基于卡方檢測和宏塊類型統(tǒng)計(jì)的視頻鏡頭邊界檢測算法的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)視頻在近幾年的時間內(nèi)迅速發(fā)展，對海量的視頻信息進(jìn)行檢索與分類，成為了目前視頻分析處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。為了檢索視頻，提取出視頻中的相關(guān)信息，需要將視頻分解成多個基本單元鏡頭的集合，最終提取出關(guān)鍵幀和運(yùn)動信息。因此視頻的鏡頭分割，即鏡頭邊界檢測是鏡頭分析中最基本最重要的內(nèi)容之一，也是必不可少的前期準(zhǔn)備工作。本文借鑒了前人在這方面工作的成果，提出了基于視頻I-幀亮度DC分量直方圖卡方（）檢測及宏塊類型統(tǒng)計(jì)特性分析的鏡頭邊界檢測算法

2、。 本算法首先獲取壓縮視頻所有圖像組GOP（Group of Pictures）中I-幀幀間亮度DC分量的直方圖卡方值，該卡方值表示了相鄰I-幀間的幀間差，幀間差異越大，表明相鄰I-幀間的GOP內(nèi)越有可能存在鏡頭邊界，因此需要一個閾值設(shè)定算法來判定相鄰I-幀間是否具有鏡頭變換。 通過本文提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)思想的閾值動態(tài)設(shè)定算法可以在GOP級別初步判斷鏡頭變換的位置。由于對于類型、格式和畫面質(zhì)量等參數(shù)不相同的視頻段，幀間差

3、卡方值的閾值不盡相同，因此通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)動態(tài)訓(xùn)練閾值，找出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中與實(shí)際情況最相近、準(zhǔn)確率和查全率均最高的閾值作為最佳閾值。 之后，計(jì)算可能存在鏡頭變換的GOP中每一幀與前一幀的相似度與相似度差，通過設(shè)定合適的閾值從而判斷是否存在鏡頭變換，鏡頭變換是切變還是漸變，最終完成MPEG-2視頻鏡頭邊界檢測目的。 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文算法無論是切變還是漸變都具有較高的準(zhǔn)確率，并且由于本文算法不對MPEG-2視頻進(jìn)行解壓縮處