镜头分割算法研究

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彩色直方图镜头分割中的阈值研究

彩色直方图镜头分割中的阈值研究

a ay e n l z d;q a r t itn s p ro me n f n t n b t e h e h l n e a l e e r h n n r l to s a n h it g a u d a i fti g i e f r d o u c i e we n t r s o d a d r c l;r s a c i g o e a in mo g t e h s o r m c o
个 层 次 结 构 : 频 序 列 ( ie ) 场 景 (c n ) 镜 头 视 vd o 、 se e 、 (h t 和图像 帧 (rme , 图 1 示 。 so) fa ) 如 所
配算 法使用 整 幅 图像像 素 色彩 的统计 值来 计算 图像 之
间 的帧差 。 将颜 色 空 间分 割为 Ⅳ 个 子 区间 , 志 若 h( )和
的差 值 , 作为距 离 测度 。 直 方 图描 述 了 图像 中的 颜 色分 布 , 图像 中最 为 是 可靠 的特 征 。 种 方法 不但 对运 动 有相 当 的容忍性 , 这 而 且 对 于 图 像 的 旋 转 和 观 察 视 点 的变 化 有 很 好 的适 应
性 , 以在 视频 检 索 中用 得 最为 泛 。 所 全局 彩色 直方 图匹
李 钢 段 富
( 太原 理 工大 学计 算机 与软 件 学院 太原
0 02 ) 3 0 4
【 摘 要 】针 对基 于全 局彩 色直 方 图的镜 头分 割 算法 ,研 究其 中五个 参数 :阈值 、颜 色 空间子 区间分 割个数 M 、 平 均 帧差 、查 全 率和 查准 率之 间的关 系 ,设 计 了相 应 的计算 方法 ,并 在 实验 的基础 上 的对 阈值 与查 全率 和查 准 率的关 系作 了定 性分 析 ,揭 示 了 5 参 数之 间的 内在 规律 ,对 阈值和 查全 率 的 函数 关 系作 了二 次拟合 ,给 出 了 个

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法
de t e c t e d t o e x c l u d e n o n—s h o t b o u n d a r y f r a me a n d r e t a i n s h o t b o un d a y r f r a me s .Th e e x pe ime r n t s i nd i c a t e t h a t t hi s a l g o r i t h m p e r f o r ms we l l o n b o t h a b up r t a nd g r a d ua l s ho t b o u n d a y. r Ke y wor ds:S h o t S e g me n t a t i o n;S t r e a m An a l y s i s ;Ed g e De t e c t i o n
基 于码 流 分 析 和 边 缘 检 测 的视 频 镜 头 分 割 算 法
张 庆 明 , 郑 金 梅
( 1 .西南科 技大学计算机科学与技术学 院 四川 绵阳 6 2 1 0 1 0 ; 2 .西南科技大学城市学院 t  ̄) Z l 绵阳 6 2 1 0 1 0 )
摘要 : 针 对视 频镜 头的快速有效分割 问题 , 提 出一种结合视频 帧码 流分析与边缘检测 的镜头分割算法 。算法首先 提 取并分析视频 码流 中的每个宏块编码类型 和运 动向量信息 , 根据码 流分析结 果确定部分 镜头切换 帧及候选镜 头切 换帧 , 然后对候选切换 帧再进行边缘 检测 , 分析 边缘纹 理特 征 , 排 除非镜 头切换 帧 , 保 留镜 头切换 帧 。试 验结果 表
明, 算法对不 同类 型视频 的镜 头突变和渐变检测都有较好 的效果 。 关键词 : 镜头分割 码 流分析 边缘 检测 文章编 号 : 1 6 7 1— 8 7 5 5 ( 2 0 1 3 ) 0 4— 0 0 7 1 — 0 6 中图分类 号 : T P 3 9 1 . 4 1 文献标 志码 : A

适用于视觉媒体检索的视频镜头分割算法

适用于视觉媒体检索的视频镜头分割算法
第2 7卷 第 5期 21 0 0年 5月
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a i n Re e r h o o u e s p i t s a c fC mp t r c oVo. 127 No.源自 5Ma 2 0 v 01
适 用 于视 觉媒 体 检 索 的视 频 镜 头 分 割算 法 术
2 ntueo e iodc r, hns cdm c ne, ei 0 0 3 hn ) .Istt f Smcn ut s C i e a e yo Si cs B in 10 8 ,C ia i o e A f e jg
Absr t: The p p ra a y e h r b e e ae o viua d ar tiv lo h a i fc n e t. Thedic so e ot t ac a e n l z d t e p o l msr lt d t s lme i e re a n t e b sso o t n s s usi n s tf rh fom h r t e PHC fMDS , nay e i e s,s osan m a e n hih— i e i a pa e, n te o BI a l z d v d o h t d i g s i g dm nson ls c a d a tmptd t x mi e t t rg — e oe a n hehee o e n iy bewe n dfe e tvs lmeda i he p r p cie o u pa e,t sa rvn he c ncuso h iu lme i ere a e t t e i r n iua f i n t e s e tv fs bs c hu ri ig att o l in tatvs a da r t v l i s ud frto l tc l h s u fan lzn h itnc ewe n dosa ub pa e a d c me up wih a lo ih o h t ho l is fal a k e te is e o ay i g t e d sa e b t e t nd s s c n a t n ag rt m fs o

基于聚类的图像分割算法研究

基于聚类的图像分割算法研究

基于聚类的图像分割算法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和图像数据的日益增多,图像分割作为计算机视觉和图像处理领域的核心问题之一,其研究价值和实际应用需求日益凸显。

图像分割旨在将一幅图像划分为若干个具有相似性质(如颜色、纹理、形状等)的像素集合,以揭示图像中的不同对象或区域。

在众多图像分割算法中,基于聚类的图像分割算法因其能够有效地利用图像像素间的相似性进行区域划分,而受到广泛关注。

本文旨在深入研究和探讨基于聚类的图像分割算法的原理、方法、技术及其发展趋势。

文章首先概述了图像分割的基本概念和重要性,分析了传统图像分割方法存在的问题和挑战。

随后,重点介绍了基于聚类的图像分割算法的基本原理和常用方法,包括K-means聚类、模糊C-means聚类、谱聚类等,并对各种方法的优缺点进行了比较和分析。

在此基础上,本文进一步探讨了基于聚类的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战,如噪声干扰、计算效率、分割精度等,并提出了相应的解决方案和改进策略。

