球門檢測和基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法
2023-06-19 19:08:01
專利名稱：球門檢測和基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法
技術領域：
本發明涉及一種球門檢測和足球視頻精彩事件檢測方法，更具體的說，是涉及一種基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法。
背景技術：
精彩事件提取在體育視頻的快速瀏覽中發揮著重要的作用。觀眾通常都會關注於體育視頻中的一些關鍵片段而不是整個視頻段。能夠靈活自動的提取精彩事件有助於快速準確地了解視頻內容。現有技術中，對精彩事件的提取方法主要分為兩類基於重放和基於規則。基於重放的方法認為精彩事件是電視轉播中進行重放的事件，通過對重放模式的識別，來確定精彩事件的發生。基於規則的精彩事件檢測方法通過手動的或者自動、半自動的訓練找到精彩事件發生的規則，然後根據此規則找到相應的精彩事件。一般採用隱馬爾可夫模型、動態貝葉斯網絡等訓練模型參數，雖然能夠取得較好的檢測效果，但是整個系統的代價也較高，所費時間也較長，不適用於實時檢測精彩事件。
足球比賽作為觀眾人數和普及率最高的體育比賽之一，如果能把足球比賽中的精彩片斷自動提取出來，無論是對足球愛好者還是教練員、運動員都有很大的幫助。傳統的複雜的足球視頻精彩事件提取方法，如Assfalg等人在文獻1「Soccer HighlightsDetection and Recognition using HMMs」中採用隱馬爾可夫模型來檢測精彩事件。HMM訓練所用的特徵為相機的運動特徵，相機的運動特徵本身很難提取的，通過訓練得到的HMM對精彩事件檢測的檢測準確率為80％，既費時，而且檢測的準確率也不高。
禁區附近的區域是足球比賽中一個十分重要的區域，很多關鍵性的事件和精彩鏡頭諸如射門、點球，任意球等都發生在禁區附近的區域。由此可見，如果能夠在視頻幀中找出禁區附近的區域，就可在此基礎上進一步分析視頻內容，從而在語義層次上分析精彩事件的發生。
發明內容
本發明的目的是提供一種基於球門檢測的快速、準確的足球視頻精彩事件檢測方法。
為了實現上述目的，本發明採取如下技術方案一種球門檢測方法，所述球門是指足球球門，包括如下步驟(1)首先提取一幀彩色足球視頻圖像，以下的步驟均以該幀圖像為基礎。
(2)對上述視頻幀圖像採用草帽變換(top-hat)提取邊緣圖像；(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段；(4)在上一步驟得到的線段中，採用哈夫變換(hough)選取兩根最長的線段作為候選球門柱；(5)採用第二啟發式規則確定上一步驟中的候選球門柱是否是球門。
進一步地，上述步驟(1)中，對於一幀圖像的提取可以是逐幀提取，可以是隔幀提取，也可是每隔固定的5～20幀提取。
進一步地，上述步驟(2)中提取邊緣圖像的步驟如下(a)對彩色圖像做草帽變換(top-hat)提取彩色邊緣圖像；(b)對彩色邊緣圖像進行灰度變換得到灰度圖像；(c)採用自適應的方法將灰度圖像二值化，得到二值黑白邊緣圖像。
進一步地，上述步驟(c)中採用自適應的方法將灰度圖像二值化，是指採用2-均值聚類，將灰度邊緣圖像的直方圖聚為兩類，得到一高一低兩類聚類中心，對於灰度圖像中的每個像素，如果離高像素值的聚類中心較近，則將其置為白色，反之如果離低像素值的聚類中心較近，則將其置為黑色。
進一步地，上述步驟(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段，是指在得到的二值黑白邊緣圖像的基礎上，對於每個白色象素，搜索其豎直方向上下鄰域為8至20個像素的範圍，如果所述範圍內全為白色像素，則所述範圍表示的線段為候選球門柱。
