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文檔簡介
1、數(shù)字信息時代的到來使人們可以很方便的獲取到大量的視頻數(shù)據(jù),如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效檢索成為一個急需解決的問題?;趦?nèi)容的視頻檢索(ContentBased Video Retrieval, CBVR)技術(shù)因此應(yīng)運(yùn)而生。在基于內(nèi)容的視頻檢索中,一般要進(jìn)行的第一個步驟就是將視頻序列分割為基本的鏡頭,即進(jìn)行鏡頭檢測。 鏡頭檢測的任務(wù)就是將視頻序列按照時間和空間的變化分割成一個個基本的鏡頭。 鏡頭邊界可以分為兩種,一種是突變,一種
2、是漸變。在突變中,兩個鏡頭是直接連接在一起實現(xiàn)的,鏡頭之間沒有使用任何的視頻邊界特效;而在漸變中,使用了多種鏡頭編輯方法,使得鏡頭間的連接和過渡更加自然、緊密、美觀。漸變又可以細(xì)分成淡入淡出(fade)、融合(dissolve)、旋轉(zhuǎn)(spin)、翻轉(zhuǎn)(wipe)等等。一般而言,對于漸變邊界的檢測的難度要大于對突變邊界的檢測,這也是鏡頭檢測中的關(guān)鍵點(diǎn)。 關(guān)于鏡頭邊界檢測,目前已經(jīng)提出了許多的算法??偟膩碚f,在目前已經(jīng)提出的算法中
3、,對于突變邊界的檢測已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的檢中率和查準(zhǔn)率,但是對于漸變邊界,還沒有一種算法能夠取得非常好的效果,而漸變邊界比突變邊界往往具有更深刻的語義信息。 信息論是運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計的方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。鏡頭的變化本質(zhì)上就是信息的變化,因此,研究人員也采用了信息論的觀點(diǎn)來進(jìn)行鏡頭邊界檢測?;谛畔⒄摰挠^點(diǎn)來進(jìn)行鏡頭檢測的方法相對其它算法直觀高效,在鏡頭檢測中取得了不俗
4、的成績,但是在漸變鏡頭中出現(xiàn)頻率非常高的鏡頭漸變尤其是鏡頭融合顯得力不從心。因此,我們在這方面進(jìn)行了一些研究,在信息論的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合信息論和運(yùn)動信息的鏡頭檢測算法。 本文的研究成果如下: 1、詳細(xì)介紹了基于信息論的鏡頭檢測方法,并指出了其在鏡頭漸變檢測上的不足,提出了改進(jìn)的方案。 2、對運(yùn)動預(yù)測在鏡頭檢測中的作用進(jìn)行了分析,指出了其不足和優(yōu)勢,并在交叉菱形—六邊形搜索法基礎(chǔ)上,提出了一種有限的雙交叉菱形
5、—六邊形算法,并將其應(yīng)用到了鏡頭檢測當(dāng)中,該算法能夠以較少的搜索次數(shù)獲取像素塊的運(yùn)動信息,而不是極端的追求完全匹配的像素塊。 3、針對現(xiàn)有基于信息論的鏡頭檢測方法中存在的問題,提出了一種結(jié)合信息論和運(yùn)動信息的鏡頭檢測算法,將運(yùn)動統(tǒng)計信息和聯(lián)合熵值的變化結(jié)合起來共同檢測鏡頭變換。該算法根據(jù)幀間互信息MI 值的變化來檢測鏡頭突變,根據(jù)聯(lián)合熵均值變化來檢測鏡頭淡入淡出。運(yùn)動預(yù)測信息更多的是用于鏡頭融合的檢測,通過統(tǒng)計幀間的運(yùn)動變化信息
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