本文还介绍了基于聚类的图像分割算法在医学图像分析、遥感图像处理、视频监控等领域的应用案例和实际效果。

本文总结了基于聚类的图像分割算法的研究现状和发展趋势,展望了未来研究方向和应用前景。

本文旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考和启示,推动基于聚类的图像分割算法在理论和实践上的进一步发展。

二、聚类算法概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法,其目标是将数据集中的对象划分为若干个组或类别,使得同一类别内的对象尽可能相似,而不同类别之间的对象尽可能不同。

在图像分割领域,聚类算法被广泛应用于从像素级别到区域级别的分割任务中。

聚类算法的核心思想在于定义一种度量标准来衡量数据点之间的相似性,并根据这种相似性将数据点划分为不同的群组。

常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法、谱聚类算法等。

K-means算法是最经典的聚类算法之一,它通过迭代优化的方式将数据点划分为K个类别,使得每个数据点到其所属类别中心的距离之和最小。

基于图像分割算法的目标检测与识别研究

基于图像分割算法的目标检测与识别研究

基于图像分割算法的目标检测与识别研究图像目标检测与识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

它涉及到从图像中自动识别和定位特定目标的任务,并且在许多应用领域中具有广泛的应用,如自动驾驶、视频监控、智能交通系统等。

图像分割算法是目标检测与识别的基础,通过将图像划分成不同的区域,将目标与背景区分开来,从而实现目标的定位和识别。

在目标检测与识别中,图像分割算法起着至关重要的作用。

目标检测首先需要将图像中的目标与背景区分开来,然后再对目标进行识别和定位。

而图像分割算法则可以实现对图像中目标区域的准确划分。

目前广泛应用的图像分割算法包括传统的基于颜色、纹理或边缘的方法,以及近年来快速发展的基于深度学习的方法。

传统的图像分割算法通常基于低级的特征,如颜色、纹理和边缘等。

它们通过对这些特征进行聚类、分割和区域合并等操作,实现对图像的分割。

这些方法在一些简单的场景中具有较好的效果,但在复杂的场景中往往存在一定的局限性。

例如,当目标和背景具有相似的颜色或纹理时,传统的基于颜色或纹理的方法容易出现误检测或漏检测问题。

为了解决传统图像分割算法的局限性,近年来深度学习技术的发展为图像分割带来了新的突破。

深度学习算法能够从大量的图像数据中学习到高层次的特征表示,并通过神经网络进行端到端的训练,实现对图像生成语义分割结果。

其中,卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习架构,在图像分割中取得了显著的成果。

基于深度学习的图像分割算法主要有两种:全卷积网络(FCN)和编码-解码网络(Encoder-Decoder)。

全卷积网络通过将全连接层转换为卷积层,实现了任意尺寸图像到图像的像素级别预测。

编码-解码网络则采用了编码器和解码器两个部分,编码器负责从图像中提取特征,解码器则将特征映射到原始图像的尺寸,并生成语义分割结果。

除了深度学习算法,还有其他一些基于图像分割的目标检测与识别方法。

例如,基于区域提议网络(RPN)的目标检测算法,它首先使用图像分割算法生成候选目标区域,然后再对这些区域进行分类和定位;还有基于形态学操作的目标检测算法,它基于图像形态学原理对目标进行分割和提取。

如何使用摄像机进行画面分割拍摄

如何使用摄像机进行画面分割拍摄

如何使用摄像机进行画面分割拍摄摄像机是现代人生活中不可或缺的工具之一,随着科技的发展,摄像机的功能也越来越强大。

其中一项重要的功能就是画面分割拍摄,它可以将一个画面分割成多个部分进行拍摄,为我们带来更加丰富多样的视觉效果。

本文将介绍如何使用摄像机进行画面分割拍摄,并探讨其应用和技巧。

一、了解画面分割拍摄的原理画面分割拍摄是通过将一个画面分割成多个部分进行拍摄,然后将这些部分重新组合在一起,形成一个整体的画面。

这种拍摄技术可以让观众同时看到多个不同的场景,增加画面的层次感和视觉冲击力。

二、选择适合的摄像机在进行画面分割拍摄之前,我们首先需要选择一款适合的摄像机。

目前市面上有许多专业的摄像机可以实现画面分割拍摄,如索尼的PXW-Z280和佳能的XA55。

这些摄像机具备高分辨率、高帧率和多路输入输出等特点,能够满足我们的需求。

三、确定分割方式和画面布局在进行画面分割拍摄之前,我们需要确定分割方式和画面布局。

常见的分割方式有等分割、不等分割和对称分割等。

等分割是将画面均匀地分割成若干个部分,不等分割是根据画面的重要性和内容来分割,而对称分割则是将画面分割成左右对称的部分。

根据不同的场景和需求,我们可以选择不同的分割方式。

四、合理安排摄像机的位置和角度在进行画面分割拍摄时,摄像机的位置和角度非常重要。

我们需要根据画面的分割方式和布局来合理安排摄像机的位置和角度,以确保每个画面都能够被清晰地拍摄到,并且能够呈现出我们想要的效果。

五、掌握画面切换的技巧画面分割拍摄不仅仅是将多个画面拍摄下来,还需要掌握画面切换的技巧。

画面切换可以通过镜头的移动、焦距的调整和画面的淡入淡出等方式来实现。

我们需要根据不同的场景和需求,选择合适的画面切换方式,使得整个画面分割拍摄更加流畅和自然。

六、应用画面分割拍摄的场景画面分割拍摄可以应用于许多不同的场景,如电影、电视剧、广告和纪录片等。

在电影中,画面分割拍摄可以用来展示多个不同的角色和场景,增加戏剧性和视觉冲击力。

视频镜头分割技术

视频镜头分割技术

3.结束语
目前镜头分割的常用方法,包括边缘分
割法,直方图方法,块匹配法,镜头渐变
检测算法,特征提取方法。特征的检测尺
度以及稳健可靠的镜头分割方法是目前主
要的研究方向。
2.1.基于像素域的方法
2.2.基于压缩域的方法
2.1.基于像素域的方法
2.1.1
像素差异法
2.1.2
直方图方法
2.1.3块匹配法2.1.4边缘变化率法
2.2.基于压缩域的方法
2.2.1.基于DCT系数的方法
2.2.2.基于小波变换的方法 2.2.3.空时分析法 2.2.4.矢量量化法 2.2.5.运动矢量法
视频镜头分割技术
.
目录 / contents
01
镜头分割概念
02
镜头边界识别方法
结束语
03
1.镜头分割的概念
视频镜头作为视频检索的第一步,也是随后关键帧提取的基础, 他的准确与否直接影响到后面的处理效果。 他的主要思路是:通过判断连续帧之间的差异来识别镜头的边 界,根据镜头的边界把视频分割为单独的镜头。