進一步地，所述第二啟發式規則是指(a)兩根球門柱的長度都應符合一定的閾值要求，應在5～100個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；(b)兩根球門柱之間的距離應符合一定的閾值要求，應在20～160個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(c)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱之間的距離和最長球門柱之間也應符合一定的比例要求，比例係數應在0.5～3.5的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(d)在滿足上述規則的基礎上，球門柱的線段應該保持一定連續性，每個球門柱的上下界之差與門柱長度的差值應該在0～25個像素的範圍內，如果不符合則認為不為球門。
(e)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱構成的最小矩形的中心位置應處在一定的區域內，其中心點的縱坐標應在0～240的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(f)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱的位置應符合一定的閾值要求，具有最小下界的球門柱的上界與具有最大上界的球門柱的下界之間的距離應在0～6個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
一種基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法，包括如下步驟1)球門檢測；2)在檢測到球門的基礎上，結合第一啟發式規則檢測足球視頻中的精彩事件。進一步地，步驟1)球門檢測包括如下步驟(1)首先提取一幀彩色足球視頻圖像，以下的步驟均以該幀圖像為基礎。
(2)對上述視頻幀圖像採用草帽變換(top-hat)提取邊緣圖像；(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段；(4)在上一步驟得到的線段中，採用哈夫變換(hough)選取兩根最長的線段作為候選球門柱；(5)採用第二啟發式規則確定上一步驟中的候選球門柱是否是球門。
進一步地，上述步驟(1)中，對於一幀圖像的提取可以是逐幀提取，可以是隔幀提取，也可是每隔固定的5～20幀提取。
進一步地，上述步驟(2)中提取邊緣圖像的步驟如下(a)對彩色圖像做草帽變換(top-hat)提取彩色邊緣圖像；(b)對彩色邊緣圖像進行灰度變換得到灰度圖像；(c)採用自適應的方法將灰度圖像二值化，得到二值黑白邊緣圖像。
進一步地，上述步驟(c)中採用自適應的方法將灰度圖像二值化，是指採用2-均值聚類，將灰度邊緣圖像的直方圖聚為兩類，得到一高一低兩類聚類中心，對於灰度圖像中的每個像素，如果離高像素值的聚類中心較近，則將其置為白色，反之如果離低像素值的聚類中心較近，則將其置為黑色。
進一步地，上述步驟(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段，是指在得到的二值黑白邊緣圖像的基礎上，對於每個白色象素，搜索其豎直方向上下鄰域為8至20個像素的範圍，如果所述範圍內全為白色像素，則所述範圍表示的線段為候選球門柱。
進一步地，所述第二啟發式規則是指(a)兩根球門柱的長度都應符合一定的閾值要求，應在5～100個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；(b)兩根球門柱之間的距離應符合一定的閾值要求，應在20～160個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(c)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱之間的距離和最長球門柱之間也應符合一定的比例要求，比例係數應在0.5～3.5的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(d)在滿足上述規則的基礎上，球門柱的線段應該保持一定連續性，每個球門柱的上下界之差與門柱長度的差值應該在0～25個像素的範圍內，如果不符合則認為不為球門。
