《鏡頭邊緣檢測(cè)》PPT課件

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1、鏡頭邊緣檢測(cè)簡(jiǎn)介如何才能在眾多的視頻信息中用最短時(shí)間找到自己所需要的內(nèi)容，已經(jīng)成了一個(gè)亟待解決的事情。鏡頭邊界檢測(cè)是視頻檢索的關(guān)鍵性技術(shù)之一。當(dāng)鏡頭發(fā)生轉(zhuǎn)換時(shí)，會(huì)造成一些明顯的變化。例如鏡頭連續(xù)幀之間相應(yīng)位置像素點(diǎn)差值的變大、顏色分布發(fā)生明顯改變或者物體邊緣的突然出現(xiàn)與消失。鏡頭邊界檢測(cè)從本質(zhì)上講就是檢測(cè)這些明顯特征的變化。由于鏡頭中的內(nèi)容有多種描述方法，所以相應(yīng)的也有多種鏡頭邊界檢測(cè)方法?；靖拍钜曨l：視頻一般是由許多個(gè)場(chǎng)景拼接而成的,它在時(shí)間、空間和圖像結(jié)構(gòu)上都具有一定地連續(xù)性。從根本上講，它是一組動(dòng)態(tài)的圖像序列，所描述的是一個(gè)完整的故事。場(chǎng)景：包含一個(gè)或多個(gè)鏡頭，并且這些鏡

2、頭內(nèi)容相近，只是從不同的角度對(duì)同一個(gè)事件進(jìn)行描述。一般敘述的是一個(gè)階段性的故事。鏡頭：鏡頭是視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的基本單位，它由若干幀時(shí)間上連續(xù)的圖像組成。在內(nèi)容上具有很大的相似性。幀：幀作為視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的最小單元，從本質(zhì)上來(lái)講是一幅靜態(tài)的的圖像。連續(xù)幀之間會(huì)發(fā)生變化。鏡頭邊界：兩個(gè)鏡頭發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)一些明顯的變化。例如鏡頭連續(xù)幀之間相應(yīng)位置像素點(diǎn)差值的變大、顏色分布發(fā)生明顯的改變或者物體邊緣的突然出現(xiàn)與消失。鏡頭邊界是視頻鏡頭相鄰幀的內(nèi)容出現(xiàn)了某種意義上的變化,即鏡頭邊界反映的是視頻內(nèi)容的不連續(xù)性。鏡頭邊界檢測(cè)從本質(zhì)上講就是檢測(cè)這些明顯特征的變化。視頻鏡頭邊界分類(lèi)視頻鏡頭邊

3、界主要有兩種，分別為突變鏡頭邊界與漸變鏡頭邊界。其中突變鏡頭邊界是一個(gè)鏡頭直接轉(zhuǎn)換到另一個(gè)鏡頭,兩個(gè)鏡頭之間沒(méi)有使用任何攝影編輯效果。它的特點(diǎn)是鏡頭的變換發(fā)生在兩幀圖像之間,這兩幀圖像分屬不同的鏡頭，兩幀圖像的最基本特征已發(fā)生改變。漸變鏡頭邊界是指一個(gè)鏡頭漸漸過(guò)渡到另一個(gè)鏡頭,鏡頭之間會(huì)有一些空間或時(shí)間上的編輯效果,包括淡入淡出，溶解等。它的主要特點(diǎn)是漸變過(guò)程中相鄰兩幀圖像變化相對(duì)較小，所以漸變過(guò)程通常為幾幀到十幾幀。性能標(biāo)準(zhǔn)通常，在視頻鏡頭邊界檢測(cè)中，要用查全率和準(zhǔn)確率兩個(gè)概念還衡量檢測(cè)算法的檢測(cè)精度，這兩個(gè)概念定義如下：另外，在鏡頭邊界檢測(cè)中還有兩個(gè)參數(shù)經(jīng)常被用到，即漏檢率和

4、誤檢率：（1）漏檢率=1-查全率（2）誤檢率=1-查準(zhǔn)率連續(xù)幀相減原理由于人眼是以像素為單位來(lái)辨別圖象的相似度或者差異度的,兩幀圖像在同一位置上相同像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)越多,這兩幀圖像就越相似。由此,提出基于連續(xù)幀相減的像素差法。該方法主要原理就是判斷相鄰圖像幀中發(fā)生變化的像素點(diǎn)的多少。首先統(tǒng)計(jì)兩幅圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)變化率超過(guò)閾值F1的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。然后，將變化的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)與第二個(gè)預(yù)定的閾值F2比較，如果超過(guò)范圍，則認(rèn)為這兩幀之間發(fā)生較大變化，判斷其為鏡頭邊界。連續(xù)幀相減MATLAB實(shí)現(xiàn)讀取視頻序列，獲取幀高h(yuǎn)，幀寬w，總幀數(shù)framesi=2提取幀x(i)與x(i-1),并灰度轉(zhuǎn)換i≤fra

5、mesk≤wj=1輸出幀號(hào)m>w*h*7%j=j+1i=i+1j≤h計(jì)算像素點(diǎn)變化率ek=1存入數(shù)組me>25%程序代碼：info=aviinfo('E:Hepburn.avi');%錄入AVI視頻的相關(guān)信息mov=aviread('E:Hepburn.avi');%讀入視頻frames=size(mov,2);%獲取視頻中的幀總數(shù)w=info.Width;%幀寬h=info.Height;%幀高m=zeros(frames,1);fori=2:framesx=mov(i-1).cdata(:,:,:);y=mov(i).cdata(:,:,:);a=rgb2gray(x);

6、b=rgb2gray(y);%c=im2double(a);%d=im2double(b);e=abs(a-b)./(a+b);forj=1:hfork=1:wife(j,k)>0.25%對(duì)于突變檢測(cè)，像素點(diǎn)變化率閾值可選范圍較大m(i)=m(i)+1;endendendifm(i)>h*w*0.07%閾值設(shè)為總像素點(diǎn)數(shù)的7%disp(i-1);endendn=1:frames;plot(n,m);xlabel('幀數(shù)','FontWeight','bold');ylabel('像素點(diǎn)變化數(shù)','FontWeight','bold');title('連續(xù)幀相減','FontSiz

7、e',12,'FontWeight','bold','FontName','隸書(shū)')程序運(yùn)行結(jié)果：程序輸出結(jié)果為37，110。即第37幀和110幀為鏡頭突變邊界。并且由圖3.3可以看出37與38幀與110與111幀像素差遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其它相鄰幀像素差。將視頻打成幀圖像，查看第37幀與110幀。程序運(yùn)行結(jié)果正確，第37幀與110幀確實(shí)為鏡頭突變邊界。程序運(yùn)行結(jié)果：程序輸出結(jié)果為37，110。即第37幀和110幀為鏡頭突變邊界。并且由圖3.3可以看出37與38幀與110與111幀像素差遠(yuǎn)遠(yuǎn)