基于运动补偿和自适应双阈值的镜头分割

基于运动补偿和自适应双阈值的镜头分割



镜 头分 割 是 视 频 检 索 的 结构 化 基 础 。提 出一 种 高 效 的 镜 头分 割 算 法 , 先 针 对视 频 中的 图像 帧序 列 间 存 在 首
定的运动 , 对视频 中的图像帧采用运动矢量场 自适应搜 索技术进行 分块运动 矢量估 计, 然后进行运 动补偿 , 着在 接
Sh tS g nt to s d o o i n Co e s ton a d e fa a ie Du lThr s o d o e me a i n Ba e n M to mp n a i n S l- d ptv a eh ls Z HANG -h n YANG n W ANG in y DAIYu - i Yuz e Mig Ja - u ewe
第3卷 7
第9 期


机科Leabharlann 学 21 0 0年 9月
Co p e Sce c m ut r in e
Vo . 7 No 9 13 . Se 01 p2 0
基 于 运 动 补 偿 和 自适 应 双 阈 值 的 镜 头 分 割
张玉 珍 杨 明 王建 宇 戴 跃伟 ( 南京理 工大 学 自动化 学 院 南京 2 0 9 ) 10 4
1 引言
广告是商家宣传 自己产 品的重要手段 , 夹杂在 影视视 频 中的广告其播放时间只是影视视频中极短 的一部分 。为了快 速地从海量 的视频数据 中找出商家感兴趣 的广告视频 , 广告
现过检测 的情 况 , 阈值 太 大, 难 以 检测 出渐 变 的镜 头 边 则 界_ , 3 如文献 E3 于 自适应 的单 阈值只能有效地检测 出新 闻 ] 4基 视频 的切变 , 而渐变检 测效果较差 。因此为有效 地检测 出渐 变和切变 , 须使用两个 阈值 。Z ag等在文献 [ ] 必 hn 5 中最早 提 出镜 头渐 变检测 的双 阈值 比较的方法 , 但是其 阈值是预先设

基于镜头竞争力的多模态视频场景分割算法

基于镜头竞争力的多模态视频场景分割算法

Ab s t r a c t I n o r d e r t o q u i c k l y a n d e f f e c t i v e l y v i d e o s c e n e s e g me n t a t i o n ,a mu l t i — mo d a l i t y v i d e o s c e n e s e g me n t a t i o n a l g o — r i t h m b a s e d o n s h o t f o r c e c o mp e t i t i o n i s p r o p o s e d r e a l i z e .Ta k e f u l l a c c o u n t o f t e mp o r a l a s s o c i a t e d c o - o c c u r r e n c e o f mu l t i mo —
多特征 融合 思想 计 算 出视 频 镜 头 受 到 的分 裂 力 和 合 并力 , 通过 阈值 判 定法 快 速分 割 出视 频 场 景 , 这 对数 据量 大 的视频 检 索有着 较好 的实 用价 值 , 然 而
该 算法 没 有 考 虑 多 模 态 之 间 的 时 序 关 联 共 生 特 性[ 6 ] , 不 利 于复 杂 视频 的场 景 分 割 , 易导 致 场 景 分
Cl a s s Nu mb e r TP 3 7
1 引 言
视频场景是视频结构 中最小的语义单位 , 由一
个 或者 多个 连续 的语 义相 关 的镜 头组 成 , 视频 场 景
供 了有利 的划 分 依 据 , 然 而该 算 法 数 学模 型复 杂 、
计算量大, 不利于视频场景 的快速分割 。此外 , 付 畅值等[ 5 ] 提出的基于竞争力的场景分割算法 , 利用

视频镜头分割及关键帧提取技术研究

视频镜头分割及关键帧提取技术研究

视频镜头分割及关键帧提取技术研究
随着数字媒体技术的不断发展和普及,视频内容的处理和分析变得日益重要。

其中,视频镜头分割和关键帧提取技术是视频内容分析的关键步骤。

本文将对这两种技术进行研究和探讨。

视频镜头分割是指将视频划分为不同的镜头,每个镜头代表了一个连续的时间段,具有相似的内容和视觉特征。

镜头分割的主要目标是找到镜头间的转换点,即镜头边界。

传统的视频镜头分割方法通常基于颜色直方图、运动特征和纹理特征等,但是由于视频内容的复杂性和多样性,传统方法往往存在一定的局限性。

因此,近年来,基于深度学习的方法在视频镜头分割领域取得了显著的进展。

通过使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,可以从视频中自动学习到更加丰富和抽象的特征表示,从而提高镜头分割的准确性和鲁棒性。