(e)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱構成的最小矩形的中心位置應處在一定的區域內，其中心點的縱坐標應在0～240的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
(f)在滿足上述規則的基礎上，兩根球門柱的位置應符合一定的閾值要求，具有最小下界的球門柱的上界與具有最大上界的球門柱的下界之間的距離應在0～6個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
進一步地，所述第一啟發式規則是指精彩事件大多發生在球門禁區附近，在找到球門之後，結合球門鏡頭前後幀的鏡頭類型信息，即遠景、中景、特寫信息就可檢測出不同類型的精彩事件，如射門事件，角球事件等。
與現有技術相比，本發明的優點在於針對以往的球門檢測技術，本發明具有準確、快速、誤檢率低的優點。採用top-hat變換提取的邊緣圖像，其中表示球門的白色像素更加清晰可現，有助於進一步可靠、準確的提取球門柱；採用鄰域搜索的方法提取候選球門柱，極大降低了球門柱檢測的誤檢率，避免了將球網或者廣告牌等背景誤檢為球門柱的情況。本發明對精彩事件的檢測更為高效、快速。只需在球門檢測的基礎上，結合一些簡單的啟發式規則就可快速的檢測出精彩事件，避免了傳統方法需要大規模的訓練數據和複雜的特徵提取。
圖1是實施例1的足球視頻中射門事件檢測的流程圖。
具體實施例方式
下面結合附圖和具體實施方式
對本發明作進一步詳細描述在足球賽事中，禁區附近的區域中最明顯的一個標誌就是球門，如果能準確的檢測到球門，並在此基礎上結合一些啟發式規則，就可快速、準確的檢測到足球視頻中的精彩事件。相對於傳統的複雜的足球視頻精彩事件提取方法，本發明只需通過檢測球門出現，並結合一些簡單的啟發式規則對複雜的足球視頻進行處理，準確地找到並定位精彩事件的發生，取得了很好的檢測結果。既避免了傳統的精彩事件檢測方法的複雜、費時的弊端，又得到了較高的檢測準確率。
本發明首先提出了一種新穎的球門檢測方法，即通過對原彩色視頻幀圖像做top-hat變換提取邊緣，在得到的邊緣圖像的基礎上，通過鄰域搜索的辦法找到候選球門，然後通過hough變換提取球門柱，最後利用一些啟發式的規則判斷是否是真正的球門。在檢測到球門的基礎上，通過一些啟發式的規則找到精彩事件，以足球比賽中最吸引人注意的精彩事件——射門事件為例，當發生射門事件時，首先出現的是禁區附近的鏡頭，此時必有比較長的一段球門鏡頭出現，射門結束後為一段時間的球員的特寫。根據這些簡單的啟發式規則就可準確檢測到射門事件，查全率為91.5％。對於其他的精彩事件如角球、任意球等也取得了較好的檢測結果。
實施例1本實施例以對一段足球視頻圖像處理過程為例，對本發明作進一步的描述。本發明主要分為兩步檢測球門的出現，以及在檢測球門的基礎上，結合一些啟發式規則檢測足球視頻中的精彩事件。下面對各步驟進行詳細的說明1、球門檢測本發明提出了一種自動檢測足球視頻中球門的方法。作為足球場中最重要的標誌，本發明提取到兩根球門柱作為找到球門的標誌，而球門的出現預示一種潛在的射門或者進球事件。本發明能夠判斷足球視頻中的任何一幀(主要為遠景圖像，中景圖像)中是否包含有球門，如果有球門，則可同時得到兩根球門柱的參數信息，包括每根球門柱的長度信息和位置信息。
本方法的主要思想是首先是對原始圖片幀提取邊緣圖像，然後在邊緣圖像的基礎上對每個像素做垂直方向上的鄰域搜索，滿足事先設定的閾值條件的像素為可能的球門柱像素(稱之為候選球門柱)，在得到候選球門柱圖之後，利用hough變換找到兩根最長的線段作為球門，然後結合一些啟發式的規則來最終判斷是否是真正的球門。下面詳細說明各步驟1.1、提取邊緣圖像本步驟主要是得到原圖像的邊緣圖像，以便在此邊緣圖像的基礎上進一步找到真正的球門。
