基于主色特征识别的新闻视频口播帧

基于主色特征识别的新闻视频口播帧是一种全新的口播帧识别方法,该方法首先提取口播帧的主色模板,然后利用该模板对新闻视频的帧序列进行匹配,并由计算机自动对口播帧进行检测和标识。该检测方法与现有的检测方法相比,具有设计简单、计算量小、检测速度快的特点,可以完全做到实时检测。

基于图像分辨率增强算法的场景生成技术

针对高分辨率真实感的虚拟环境及场景浏览时变焦观察的需要,研究了基于图像的高分辨率场景生成技术。图像分辨率增强技术是指利用已采样的信息来重新构建分辨率更高的场景图像,包含单帧图像的分辨率增强和多帧图像序列的分辨率增强两种技术。对于单帧图像的分辨率增强技术,提出了一种基于熵变分的图像分辨率增强算法。该算法在贝叶斯估计和最大熵原理的基础上,将图像像素点梯度信息应用到图像分辨率增强中,从而建立起一种基于图像梯度信息的各向异性自适应分辨率增强算法。对于多帧图像序列的超分辨率复原技术,在单帧熵变分模型的基础上,将双边滤波技术引入到图像超分辨率复原中,建立了一种基于广义熵变分的图像超分辨率复原模型,提出了一种基于几何距离和梯度信息的双重加权各向异性分辨率增强算法。实验结果表明:使用本文算法得到的高分辨率复原图像具有较高的峰值信噪比和视觉质量,与传统图像分辨率增强算法相比具有一定的优势。

视频的检索反馈

基于内容的视频检索是一个重要的研究领域 ,吸引了众多研究者的兴趣 .常用的查询方式是通过例子视频进行检索 .但是如何定义是否两个视频相似 ,仍然是尚未解决的问题 ,限制了检索系统的应用范围 .而且由于视频内容的复杂性 ,不同用户在检索过程中 ,即使对同一部视频 ,其注重的角度也有可能不同 ,因此接受用户的反馈意见 ,当用户对查询结果不满意时可以优化查询结果 ,突出用户的需要 .在综合了人类视觉心理特征的基础上 ,介绍了一种视频相似衡量的模型 ,从镜头、视频等多个层次 ,多种视觉判断角度 ,对视频间相似度进行衡量 .并在此基础上提出了从多个粒度——镜头层次和视频层次进行检索反馈的方法 .整个过程是自动进行的 。

面向对象视频编码模型

目前 ,面向对象的视频编码已成为研究热点。MPEG - 4,MPEG - 7等标准的提出促进了面向对象编码技术的发展 ,同时也使得基于内容的视频检索的应用成为可能。对面向对象的视频编码技术进行深入探讨。在面向对象的视频编码标准中 ,视频序列中的图像被表示为视频对象的集合 ,这样不仅可以提高编码效率 ,同时可以支持面向对象编码和实现基于内容的应用 。