关键帧提取是指从视频中选择一些具有代表性和重要意义的关键帧,以表示整个视频的内容。

关键帧提取的目标是识别出最能够代表视频内容的帧,并且尽量减少冗余信息。

传统的关键帧提取方法通常基于图像质量、颜色直方图和运动特征等,但是这些方法往往无法充分考虑到视频的语义信息。

因此,近年来,基于深度学习的方法也被应用于关键帧提取领域。

通过使用循环神
经网络(RNN)等深度学习模型,可以对视频的时序信息进行建模,从而提取出更加具有代表性和语义信息的关键帧。

总的来说,视频镜头分割和关键帧提取技术在视频内容分析中起着重要的作用。

通过研究和应用深度学习模型,可以有效地提高这两种技术的性能和效果。

未来,随着深度学习算法的不断发展和优化,视频内容分析领域将迎来更加广阔的发展空间,为我们提供更加丰富和便捷的视频内容处理和分析方法。

视频检索中的视频镜头分割技术

视频检索中的视频镜头分割技术
列。 由于镜头的突变和渐变具有一定模式 。 可对二进制序列进行 视频镜头分割是基于 内容的视频检索 的第一 步 .是随后的 模式判别 . 便可以检测镜头的突变与渐变 。 关键帧的提取 、 场景聚类和基于 内容的查询的基础 。 镜头分割的 ( )统计判决机制 5 准确性将直接影响到后续处理的效果 。 因此 , 视频镜头 的分割技 该方法建立一个统计判决模 型.其推导出的判 断可使镜头 术是基于 内容的视频检索的关 键技 术 。从一 开始就得到广泛的 监测错误率降到最低 . 但计算复杂度很高 。 ( )其它 判 断 机 制 。 6 研究 . 取得 了丰富的研究成果 。 并 本文介绍 了目前镜头分割的主 要 研 究 方 法 .对 目前 主 要 的典 型镜 头分 割 算 法 进 行 了 介 绍 和 分 在实际应用中 , 除上 面常用的判 断机制外 , 还有很多判断机 制。 同的判断机制产生不同的镜头分割效果 。 不 如基于数学模型 析. 最后指 出当前镜头分割 的主要研究方 向。 1视 频 镜 头分 割 . 的判断机制f1基于学 习的判断机制等 。 3、 段 视 频 流从 上 往 下 可 分 为 视 频 、 事 单 元 、 景 、 头 、 22 面向 M E 故 场 镜 . P G压 缩 域 镜 头 变 换 检测 方 法 帧。 视频常常是通过镜头连接而成的 , 通过镜头的变换来表示不 MP G标准是 现在广泛运用的国际视频压缩标准 .从 目前 E 同的内容 。镜头变换是指一段 连续 视频 图像序列 转换到另一段 的研究的情况来看 .基于压缩 的视频分析方法 都是 在解码和反 连 续 视 频 图像 序 列 , 为 突 变 和 渐 变 ( 入 , 出 、 分 淡 淡 隐现 、 入 ) 量化后的基础上展 开的。 滑 。 主要的方法有两类 : 一类是对压缩视频 突变是一个镜 头直接转换为下一个镜头 .中间没 有时间上的延 进 行 全 局 或局 部 解 压 . 得 到 的视 频 子 集 上 . 用 非 压缩 的镜 头 在 采 迟 渐变是前一个镜头慢慢地转换为下一个镜头 , 加入 了一些空 分割方法进行镜头变换识别 . 如基 于 D C图像序列 的镜 头分割。 间 和 时 间 上 的 编 辑 效 果 。镜 头 的 分割 或 称 景 物 变 换 探 测 (on 另一类是根据运动矢量 的统计特性和 D T变换 的 DC系数进行 S ee C C ag e c o— C , h neD t t n S D) ei 就是根据镜头变换的不同特征把视频分 镜 头 分 割 割成一个个独立的语义单元 。因此镜头变换 的检 测是镜头分剖 基 于 D 图像 序 列 的镜 头 分 割 方 法 首 先 从 被 压 缩 的 图 像 中 C 的前提 。 部分 解压提取 出 D C图像 .C图像 只有 原始 图像 大小的 1 4 D /. 6 2 镜 头 变换 的检 测 方 法 . 但它保 留了原来 图像 的基本信息 .用于原始图像场景处理的全 般 来说, 镜头 变换的检测 方法可 以分为 两类,即面向非 局 特 性 也 可 用 于 D C图 像 .对 分 析 的 准 确 性 也 不 会 造 成 大 的 影 压缩域镜 头变换识别的方法、 面向压缩域镜头变换识别方法 。 响, 可供选择的算法较 多。 21面 向非 压 缩域 镜 头 变 换检 测方 法 . 基 于运 动 矢 量 的 统 计 特 性 和 D T变换 的 D C C系数 进 行 镜 头 面向非压缩域镜头变换识别方法 .可 以简单 地归 纳为帧问 变换 识 别 ,主要 是 利 用 MP G 流 中 的 IP B帧 在 发 生镜 头 转 换 E 、、 特 征 差 异 度量 + 种 判 断 机制 的方 法 。 某 时表 现 出的不 同特 征 进 行 镜 头 边 界判 断 。 211帧 间 特 征差 异 的 度量 . . 3 主 要 的 典型 算 法 . 不 同的特征对 于检测不 同类型 的镜 头 变换具 有 不同 的作 31基 于 像 素差 的算 法 f1 . 4 用, 所以选择哪种特征 向量进行度量是镜头正确分割 的基础 。 常 基 于像 素 差 的 算法 是 指 对连 续 两 帧 图 像 的 相 同位 置 的像 素 用 的度 量特征有帧 间灰 度, 颜色 、 图像 的边 缘 、 度或 色度 直方 灰度值或颜色值进行 比较 , 亮 并计算各灰度差或颜色差的总和 。 帧 图、 运动矢量等。 问差 的公 式如 (— ) : 4 1式 x <M Ⅳ 一1 21 .. 断 机 制 2判 (, = ^ ) : , , ) (, ) f( y 一 Y l ( )固定阈值机制 1 o (- ) 4 1 这种方法在视频 中设置一个固定 的阈值 .来 确定 镜头变换 M, N为图像 的大小 , 表示第 i ,(, 表示第 i x ) I i 帧 Ix ) y 帧(, 位 y 的情况 , 当帧间差异大 于设定的阈值时 , 则认 为发生镜 头变换 。 置的像索值。当 d i 大 于阈值 T时 , gI , 则认为发生镜头转换 。 ( )双 阈值 机 制 2 用这 种 方 法进 行 图 像 差 别 的计 算 对 噪 声 和物 体 运 动 十 分 敏 这种方法设置两个 阚值 T 和 T ( IT ) 分别是镜头突变 感 , 1 2T <2 . 物体 和摄 像 机 的 任 何 移 动 都会 使 帧 间差 明显 增 大 . 而导 致 从 和渐变 的阈值 。首先用 较低 的阕值 T 来确定渐 变过程 的起始 误检 测 l 帧。如果两连续帧的帧间直 方图差 D满足 T ( < 2 则被认为 32基于颜色直方图 的算法 1D T . . 是可能的渐变 的开始。这时就开始进行帧问直方 图差 累计 P的 由于一个镜头 内相邻帧之间的内容变化不大 .颜色 直方 图 计算 , 至满足 P 个 直 > 2且 D T 时 , < 1 则认 为是渐变 的结柬 。 具有相似性 .可利用直 方图的相似性来判断两帧之问是否有镜 ( )自适应阈值机制 3 头变换 。 自适应阈值机制是指在视频流时间轴 的不 同时段 或时刻 自 若两帧图像 I和 I的直方图为 H 和 H i { 1 则帧间颜色 直方 图 动的选择适合该时段或时刻的阈值 。 来进行镜头边界的判断 如 的差值计算方法 如(— ) : 4 2式 丝 果在某时段或 时刻的帧间差大于该 时段或时刻 的阈值 、则认为 d( , = ^ 乃) f ( ) | 一HjI l H,f I () J f 发 生 镜 头 转换 。 kO = (- ) 4 2 ( )聚类/ } 聚类 机 制 。 4 桴糊 N表示颜 色量 化 的级 数 , ;) H( 为第 1帧第 k颜 色等级 的直 I 【 ; 该方法根据视频模糊聚类后得到 的各 帧属于 明显变化rC 方 图 。dI 0 于 阚值 T时 , 认 为 发 生镜 头 变 换 。 S1 (1大 , 则 和非明显变化(S ) i N Ci 类场景的隶属度 . a 把视 频表示成 二进 制序 直方 图法使用像素亮度和色彩 的统计值 , 抗噪 能力 比较强 。