本發明採用top-hat變換提取彩色邊緣圖像，top-hat變換是針對灰度圖像提取邊緣的一種形態學變換方法，也叫做波峰檢測器。由於球門的顏色是白色的，也就是它的紅(R)、綠(G)、藍(B)三個通道的灰度值都很高，相當於灰度曲面上的波峰，所以用top-hat變換能夠起到增強白色像素的目的。鑑於top-hat變換的此項優勢，本發明將top-hat變換用於彩色圖像的邊緣提取，就可將原圖中較明顯的白色像素提取出來。
該彩色圖像的top-hat變換過程為，首先是對原圖像，做形態學的開運算，既先對圖像做形態學的腐蝕運算，在得到的腐蝕圖像的基礎上作形態學膨脹運算，這樣就得到一個開運算的結果圖像。用原始圖像與該結果圖像做點對點的像素差，得到的差值圖像就為原圖像的彩色邊緣圖像。其中開運算所用到的5×5的卷積模板template為template=1111111111111111111111111]]>對於其中腐蝕運算，腐蝕圖像的各個像素點的RGB各個通道灰度值為原圖像中以該點為中心的5×5鄰域中25個像素的相應各通道灰度值的最小值，而對於膨脹運算，膨脹圖像的各個像素點的RGB各個通道灰度值為腐蝕圖像中以該點為中心的5×5鄰域中25個像素的相應各通道灰度值的最大值。
為了進一步提取候選球門柱我們必須對彩色邊緣圖像作二值化處理，得到一個二值黑白圖像。這裡本發明採用自適應的的方法得到一個二值黑白圖像，其核心為將所有的像素點分成兩類，一類為邊緣像素點，一類為非邊緣像素點。具體為首先求得彩色邊緣圖像的灰度圖像，然後提取該灰度邊緣圖像的顏色直方圖，接著對該灰度圖像的顏色直方圖進行k(本實施例這裡k＝2)均值聚類，得到兩類中心的灰度值，其中灰度值較高的為邊緣像素點類的中心值，灰度值較低的為非邊緣像素點類的中心值。分別求出灰度圖像中各像素點的灰度值與兩類中心的灰度值的歐式距離，如果該像素點離邊緣像素點類的中心距離近，則在二值圖像中將該點的灰度值賦為255，即該點為邊緣像素點，在二值圖像中表現為白色，如果該像素點離非邊緣像素點類的中心距離近，則在二值圖像中將該點的灰度值賦為0，即該點為非邊緣像素點，在二值圖像中表現為黑色。
1.2、提取候選球門柱本步驟主要是在1.1得到的二值邊緣圖像的基礎上，通過豎直方向上的鄰域搜索找到候選球門柱。
具體為對邊緣圖像上每個白色像素點，做垂直方向上的鄰域搜索。搜索範圍為[-10，10]，即該白色像素點上下各10個像素點的範圍內。如果該像素的垂直方向的上下鄰域的共20個像素灰度值都為255(既為白色像素)，則該像素可能為球門柱像素。之所以要上下鄰域的20個像素的灰度值都為255，是為了避免將球網誤判為球門柱，因為球網區域在垂直方向的白色像素是不連續的。
1.3、提取球門本步驟主要是採用hough變換從候選的球門柱中提取兩條最長的線段作為球門柱線，然後運用一些啟發式規則，進一步判斷是否為真正的門柱線，將一些錯誤提取的線段排除。
本發明採用簡化的hough變換來提取球門柱。在足球視頻中無論從什麼角度拍攝，球門柱在圖像幀中始終是垂直的。如果以極坐標來表示出來的話，球門柱對應的線段的極角應為0度。如果一個像素點在直角坐標系中的坐標為(i，j)，則與其對應的極坐標系中的坐標為(ρ，θ)，它們之間的轉換公式為ρ＝icosθ+jsinθ
這樣對應於Hough變換的累積數組為[ρ，θ]，是一個二維數組。已知球門柱的極角為0度，則轉換公式變為ρ＝icos0+jsin0＝i即球門柱線在極坐標系中極徑值為其在直角坐標系中每個點的橫坐標值。這樣hough變換的累積數組就變為一維的，只需累積ρ值即可從候選球門柱中找到兩根最長的線段。這樣極大加快了hough變換的計算時間。
通過簡化的hough變換得到兩根最長的線段，但是還是不能確定這兩根線段是否是最終的球門柱，這就需要一些啟發式的規則將其中誤判的情況排除。這些啟發式的規則為a)兩個門柱的長度都應符合一定的閾值要求，即應在合理的長度之內。本實施例設定的門柱高度下限為5個像素，上限為視頻幀高度的0.3倍，如果不符合則不為球門。
b)兩個門柱的之間的距離也應符合一定的閾值要求，即應在合理的寬度之內。本實施例設定的兩門柱之間距離的下限為20個像素，上限為視頻寬度的0.4倍，如果不符合則不為球門。
