基于圖像特征分析的視頻場景變化檢測

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1、１１８３：０分類號；ＴＮ９１９．８單位代碼研究生學號；２０１３５２２０１４密級：公開ｍ吉林大學碩女學位論文學術(shù)學位（）基于圖像特征分析的視頻場景變化檢測ＶｉｄｅｏＳｃｅｎｅＣｈａｎｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｍａｇｅＦｅａｔｕｒｅＡｎａｌｙｓｉｓ作者姓名：李楓專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)研究方向；數(shù)字圖像處理指導教師：趙巖教授培養(yǎng)單位：通信工程學院２０１６年６月基于圖像特征分析的視頻場景變化檢測Ｖｉｄｅｏｓｃｅｎｅｃｈ

2、ａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｆｅａｔｕ巧ｇａｎａｌｓｉｓｙ作者姓名：李楓專業(yè)名稱：通信與信息系統(tǒng)指導教師：趙巖教授學位類別；王學碩±答辯日期：年Ｉ月日］＾、未經(jīng)本論文作者的書面授權(quán)，依法收存和保管本論文書面版本、電子版本的任何單位和個人，均不得對本論文的全巧或部分內(nèi)容進行任何形式的復制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用（但純學術(shù)性使用不在此限）。否則，應承擔侵權(quán)的法律責任？吉林大學碩±學位論文原創(chuàng)性聲明本人

3、鄭重聲明：所呈交學位論文，是本人在指導教師的指導下，獨立進行研巧王作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研巧做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。學位論文作者簽名；＾：｜旅＊日期；＞１年＾月＞日］摘要基于圖像特征分析的視頻場景變化檢測，人們所獲取信息的７０％都來自于圖像視頻形式隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，它能帶給人們直觀、簡單的感受。隨著圖像視頻

4、編碼、顯示等技術(shù)的發(fā)展，人們對信息種類的需求變得多樣化，并希望能夠?qū)崟r的通過語音與視頻等方式進斤通，因此人們對視頻信息的質(zhì)量需求也不斷提升信。目前人們把視頻分為兩大類，：二維視頻和Ｈ維視頻。近幾年隨著國內(nèi)外立，人們已經(jīng)不再僅僅滿足于二維視頻體電影的進步。立體視頻憑借其獨特的觀影體驗，吸引著越來越多的人走進電影院去感受它所帶來的視覺、逼真的觀影效果沖擊，從而帶動了立體視頻及多視點視頻的發(fā)展。Ｓ維視頻的應用涉及諸多領(lǐng)域，例如Ｈ維電視（３ＤＴＶ）、視頻通話、視頻監(jiān)控。但是Ｈ維視頻的數(shù)

5、據(jù)量與二維視頻相比極其龐大，因此如何將立體、醫(yī)療等視頻數(shù)據(jù)通過有限帶寬的網(wǎng)絡進行傳輸成為難點問題。Ｈ維視頻需要同時傳輸多個視點的視頻數(shù)據(jù)及對應的深度信息。但是目前網(wǎng)絡帶寬很難承受如此龐大的Ｈ，維視頻編碼數(shù)據(jù)所Ｗ如何壓縮蘭維視頻的數(shù)據(jù)，使其既能適應當前的網(wǎng)絡帶寬，又能保證Ｈ維視頻的觀影體驗是目前具有挑戰(zhàn)性的工作。場景變化檢測技術(shù)是視頻分析和檢索的基礎，同時在視頻編碼中，可場景變化檢測技術(shù)檢測出來的場景切割點為基本單位，在盡量不影響觀看效果的情況下通過鎖定關(guān)鍵偵來減少視頻編碼的數(shù)據(jù)量，

6、２Ｄ／３Ｄ視頻場景變化檢測算法對于圖像視頻技術(shù)的快。因此速發(fā)展起著重要的作用。本文主要分為３Ｄ視頻的場景突變檢測與２Ｄ視頻的場景變化檢測兩部分，利用可Ｗ反映２Ｄ／３Ｄ視頻特點的運動矢量、視差矢量、ＳＩＦＴ特征點等圖像特征，通過對特征矢量的量化性分析，對２Ｄ／３Ｄ視頻的場景變化進行檢測。３Ｄ視頻的場景突變檢測一針對，本文提出了種利用單視圖的運動矢量與立體，從而對立體視頻進行場景突變檢測的算法視頻中的視差矢量聯(lián)合判斷。本算法利用多視點視頻編碼過程中產(chǎn)生的運動矢量和視差矢量直接對立體視頻

7、場景突變進行判斷，保證了算法的時效性，降低了計算復雜度。２Ｄ一針對視頻的場景突變檢測本文提出了種結(jié)合ＳＩＦＴ巧ｃａｌｅＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ特征點提取的場景突變檢測算法。通過本算法可Ｗ在視頻偵進行）ＳＩＦＴ特征點匹配的過程中對場景的突變情況進行判斷，因此該算法不僅應用范圍較廣，還可Ｗ保證場景變化檢測的精度。同時利用稠密ＳＩＦＴ特征點參數(shù)通過層次聚類算法對視頻進行切分預處理，之后在聚類簇中利用灰度直方圖進行２Ｄ視頻的Ｉ場景漸變檢測。，

8、提高了２Ｄ視頻場景漸變檢測的精度關(guān)鍵詞：場景變化檢測，ＪＭＶＣ，運動矢量，視差矢量，ｓｎｒ，層次聚類ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＳｃｅｎｅｃｈａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｍａｅｆｅａｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｇｇＷｋｈｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｌ；ｅｒ化ｃｈｎｏｌｏ７０％ｏｆｄｉｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｐｇｙ，ｃｏｍ