基于决策树的MPEG视频镜头分割算法

基于决策树的MPEG视频镜头分割算法


要 压缩视 频镜 头的分割是视频 内容分析中的一 个难点 , 由于镜 头在组 织和 索引视频 中起 关键性的作 用, 出了一 提
种基于决策树的 MP G视频镜头分割算法。 E 该算法采用决策树这种机 器学习方法对样本视频进行训练 , 通过 融合运动信
息、 色 、 缘 等 特征 获得 镜 头分 割 的 最 佳 闽值 , 好 地 解 决 了压 缩 视 频 处理 中检 测镜 头 突 变和 渐 变难 题 , 颜 边 较 同时 还 能 够检 测 出镜 头 是 否 产 生 闪 光现 象和 相 机 运 动 的 产 生 。 实验 证 明本 算 法 在 压 缩 视频 镜 头检 测 方 面 取 得 了较好 的检 测结 果 。 关 键 词 镜 头 分 割 决 策树 MP G 压 缩视 频 运 动 信 息 E
S e l Re in e g Gu i h n Yu i n Ja f n 2 o Le
(nomao colG agogO en U iesyZ a ag54 2 ) Ifr t nSho,undn ca nvrt,h ̄in 2 05 i i
( uo ai C nrlD p r e to o h Wetr o tcncU ies y X ' 1 0 2 A tm t o t e at n fN r s n P l eh i nv r t , i n 7 0 7 ) c o m t e y i a
文章 编 号 10 — 3 1 (0 6 1— 0 7 0 文 献 标 识 码 A 0 2 8 3 - 20 )2 0 2 — 3 中 图分 类 号 T 3 1 P 9
Th P e M EG d o S o t c i n Ba e n De ii n Tr e Vi e h t De e to s d o cso e

弱运动场景下的镜头分割方法

弱运动场景下的镜头分割方法

A Ne w Me t hod of S ho t Se g me nt a t i o n f or Vi d e o i n W e a k Mo t i on
Y UA N J i n g , Y I N Ya — p i n g  ̄
பைடு நூலகம்
( 1 .De p a r t me n t o f Di s a s t e r I n f o r m a i t o n E n g i n e e i r n g , I mt i t u t e o f D i s a s t e r P r e v e n i t o n , L a n g f a n g He b e i 0 6 5 2 0 1 , C h i n a ; ) ( 2 .I fo n r ma i t o n De p a r t me n t , He b e i P r o v i n c e Ch e s t Ho s p i t a l , S h i j i a z h u a n g He b e i 0 5 0 0 4 1 , C h i n a )
基于弱运动 场景 下的镜头分割算法。 原理是首先计算两帧直方图的差值 , 差值 大于一定的阈值再通过光流法计算视 频中的运动
信息 , 运动信息量大于该阈值 时, 表明存在镜 头切换 。
【 关键词】 阈值 弱运动 镜头分割 光 流法 运动信息 直方图
中图分类号 : T N9 4文献标识码 :A 文章编号 : 1 0 0 8 -1 7 3 9 ( 2 0 1 3 ) 0 2 - 7 2 - 3
he t s u n s h i n e , a n d o ly u he t o p i t c a l l f o w me ho t d u s e d ma y i nc r e a s e he t t i me c o mp l e x i t y o f c a l c u l a i t o n . By na a l y z i n g he t c h a r a c t e r i s i t c s o f

自适应阈值新闻视频镜头分割算法

自适应阈值新闻视频镜头分割算法

v d o s o s S h l o t m a i h ra a t b l y t e h s t x d tr s o d Th n l e c flmp l h lo t k n o i e h t, O t e ag r h h sa h g e d p a i t n t o e wi f e e h l . i i h hi h e i fu n e o a i ti a s a e it g s
a c u t n t e ag r h , t ee p rme t h wst a ea g r h a e e tr e u t c o l o t m n i h i h x e i n o t h l o i s h t t m c ng t te s l b r .
Ke r s n wsv d o v d o s o ; s g n a i n ag rt m; h so r m ; a t ma e e h l ; f s g t e e t n y wo d : e i e ; i e h t e me tto l o i h it g a uo tdt s od r h l h l h t ci a i d o
13 2 1, o 3 , o 计 算 机 工程 与设 计 C m u r ni en d ei 74 01 V 1 2 N . . 5 o pt E g er g n D s n e n i a g
自适应阈值新闻视频镜头分割算法
王 国 营 , 寇 红 召 , 李 涛
( 放 军信 息 工程 大学 电子技 术 学院 ,河 南 郑 州 4 0 0 ) 解 5 0 4
势是 能够 根据镜 头 内容 的复 杂程度 自动 确定 阈值 ,在 一定程 度 上避免 了固定 阈值 算 法适应 性不 强的 问题 ,同时算法 还考 虑 了如 何 消除新 闻视 频 中常见 的 闪光灯对 镜头检 测 的影 响 。实验 结果表 明 , 算法对 新 闻视频 镜 头分割 具有较 好 的效 果。 该

