用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术 .对于数字视频镜头突变切换的检测 ,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法 ,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度 .为此 ,提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法 ,即二次差分法 ,和一种新的计算两帧图象帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果表明 ,二次差分法较之直接帧间差算法 ,明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度 ,像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度 ,而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度 ,它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下 。

用于镜头突变切换检测的像素点匹配法

研究了各种常用的帧间差算法在镜头突变切换检测中的特点和分析了现有帧间差法难以达到很高的检测精度的原因之后 ,从人的视觉对图像差异的判断方式出发 ,提出了一种新的更为有效的计算图像相似度或帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果证实该算法在有限地增加计算量的条件下 ,明显地提高了镜头突变切换的检测精度。

应用于视频编码的实时多测度联合突变场景切换检测算法

提出一种与视频编码器共用运动搜索模块的实时场景切换检测算法.通过分析原始图像与其运动补偿图像的一阶与二阶差值信号统计特性,分别构造对应于不同场景切换类型的两种测度函数,并联合使用该测度函数检测突变场景切换,同时自适应调节每个测度函数输出值的判决门限.分析和实验结果表明,该算法在视频编码位移估值基础上只增加少量的计算,而对视频序列中的突变场景切换检测的查全率和查准率均优于已有的几种实时检测算法.

基于树形分类器的自适应镜头分割系统

提出并实现了一种自适应的镜头分割系统。将镜头切换类型和影响镜头分割准确性的因素进行分类,把要处理的复杂情况看作是多类别的分类问题。每一级分类器处理的都是两类问题,根据分类的不同目的选择合适的算法将两类区分开。将这些分类器以树形结构结合起来,使系统的性能达到最优。选择了4个有代表性的广告视频片段进行实验。结果表明,自适应镜头分割算法可以适应不同的情况,同时检测突变切换和渐变切换,在保证检全率的基础上有效降低了误检率。