c)在滿足上述規則的基礎上，兩門柱之間的距離和最長的門柱之間也應滿足一定的比例要求。比例係數的下限為0.5，上限為2.5，如果不符合則不為球門。
d)在滿足上述規則的基礎上，為了避免將特寫中球網或者球員當成門柱，要求門柱像素具有一定的連續性，即每個球門柱不能出現太多的間斷。要求每個門柱的上下界之差與門柱長度的差值小於20個像素，如果不符合則不為球門。
e)在滿足上述規則的基礎上，由兩個門柱的構成的最小矩形的中心位置應在一定的範圍之內。由於球門一般出現在視頻圖像幀的中上部分，所以該矩形的中心位置應該不低於圖像高度的0.8倍，如果不符合則不為球門。
f)當上述條件都符合時，會出現那些將遠景中交錯出現的球員提取出的邊緣誤判為球門柱的情況，為了避免這種情況的出現，必須保證兩個門柱在垂直方向上的上下邊界的距離符合一定的閾值要求，即也應在合理的距離之內。這裡本實施例規定具有最小下界的球門柱的上界與具有最大上界的球門柱的下界之間的距離應該小於4個像素，如果不符合則不為球門。
結合這些啟發式的規則，最終得到球門柱。
2、精彩事件檢測本發明在檢測到球門的基礎上，結合一些啟發式的規則就可準確的檢測到足球視頻中的精彩事件。在找到球門幀之後，結合球門鏡頭前後幀的鏡頭類型信息，即遠景、中景、特寫信息就可檢測出不同類型的精彩事件，這些鏡頭類型信息的提取可採用現有的技術，可參見Ekin等人的「Automatic Soccer Video Analysis andSummarization」中提到的鏡頭類型提取方法。
本發明以足球比賽中最吸引人注意的射門事件為例來具體說明基於球門檢測的精彩事件檢測方法。當發生射門事件時，最先出現的禁區附近的區域，這通常為包含清晰球門的遠景鏡頭，這樣的鏡頭持續一段時間後，射門事件完成，通常會出現運動員或者裁判員的特寫鏡頭。射門事件檢測的流程如圖1所示，對於輸入的視頻流序列，首先檢測當前幀中是否存在球門，如果存在球門且連續出現100幀以上的包含有球門的遠景鏡頭，則有可能為一個射門事件，繼續向後檢測其後的視頻幀是否存在特寫鏡頭，如果特寫鏡頭的數目超過40幀，則此段視頻流為一個射門精彩事件，否則繼續向後面的視頻流查找精彩射門事件。
實施例2在實施例1檢測球門的基礎上，結合角球位置的檢測，則可檢測出角球事件。
最後所應說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制。儘管參照實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，都不脫離本發明技術方案的精神和範圍，其均應涵蓋在本發明的權利要求範圍當中。
權利要求
1.一種球門檢測方法，所述球門是指足球視頻中的足球球門，包括如下步驟(1)提取一幀彩色足球視頻圖像；(2)對上述視頻幀圖像採用草帽變換提取邊緣圖像；(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段；(4)在上一步驟得到的線段中，採用哈夫變換選取兩根最長的線段作為候選球門柱；(5)採用啟發式規則確定上一步驟中的候選球門柱是否是球門。
2.根據權利要求1所述球門檢測方法，其特徵是，所述步驟(1)中，對於一幀圖像的提取是逐幀提取，或是隔幀提取，或是每隔5～20幀提取。
3.根據權利要求1所述球門檢測方法，其特徵是，所述步驟(2)中提取邊緣圖像的步驟如下(a)對彩色圖像做草帽變換提取彩色邊緣圖像；(b)對彩色邊緣圖像進行灰度變換得到灰度圖像；(c)採用自適應的方法將灰度圖像二值化，得到二值黑白邊緣圖像。
4.根據權利要求3所述球門檢測方法，其特徵是，所述步驟(c)中採用自適應的方法將灰度圖像二值化，是指如下步驟採用2-均值聚類，將灰度邊緣圖像的直方圖聚為兩類，得到一高一低兩類聚類中心，對於灰度圖像中的每個像素，如果離高像素值的聚類中心較近，則將其置為白色，反之如果離低像素值的聚類中心較近，則將其置為黑色。
