是实现基于内容的视频检索必不可少的第一步,目前大多数的场景转换检测方法都是基于非压缩视频的,而越来越多的视频数据却以压缩形式存在。本主文提出了一咱新的针对ＭＰＥＧ压缩视频的场景转换检测算法,它利用ＤＣ序列和运动向量计算像素差、直方图差、统计差和具有“真实”运动向量的宏块所占的比例,然后用模糊逻辑对上述参量加以综合隶属度用自适应的方法确定。实验表明这种镜头检测算法具有较高的检出率和     

一种基于相关性分析的镜头边界检测系统

研究并设计了一种以互相关分析为基础的视频镜头边界检测系统,该系统以分析前后相邻帧中若干条线段的灰度分布曲线相似度为基础,并结合了图像灰度直方图的相似度分析,比较有效地解决了镜头中有闪光灯出现和镜头快速移动时易出现的误检等问题,同时,克服了新闻节目中主持人画面渐变切换引起的漏检问题.该系统计算量小,可满足实时性分析的要求.     

含有复杂运动的MPEG压缩域镜头分割算法

本文针对包含有复杂运动的MPG视频流，给出了一种压缩域的镜头分割算法，该方法主要应用DC亮度系数直方图差变化，I图密度分布，B图的双向运动向量数比的变化及相应的曲线振荡频率，获得镜头分割，并进而可检测出切变，渐变及复杂运动等，该算法已在Pentium II PC机上实现，并与传统方法进行了比较，得到了较满意的结果，实验表明该方法较适用于含有复杂运动的视频流的镜头分割，不仅可以应用于新闻视频，而且对含有较大运动及较多特持的视频流，有较好的镜头分割效果。     

基于统计模型的镜头突变检测方法

提出了一种基于统计模型的镜头突变检测方法。首先分析了现有方法的优缺点：其次选取了具有运动补偿功能的特征，来度量视频帧之间的内容变化；然后对镜头突变检测过程进行了统计建模，将镜头突变检测转化为使建立的统计模型的错误率最小；最后对闪光灯造成的亮度变化进行了单独处理。实验表明，该方法对于镜头运动、物体运动以及闪光灯的处理具有较好的鲁棒性，并具有很好的镜头突变检测效果。     

Shot boundary detection in the presence of illumination and motion

Detection of gradual transition and the elimination of disturbances caused by illumination change or fast object and camera motion are the major challenges to the current shot boundary detection techniques. These disturbances are often mistaken as shot boundaries. Therefore, it is a challenging task to develop a method that is not only insensitive to various disturbances but also sensitive enough to capture a shot change. To address these challenges, we propose an algorithm for shot boundary detection in the presence of illumination change, fast object motion, and fast camera motion. This is important for accurate and robust detection of shot boundaries and in turn critical for high-level content-based analysis of video. First, the propose algorithm extracts structure features from each video frame by using dual-tree complex wavelet transform. Then, spatial domain structure similarity is computed between adjacent frames. The declaration of shot boundaries are decided based on carefully chosen thresholds. Experimental study is performed on a number of videos that include significant illumination change and fast motion of camera and objects. The performance comparison of the proposed algorithm with other existing techniques validates its effectiveness in terms of better Recall, Precision, and F1 score.     

面向室外视频监控的背景重构算法

 针对室外视频监控环境复杂,运动对象检测准确性较低,提出一种用于背景减运动对象检测的背景重构算法.综合考虑像素点亮度的稳定状态持续时间和出现频率,定义加权亮度直方图确定量化区间的背景概率,根据背景概率大小和分布,结合基于亮度空间相关性的修正实现背景重构.实验结果表明,重构的背景有效地克服了训练阶段运动对象的干扰,用于运动对象检测能够适应背景扰动、摄像机轻微晃动等复杂情况,提高检测的准确性.     

一种基于内容视频检索中的镜头分割算法

提出了一种统一的可以检测出切变、渐变的视频镜头检测算法。首先,通过颜色局部累积直方图与纹理相结合的方法获得视频的帧间差,对于切变检测,通过已经计算得到的帧间差为基础,采用双重窗口检测算法实现,对于渐变的检测,采取了统一的双阈值检测方法对所有渐变类型进行了检测。通过多次试验,证明了用本文算法进行视频镜头检测能取得比较好的效果。     

一种嵌入H.264/AVC的镜头切变检测算法

提出一种嵌入H.264/AVC的视频镜头切变检测算法,利用视频压缩过程中运动估计与补偿的结果,提高了检测的效率,大大降低了检测的运算量;同时,为了针对镜头内可能出现的噪声帧,利用H.264/AVC标准中的多参考帧特性,进一步提出了镜头内噪声帧或噪声序列段的检测窗口算法.