基于颜色空间的自适应阈值镜头分割算法

基于颜色空间的自适应阈值镜头分割算法
中圈分 类号 :P 0 . T3 16 文献标 识码 : A 文章 编号 :6 3 6 9 2 1 0 — 0 7 0 17 - 2 X( 0 2)9 0 3 — 4
Sef—h e h l o e m e t to s d o lr Sp c l—t r s o d Sh tS g n a i n Ba e n Coo a e
di c l I n r d c s s m e c m m o l s d s o e m e tt n ag rt m s p e e t h ts g e tto p r c a e n Y lV o o r t e y. ti to u e o o ny u e h tsg n ai l o i o h . r s n s a s o e m na i n a p oa h b s d o I c l r
s a e wh l a h c mp n n fYUV o o p c a e a a e Th a o o t r a r me su e o e i n t o s e e to r u h p c i e c o o e to e c l rs a e c n s p r t . e r t fi e v f a s i s d t l i n l mi ae s me mid t ci n b o g t
2. h lo m pue c e c & Te h l y。A n uiU n v riy, f i23 03 , na; Sc oo fCo tr S i n e c noog h i e st He e 0 9 Chi
3 S h o o te t a S i cs Anu iesy H f 30 9,hn ) . co l f Ma macl c ne 。 h i vr t, ee 20 3 C ia h i e Un i i

视频检索常用的镜头分割方法的研究

视频检索常用的镜头分割方法的研究
L NCS 3 7 8 6, 2 0 0 5: 1 0 7 2 —1 0 8 2
阈值 , 这种情况会导致检测结果的不 精准。
从现 阶段 的研究 发 展来 看 , 镜 头分 割 的研究 主要 有 以下几点 : 1 ) 阈值 的设 定 。可 以考 虑 自适应 阈值 的算 法
[ 5 】Z A B H I R , M I L L E R J , M A I K . A f e a t u r e — b a s e d a l g o i r t h m f o r d e t e c t i n g a n d c l s a s i f y i n g s c e n e b r e a k s [ E B / O L ] . [ 2 0 1 3 — 0 3 - 1 0 ] . h t t p : / / w e n k u .
牌 湖
[ 3 ]成勇, 须德. 一种 自 动选取 阈值 的视 频镜头边界检测算法 [ J ] . 电子
[ 4 ]K I M s , B Y U N J , WO N C . A s c e n e c h a n g e d e t e c t i o n i n H . 2 6 4 / A V C [ J ] .
6 6 — 6 7 .
[ 1 3 ]洪夏俊 , 夏殿松. 基于 H . 2 6 4 / A V C压缩域 的实时视频镜头分割算法 [ J ] . 电脑知识与技术, 2 0 0 9 ( 4 ) : 9 4 4 _ 9 4 J 6 .
[ 1 4 ]李向伟 , 李战明 , 张 明新 , 等. 基于 内容 的视频镜头 检测 技术[ J ] . 电
: 大适用性 。
[ 6 ]孙利涛 , 杨 雷. 视频镜 头分割技术 综述 [ J ] . 山东轻工 业学 院学报 ,

一种改进的自动分割镜头的方法

一种改进的自动分割镜头的方法
1 12 直 方 图法 ..
相邻两帧之间直方图的差异…为
1 传统检测算 法
11 传统 切变 算 法 . HAl } { ) I
DA ( + )=1 芒}— ——— —一 . 一 —— ——
11 1帧间差值法 ..
∑ xHA, , + ) {( l } ) I
面对庞大的视 频信息 , 如何建立一个 快速 、 简
便、 精确 的视频检索系统成为近年来的一 个热门课 题. 建立系统的首要任务是镜头分割. 按照内容力度 可把视频分 为: 目、 节 场景 、 镜头 组、 镜头和关键帧. 镜头是摄像机从打开到关 闭这一 过程记录下来的连续 图象帧 , 它是视频中的最小物 理单元. 镜头转换包括切变( 突变 ) 和渐变两种.
He c h e e t n i mo e a c r t , i l ra d q ik rt a r d t n y . n e t e d tc i s o r c u ae smp e n u c e h n t i o a wa s a i l
Ke wo d :h ts g nain o n ayd tcin l s l h ee t n;hso a y r s s o e me tt ;b u d r ee t ;f hi td tci o o a g o itg m r
维普资讯
第3 3卷第 6期
20 0 6年 6月




Vo. 3. . 13 № 6
Ap l d S in e a d T c n lg pi ce c n e h ooy e
Jn2 o u .0 6
文章编号 : 0 6 1 20 )6— 0 0一 3 1 9— 7X(06 0 09 O 0

探讨镜头分割技的重要性

探讨镜头分割技的重要性

探讨镜头分割技的重要性随着经济社会的快速发展和科学技术的飞速进步,视频等多媒体格式的信息量越来越大,来源也更为广泛。

视觉成为人类接受外界信息的重要来源,其中,图像视频信息是视觉信息的主要表达方式,它所包含的信息量也是海量的,远远超过了文本、图片等数据格式。

图像视频在具体、生动、确切、高效等方面有许多优点,由于这些特点就使得人类最重要的通信方式主要为基于视频信息的通信方式和以视频格式传输或携带的信息通信方式。

这种视频信息方式更形象、更生动、更直观,更能够贴近或者还原于实际。

计算机传统上存储数据的方式是基于文本的。

视频数据信息已成为我们日常生活中不可或缺的重要内容,但由于它携带的信息量较大,也成为阻碍其发展的瓶颈,如何提高视频资源的检准率、检全率,其现实意义将非常重大,视频检索的第一步就是镜头。

1 镜头分割在基于内容的视频检索中作用帧是指在数据和数字通信中,按某一标准预先确定的若干比特或字段组成的特定的信息结构。

镜头是构成视觉语言的基本单位。

它是叙事和表意的基础。

在影视作品的前期拍摄中,镜头是指摄像机从启动到静止这期间不间断摄取的一段画面的总和;在后期编辑时,镜头是两个剪辑点间的一组画面;在完成片中,一个镜头是指从前一个光学转换到后一个光学转换之间的完整片段。

