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视频镜头边界检测研究
时间:2012-12-25 浏览次数:1385次 无忧论文网
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【中文题名】 视频镜头边界检测研究 【英文题名】 Research of Video Shot Boundary Detection 【中文摘要】 视频镜头边界检测是视频分段、组织、索引的首要步骤,是基于内容的视频检索中更高一级语义、内容分析的基础。本文在总结分析现有的镜头边界检测技术的基础上,深入研究了从视频帧特征选取到阈值选择的边界检测全过程,并在此基础上初步研究视频字幕检测。 总结了视频镜头边界检测中的方法和评价准则,并对各种方法进行比较。对颜色直方图方法进行了深入的探讨,在利用HSV直方图计算出帧间不连续值的基础上,提出一种基于双高斯模型的能同时检测渐变和突变的方法,此方法是对双边比较法采用固定阈值的一种有效的改进,实验证明可以准确快速地定 【英文摘要】 Dividing a video sequence into shots is the first step towards video-content analysis and content-based video browsing and retrieval. This thesis addresses the key technical problems arsing in shot boundary detection and video caption detection, proposes the new methodologies and algorithms for them. This thesis synopsizes and analyzes the most methods and evaluation metrics for shot boundary detection. Expatiates on Color histograms-based methods, a new two-Gaussian model based technique is proposed th 【中文关键词】 镜头边界检测. 梯度方向角-模值直方图. HSV空间颜色直方图. 反对称双正交小波. Kohonen自组织竞争网络. 双高斯模型. 字幕检测. 基于内容的视频检索. 【英文关键词】 Shot Boundary Detection. Gradient Angle-module. 2D Histogram HSV Color Histogram. Anti-symmetrical Bi-orthogonal Wavelet. Kohonen Self-organizing competitive network. two-Gaussian model. Video caption Detection. Content-based Video Retrieval. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 电路与系统 【论文提交日期】 2004-06-01 摘要 004-005 ABSTRACT 005-6 目录 6-9 第一章 绪论 9-14 1.1 简介 9-11 1.1.1 基于内容视频检索系统(CBVR) 9-11 1.1.2 镜头边界检测 11-16 1.2 研究的目的和意义 11-12 1.3 本文的内容组织 12-14 第二章 视频镜头边界检测综述 14-34 2.1 镜头边界检测过程简介 14-16 2.2 基于特征和标准的帧间不连续值计算 16-25 2.2.1 解压缩域中的方法 16-20 2.2.2 压缩域中的方法 20-25 2.3 阈值选择方法 25-30 2.3.1 突变边界的阈值选择方法 25-27 2.3.2 渐变边界的阈值选择方法 27-30 2.3.2 闪光检测的阈值选择方法 30-34 2.4 性能评价准则 30-33 2.5 本章小结 33-34 第三章 基于颜色信息的镜头边界检测 34-45 3.1 颜色空间模型概述 34-38 3.1.1 面向硬件设备的颜色空间 34-36 3.1.2 面向色彩处理的颜色空间 36-38 3.2 基于颜色直方图特征的帧间不连续值计算 38-40 3.2.1 颜色直方图统计 38-39 3.2.2 直方图不相似性测度标准 39-40 3.3 一种改进的基于双高斯模型的阈值选择方法 40-43 3.3.1 双高斯模型方法 40-41 3.3.2 算法流程 41-42 3.3.3 实验结果 42-45 3.4 本章小结 43-45 第四章 基于梯度信息的镜头边界检测 45-67 4.1 图像多尺度梯度信息的获取 45-54 4.1.1 基于二进小波的方法 45-51 4.1.2 基于反对称双正交小波的方法 51-54 4.2 梯度方向角-模值直方图特性 54-57 4.2.1 梯度方向角直方图 54-56 4.2.2 梯度方向角-模值直方图 56-57 4.3 帧间不连续值计算 57-57 4.4 应用Kohonen自组织竞争神经网络的边界分类 57-59 4.4.1 Kohonen自组织竞争神经网络 57-58 4.4.2 Kohonen网络用于边界分类 58-59 4.5 实验结果与讨论 59-66 4.5.1 A,M,AM直方图的性能比较 59-61 4.5.2 AM,HSV直方图的性能比较 61-64 4.5.3 改进的分块AM直方图和一维AM直方图性能 64-64 4.5.4 应用Kohonen自组织神经网络的分类实验结果 64-64 4.5.5 基于AM直方图的渐变检测实验 64-68 4.6 本章小结 66-67 第五章 基于镜头划分的字幕检测 67-76 5.1 引言 67-68 5.2 字幕检测方法综述 68-72 5.2.1 基于结构元素的方法 68-70 5.2.2 基于纹理的方法 70-70 5.2.3 在压缩域中的方法 70-71 5.2.4 性能评价 71-72 5.3 基于镜头划分的字幕检测 72-75 5.3.1 前提条件及基本思想 72-72 5.3.2 镜头划分 72-72 5.3.3 运动补偿 72-73 5.3.4 投影定位 73-74 5.3.5 出现/消失检测 74-85 5.4 实验结果与讨论 75-75 5.5 本章小结 75-76 第六章 总结与展望 76-078 6.1 工作总结 76-76 6.2 展望 76-85 参考文献 078-83 致谢 83-84 硕士学位期间参与的相关科研课题 84-85 硕士学位期间撰写的相关学术论文 85-85
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