两阶段的视频字幕检测和提取算法

视频字幕检测和提取是视频理解的关键技术之一。文中提出一种两阶段的字幕检测和提取算法,将字幕帧和字幕区域分开检测,从而提高检测效率和准确率。第一阶段进行字幕帧检测:首先,根据帧间差算法进行运动检测,对字幕进行初步判断,得到二值化图像序列;然后,根据普通字幕和滚动字幕的动态特征对该序列进行二次筛选,得到字幕帧。第二阶段对字幕帧进行字幕区域检测和提取:首先,利用Sobel边缘检测算法初检文字区域;然后,利用高度约束等剔除背景,并根据宽高比区分出纵向字幕和横向字幕,从而得到字幕帧中的所有字幕,即静止字幕、普通字幕、滚动字幕。该方法减少了需要检测的帧数,将字幕检测效率提高了约11%。实验对比结果证明, 相比单一使用帧间差和边缘检测的方法,该方法在F值上提升约9%。     

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。     

基于基线的视频维吾尔文字幕帧提取研究

根据维吾尔文字独有的基线特性,提出了一种新的视频维吾尔文字幕帧提取方法,首先进行维吾尔文字幕帧的读取,然后根据相邻帧之间的像素帧间差异和区域像素统计对视频段作初步镜头关键帧的检测,之后对检测到的镜头关键帧作区域处理,检测视频帧中是否具有基线特性,再根据基线设置阈值,最后提取出代表视频语义的主要视频帧。实验证明:该提取方法简洁有效,其字幕帧提取率平均可达到85%以上。     

视频内容敏感的动态字幕

针对传统方法中固定位置的字幕可能遮挡视频中观众感兴趣内容的问题,提出一种基于视频内容的动态字幕添加方法.通过综合考虑视频内容的重要性、视频画面之间以及相邻字幕间的连贯性来确定视频中视觉相对次要的区域,并在该区域添加字幕,有效地减少了字幕对关键内容形成的遮挡;并提出了随视频内容动态确定字幕颜色以及通过对固定颜色描边2种方...     

利用时空特性的字幕检测与定位算法

提出一种视频字幕的检测与定位算法.利用视频字幕在时间上的冗余特性,以镜头为基本处理单元,采用监视-跟踪模型和扩展QSDD(PQSDD)度量来定位字幕的起始帧和终止帧,利用起始帧和终止帧确定起始字幕转换帧对和终止字幕转换帧对;对各帧对的差值图像利用边缘特性分别进行字幕定位,并提出一种基于背景复杂度的自适应阈值选取算法实现对边缘图像的二值化;最后时两幅差值图像定位出的字幕区域做逻辑与运算和连通区域分析得到最终的字幕区域.实验结果表明本文算法具有较高的检测速度和定位精度.     

数字视频中字幕检测及提取的研究和实现

首先进行文字事件检测，然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制，最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕．提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法，加强了检测到的文字的边缘；对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘；进一步，提出像素密度α的概念，并指出文字区域的像素密度α应在某一阈值范围之内(αmin≤α≤αmax)．通过像素密度α滤去了非文字区域，应用投影法最终确定视频字幕所在区域．以上方法的结合保证了提出的算法的正确率和鲁棒性．选用不同类型的视频素材对文中算法进行实验，并与其他方法进行比较，得出文中算法具有较高的正确率和较快的计算速度．     

Logistic视频字幕增强模型

目的：为提高复杂背景下的视频字幕在OCR中的识别率,需要对提取的视频字幕进行有效地字幕增强。该文首次将Logistic模型应用到视频字幕增强中,提出了基于Logistic模型的融合多帧信息的视频字幕增强方法。方法：对字幕进行检测与跟踪,将出现在连续多帧中的同一字幕片段进行对齐;通过分析字幕片段在多帧中信息,提出字幕背景在时域上的变化特征、背景和字幕文本的固有特征,并将三个特征进行量化与融合,构建适用于字幕增强的Logistic模型,实现对视频字幕的增强。结果：对含阴影或描边效果的特殊复杂背景字幕、普通复杂背景字幕、单一背景字幕分别进行实验,增强后的字幕在OCR软件中的识别正确率分别为81.76%、97.13%、98.19%,与对比方法比较均有一定的提高。结论：实验结果表明,该文方法既可以降低字幕背景的复杂度,又可以提高字幕背景与文本的对比度,从而可以对复杂背景和单一背景下的视频字幕进行有效地增强。     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差.针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法.该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片.实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕.     