场景是指电影、戏剧作品中的各种场面,由人物活动和背景等构成。

连续的图像变化每秒超过24帧(frame)画面以上时,根据视觉暂留原理,人眼无法辨别单幅的静态画面;看上去是平滑连续的视觉效果,这种连续的画面叫做视频。

视频序列由数个视频场景组成,通常指单独的某个视频文件或者视频片段。

场景通常由一个或者多个镜头构成。

镜头由多个连续的图像帧构成。

图像帧指单幅静态的图像,是构成视频文件的最小单位。

在播放视频时,定格时的每一个画面就是一个图像帧。

摄像机拍摄物体时产生的一段连续图像就是镜头,由多个帧组成。

拍摄对象运动、光源亮度变化或摄像头运动等都能引起镜头内部图像发生变化。

传统图像分割算法与深度学习图像分割算法在真实场景中的对比研究

传统图像分割算法与深度学习图像分割算法在真实场景中的对比研究

传统图像分割算法与深度学习图像分割算法在真实场景中的对比研究随着数字化技术的不断发展和成熟,图像处理技术的应用在各个领域逐渐深入。

图像分割算法是图像处理领域中最为基础的算法之一,其目的是将输入图像分割成若干个具有相似特征的区域。

在过去的几十年中,传统图像分割算法在分割精度和实时性上都有很好的表现,然而,随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的学者开始探索采用深度学习技术来进行图像分割,使得分割效果更加准确和精细,同时具有更好的可靠性和高效性。

本文将对传统图像分割算法和深度学习图像分割算法在真实场景中的对比研究进行探讨。

一、传统图像分割算法的优势与不足传统的图像分割算法通常包括阈值法、区域生长法、基于边缘的分割方法等。

其中,阈值法较为常用,它根据图像的灰度级或颜色值,将像素点分为两个类别或多个类别。

从操作难易度和处理速度来看,传统图像分割算法较为简单并且运行速度快,可以适用于一些普通的图像分割场景。

但是在分割精度和鲁棒性方面表现并不理想,处理复杂图像时会出现分割不准确、漏分和错分等问题。

二、深度学习图像分割算法的优势与不足近年来,随着深度学习技术的广泛应用,深度学习图像分割算法在分割效果上表现优异。

深度学习图像分割最为典型的方法是卷积神经网络(CNN)。

CNN作为一种经典的深度学习技术,以其优越的特征提取和模式分类能力,在图像识别、目标检测和图像分割等领域得到了广泛应用。

在图像分割任务中,常用的基于CNN的分割方法有全卷积神经网络(FCN)、基于U-Net的图像分割方法等。

这些方法使得分割效果更加精细和准确,在处理复杂物体边缘、弱纹理等情况下的分割效果也要好于传统算法。

不过,深度学习方法在处理速度与内存消耗方面相对于传统方法比较耗时和耗费计算资源。

三、对比实验结果为了对比传统图像分割算法和深度学习图像分割算法实际效果的差异,我们在真实场景中进行了实验验证。

我们分别选取了一些不同场景下的图像,通过传统阈值法和FCN方法进行图像分割,然后分别对比分割效果,如下图所示。

视频镜头分割方法综述

视频镜头分割方法综述

视频镜头分割方法综述魏玮;刘静;王丹丹【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)001【摘要】视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。

对五种常用的视频分割算法作了综述,包括像素法、直方图法、X2直方图法、X2直方图分块法、边缘轮廓变化率法,并详细介绍了各种算法中的帧差异值的计算以及介绍了了他们的优缺点,并且通过实验分析对各种算法进行了比较,五种算法的优缺点实验中得到了很好的体现。

