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视频镜头边界检测和关键帧提取技术研究

作　者: 赵缙
导　师: 田玉敏
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 视频检索 联合直方图 镜头边界检测 闪光检测 关键帧提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 234次
引　用: 5次
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内容摘要


计算机、网络技术和数字视频技术的不断发展,使得视频数据快速增长,如何对大量的视频数据进行有效的组织、管理和检索成为视频检索研究领域的热点问题。本文主要研究基于内容的视频检索中两个关键技术:镜头边界检测和关键帧提取技术。首先,本文提出了一种基于联合直方图的镜头边界检测算法。该算法利用相邻帧帧间联合直方图关于对角线的对称度在同一镜头内很高,而在镜头切换处很低的特性,定义相邻帧的相似度,通过对相似度做差分突出突变特征,结合双向搜索的闪光检测法消除闪光对突变检测的影响;同时引入有限自动机提高渐变检测的鲁棒性,并将突变和渐变检测紧密结合,获得了较好的检测效果。其次,把联合直方图应用到关键帧提取中,提出了基于联合直方图的关键帧提取算法。该算法利用联合直方图的对称性定义帧间相异度,对相异度作累积生成累积曲线,结合检测平面曲线上大斜率点的方法,对视频帧序列分类,从关键类中提取关键帧,这样提取的关键帧具有动态特点。实验表明,该算法具有较高的压缩率,并且提取的关键帧较好地代表了视频内容。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-15
  1.1 研究背景和意义  7-8
  1.2 基于内容的视频检索  8-12
    1.2.1 基于内容的视频检索的发展  8-11
    1.2.2 基于内容的视频检索的特点  11-12
  1.3 国内外的应用及研究现状  12-13
  1.4 本文的研究工作及内容安排  13-15
第二章 镜头边界检测和关键帧提取  15-31
  2.1 视频的层次性结构  15
  2.2 视频的视觉特征  15-18
    2.2.1 颜色  16
    2.2.2 纹理  16-17
    2.2.3 形状  17
    2.2.4 运动  17
    2.2.5 其他  17-18
  2.3 镜头边界检测  18-24
    2.3.1 视频内容的表达  18-20
    2.3.2 视频内容的连续性  20
    2.3.3 分类方法  20-21
    2.3.4 典型算法分析  21-24
  2.4 关键帧提取  24-27
    2.4.1 基于镜头的方法  25
    2.4.2 基于内容分析的方法  25-26
    2.4.3 基于运动分析的方法  26
    2.4.4 基于聚类的方法  26-27
    2.4.5 基于压缩域的方法  27
  2.5 主要问题  27-29
  2.6 小结  29-31
第三章 基于帧间联合直方图的镜头边界检测算法  31-49
  3.1 联合直方图及其应用  32-34
    3.1.1 图像的联合直方图  32-33
    3.1.2 联合直方图的对称度  33-34
    3.1.3 联合直方图在图像中的应用  34
  3.2 基于帧间联合直方图的镜头边界检测  34-44
    3.2.1 镜头边界检测框架  34-35
    3.2.2 帧间相似度  35-36
    3.2.3 自适应阈值  36-37
    3.2.4 突变检测  37-38
    3.2.5 闪光检测  38-42
    3.2.6 渐变检测  42-43
    3.2.7 镜头边界检测算法  43-44
  3.3 实验结果与分析  44-47
    3.3.1 评估标准  44
    3.3.2 实验数据  44-45
    3.3.3 结果与分析  45-47
  3.4 小结  47-49
第四章 基于帧间联合直方图的关键帧提取算法  49-61
  4.1 关键帧提取  49-51
    4.1.1 关键帧提取算法  49-50
    4.1.2 主要问题  50-51
  4.2 基于帧间联合直方图的关键帧提取  51-54
    4.2.1 帧间相异度  51
    4.2.2 平面曲线的大斜率点  51-53
    4.2.3 分类  53
    4.2.4 关键帧提取算法  53-54
  4.3 实验与分析  54-58
  4.4 小结  58-61
第五章 总结与展望  61-63
  5.1 本文工作总结  61
  5.2 未来工作展望  61-63
致谢  63-65
参考文献  65-71
作者在攻读硕士学位期间的研究成果  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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