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。     

用PremierePro制作影片的滚动字幕

在影片或电视节目制作中,一般来说滚动字幕都是在影片或电视节目的开始和结尾处出现的,在Premiere Pro中,这样的滚动字幕可以通过设置“字幕设计”编辑窗口来实现。根据滚动的方向不同,滚动字幕分为垂直滚动字幕和水平滚动字幕。该文将通过案例讲解如何用Premiere Pro来创建影片或电视节目片头或片尾的垂直滚动字幕。     

用Premiere Pro制作影片的滚动字幕

在影片或电视节目制作中,一般来说滚动字幕都是在影片或电视节目的开始和结尾处出现的,在Premiere Pro中,这样的滚动字幕可以通过设置"字幕设计"编辑窗口来实现。根据滚动的方向不同,滚动字幕分为垂直滚动字幕和水平滚动字幕。该文将通过案例讲解如何用Premiere Pro来创建影片或电视节目片头或片尾的垂直滚动字幕。     

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Premiere的滚动字幕制作方法

通常在影片与电视节目的制作中,都会出现滚动字幕,尤其是在影片的开始与结尾,并且滚动字幕的形式很多。而基于Premiere的滚动字幕在影片中最为常见.本文阐述了基于Premiere的滚动字幕制作的几种方法及其详细的制作过程,重点分析了垂直滚动字幕的制作流程。     

基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差。针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法。该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片。实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕。     

一种快速新闻视频标题字幕探测与定位方法*

新闻视频字幕包含有丰富的语义信息,尤其是标题字幕,对新闻视频高层语义内容的分析和理解具有 重要作用。利用标题字幕的时空分布特征,提出了一个新闻视频标题字幕的快速探测与定位方法。首先利用标 题字幕持续多帧出现的特点降低所需处理的帧数,然后基于标题字幕的边缘特征和位置特征,标记帧图像的候 选字幕块,对帧序列中的图像进行统计分析,探测出视频中标题字幕的位置及出现消失时间。实验结果表明所 提方法简单有效,能够快速、鲁棒地探测并定位新闻视频中的标题字幕。     

一种有效的新闻视频主题字幕检测方法

提出一种新的有效的新闻视频主题字幕检测方法。利用像素的空间量化亮度值计算局部帧差变化,以便检测新闻视频字幕的出现帧和消失帧,并建立4条规则来进一步区分主题字幕和非主题字幕,然后对同一主题字幕所在帧利用多帧结合的方法生成两个候选的主题字幕文字检测帧,选择其中之一进行文字区域的定位和提取;最后用投影法分割字符,并对投影法产生的错误分割字符的常见情况,提出相应的解决方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

利用OCR识别技术实现视频中文字的提取

为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取,提出了一套简捷而有效的方法。首先进行文字事件检测,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕,提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法,加强了检测到的文字的边缘;对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘。应用投影法最终确定视频字幕所在区域。最后,利用OCR识别技术对提取出来的文字区域进行识别,完成视频中文字的提取。以上方法的结合保证了提出算法的正确率和鲁棒性。     

基于多特征的视频对象分割方法研究

目前从视频图像中分割出完整的运动对象仍缺少可用于一般性场合的算法.将视频图像的方向信息测度、颜色和运动信息相结合的视频对象分割算法可以解决这一问题.通过对序列图像中的连续帧进行帧差计算,利用方向信息测度和相似区域判定函数来找到特征相同的区域,并判断相邻子区域是否应该合并,然后再结合序列图像中的运动区域来提取运动对象.同时采用多分辨率分析来提高运算速度.最后,利用彩色图像边界序列图像检测方法来得到准确的区域边界.