%Partitioning a video sequence into shots or detecting shot change is one of the key techniques in video indexing. This article summarizes some commonly used methods for partitioning video into shots which are pixel level-based methods, histogram methods, X2 histogram methods, X2 block histogram methods, edge silhouttee rat of changing mathods, and detailedly introduces various algorithms of frames difference value calculation, and introduces the advantages and disadvantages of them, and the results of these algorithms are compared through the experiments, the advantages and disadvantages of Five algorithm at the experiments are very well reflected.【总页数】4页(P5-7,69)【作者】魏玮;刘静;王丹丹【作者单位】河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300130;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300130;河北工业大学计算机科学与软件学院,天津 300130【正文语种】中文【相关文献】1.视频镜头分割算法综述 [J], 刘艳红2.视频镜头分割技术综述 [J], 孙利涛;杨雷3.基于双重检测的视频镜头分割方法 [J], 杨瑞琴;吕进来4.视频检索中镜头分割方法综述 [J], 刘政凯;汤晓鸥5.基于镜头分割与空域注意力模型的视频广告分类方法 [J], 谭凯;吴庆波;孟凡满;许林峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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一个叠化镜头切换的全过程
B帧误差能量的分布规律
结论
同一个镜头内部,各个B帧之间的误差能量 差异较小,分布集中,明显地聚为一类 在不同镜头之间,误差能量相差很大 沿着时间轴,各个镜头呈团状分布
B帧误差能量的分布规律
跳变切换过程中B帧的DCT误差能量曲线图
B帧误差能量的分布规律
淡入淡出切换过程中B帧的DCT误差能量曲线图
镜头切换的定义
设 s (t ) 和 s2 (t ) 分别是镜头切换前后的视频信 t 号,1 和 t2 分别是切换的开始时间和结束时 ℜ s 间,令 T = t2 − t1 , = [t , t ] ,(t ) 是发生镜头切 换时的视频信号,则:
1
1 2
s (t ) = s1 (t )
t2 − t t − t1 + s2 (t ) T T
镜头分割算法研究
肖友能 5月8日
Agenda
前言 镜头切换的定义 镜头边界检测的几种基本算法 压缩域中叠化镜头的快速检测算法 总结
前言
基于内容的视频信息检索认为,一个有 语义的视频序列是由一系列的镜头构成 的 镜头是表示视频内容的基本单元。检测 镜头边界意味着重构这些基本单元 对于理解视频的语义,实现基于内容的 视频检索具有重要的意义
S L ( f m , f n ) = ∑ Ci × S P ( f m , f n , i)
i =1 r
⎧1 如果M > Tth S P ( f m , f n , i) = ⎨ ⎩0 如果M < Tth
( 其中 M =
u m ,i + u n , i 2
+
δ 2 m ,i − δ 2 n ,i
2
M
T
I 帧 DC 图 像 的 差 值
叠化区域中I帧的DC图像
利用直方图的这一特性来进行门限的自 动选取。如可以选直方图中第二个趋零 点值为门限TH_I_DC
叠化区域中运动矢量的分布规律
当视频中存在大幅度的有规则运动,如 水平或上下平动、缩放运动时,能量分 布图容易出现抖动,造成发生叠化切换 的假相
镜头边界检测的几种基本算法
灰度/颜色的模板匹配方法
| 对灰度图象 ⎧ | P ( f m , I , i, j ) − P ( f n , I , i, j ) ⎪ D ( f m , f n , i, j ) = ⎨ 3 ⎪ ∑ | P ( f m , C k , i, j ) − P ( f n , C k , i, j ) | 对 彩 色 图 象 ⎩ k =1
FP
i
FP2
压缩域中叠化镜头的快速检测算法
预测编码帧(包括P帧和B帧)的帧间编 码宏块 DCT变换系数的误差能量 I帧的DC图像差值在叠化区域出现明显的 峰值 视频中的运动矢量在叠化区域分布极不 规则或基本静止
B帧误差能量的分布规律
B帧的误差能量
E ( M Bk ) =
i =1 j =1 block i ∈Y
镜头边界检测的几种基本算法
基于DCT系数的压缩域镜头分割方法
Vf mI = {C1 , C2 , C3 ,....}
Vf mI • Vf nI ϕ = 1− | Vf mI || Vf nI |
镜头边界检测的几种基本算法
基于运动矢量的压缩域镜头分割方法
S( f , f ) =
P m P n
∑E
i =1
(t1 ≤ t ≤ t2 )
镜头切换的定义
如果 t2 − t1 = 1 ,则所发生的镜头切换为跳 变(Cut)。跳变镜头的检测就是找到在 t2 时刻发生切换的帧 f 。
镜头切换的定义
如果 t2 − t1 > 1 ,且,∀ti ∈ ℜ ,1 (ti ) ≠ 0且s2 (ti ) ≠ 0 则 s 在时间内在所发生的镜头切换为叠化 (Dissolve)。一般情况下,T ∈ [ || GOP || , 2×||GOP||] , 2
||GOP|| 表示一个图像组中的帧数。叠化镜头的
检测就是要检测出 t1 和 t2 时刻 s (t ) 所对应的视 频帧 f1 和 f 2 。
镜头切换的定义
s 如果 t2 − t1 > 1 ,且 ∃ti ∈ ℜ ,1 (ti ) = 0或s2 (ti ) = 0 , 则在时间内所发生的镜头切换为淡入 (当 s2 (t ) = 0 时)淡出(当 s1 (t ) = 0 时) (Fade In/Out)。淡入淡出镜头的检测 就是要检测出 t1 和 t2 时刻 s (t ) 所对应的视 频帧 f1 和 f 2 。
P帧误差能量的分布规律
对P帧的误差能量曲线,采用上述的滑动 窗口算法,可以找到P帧中可能存在的叠 化区域。
叠化区域中I帧的DC图像
设 I i 和 I i +1 为相邻的两个I帧,它们之间 DC图像的差值定义为
Diff _ I _ DC(Ii , Ii+1 ) =
TotalBlock −1

k =0
B帧误差能量的分布规律
用同样的方法从Max_B_Frame往前扫描,可以 得到每个可能的叠化区域的结束位置,即 B_Dissolve[ShotCount].end的值。这样,就得 到了根据B帧的误差能量曲线的找到的所有可 能的叠化区域
P帧误差能量的分布规律
叠化切换过程中P帧的DCT误差能量曲线图
)2
δ 2 m ,i × δ 2 n , i
S P ( f m , f n , i) =
C∈{ R ,G , B} j = 0∑ ∑Fra bibliotek255
( H i ,C ( f m , j ) − H i ,C ( f n , j )) 2 H i ,C ( f m , j ) + H i , C ( f n , j )
测试数据:/ 硬件设备:Pentium 4 1.8GMHz,256M Memory,40G H 考察性能指标
实验结果
实验结果
算法对门限的敏感性
结论
镜头切换的定义 镜头边界检测的几种基本算法 压缩域中叠化镜头的快速检测算法
| DCki − DCki+1 |
叠化区域中I帧的DC图像
叠化切换过程中I帧的DC图像差值曲线图
叠化区域中I帧的DC图像
直方图的方法提取检测峰值的门限
20 18 16 14 12 数 目 10 8 6 4 2 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76
∑ ∑ | C oef
4
64
j
|+
j =1 j∈ C b

64
| C oef j | +
∑ | C oef
j =1 j∈ C r
64
j
|
E ( Bi ) =
Total _ int er _ MB

k =1
E ( MBk )
B帧误差能量的分布规律
叠化镜头切换时B帧的误差能量曲线图
B帧误差能量的分布规律
叠化区域中运动矢量的分布规律
典型的叠化区域中的运动矢量场
几种典型的规则运动的运动矢量场
叠化区域中运动矢量的分布规律
在叠化区域内运动矢量的模值比较小, 基本处于静止状态或者是分布杂乱无章 规则运动的运动矢量则具有明显的方向 性
叠化区域中运动矢量的分布规律
叠化镜头检测算法
交集的定义
实验结果
试验条件
B帧误差能量的分布规律
从B帧的误差能量曲线检测叠化区域
滑动窗口算法
B帧误差能量的分布规律
wi 设 W 是一个长度为 l 的滑动窗口,( i ∈ [0, l ) ) 是窗口中的一个元素
E (W ) =
l −1
∑w
i =0
l −1
i
l
σ (W ) =
(Wi − E (W )) 2 ∑
i =0
l
B帧误差能量的分布规律
Sl ( f m , f n ) = ∑∑ D( f m , f n , i, j )
i =1 j =1
X
Y
镜头边界检测的几种基本算法
基于直方图的方法
S L ( f m , f n ) = ∑ | H ( f m , i) − H ( f n , i) |
i =1 N
镜头边界检测的几种基本算法
基于块的方法
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