5.根據權利要求1或4所述球門檢測方法，其特徵是，所述步驟(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段，是指在得到的二值黑白邊緣圖像的基礎上，對於每個白色象素，搜索其豎直方向上下鄰域為8至20個像素的範圍，如果所述範圍內全為白色像素，則所述範圍表示的線段為候選球門柱。
6.根據權利要求1所述球門檢測方法，其特徵是，所述步驟(5)中所述啟發式規則是指(a)兩根球門柱的長度都符合在5～100個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(b)兩根球門柱之間的距離符合在20～160個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(c)兩根球門柱之間的距離和最長球門柱之間的比例係數在0.5～3.5的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(d)球門柱的線段保持一定連續性，每個球門柱的上下界之差與門柱長度的差值在0～25個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(e)兩根球門柱構成的最小矩形的中心位置應處在一定的區域內，其中心點的縱坐標應在0～240的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(f)兩根球門柱的位置應符合一定的閾值要求，具有最小下界的球門柱的上界與具有最大上界的球門柱的下界之間的距離應在0～6個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
7.一種基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法，包括如下步驟1)球門檢測；2)在檢測到球門的基礎上，結合第一啟發式規則檢測足球視頻中的精彩事件。所述步驟1)球門檢測包括如下步驟(1)提取一幀彩色足球視頻圖像；(2)對上述視頻幀圖像採用草帽變換提取邊緣圖像；(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段；(4)在上一步驟得到的線段中，採用哈夫變換選取兩根最長的線段作為候選球門柱；(5)採用第二啟發式規則確定上一步驟中的候選球門柱是否是球門；所述步驟(2)中提取邊緣圖像的步驟如下(a)對彩色圖像做草帽變換提取彩色邊緣圖像；(b)對彩色邊緣圖像進行灰度變換得到灰度圖像；(c)採用自適應的方法將灰度圖像二值化，得到二值黑白邊緣圖像，具體是採用2-均值聚類，將灰度邊緣圖像的直方圖聚為兩類，得到一高一低兩類聚類中心，對於灰度圖像中的每個像素，如果離高像素值的聚類中心較近，則將其置為白色，反之如果離低像素值的聚類中心較近，則將其置為黑色；所述步驟(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段，是指在得到的二值黑白邊緣圖像的基礎上，對於每個白色象素，搜索其豎直方向上下鄰域為8至20個像素的範圍，如果所述範圍內全為白色像素，則所述範圍表示的線段為候選球門柱。所述步驟5)中所述第二啟發式規則是指(a)兩根球門柱的長度都符合在5～100個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(b)兩根球門柱之間的距離符合在20～160個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(c)兩根球門柱之間的距離和最長球門柱之間的比例係數在0.5～3.5的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(d)球門柱的線段保持一定連續性，每個球門柱的上下界之差與門柱長度的差值在0～25個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(e)兩根球門柱構成的最小矩形的中心位置應處在一定的區域內，其中心點的縱坐標應在0～240的範圍內，如果不符合則認為不是球門；和(f)兩根球門柱的位置應符合一定的閾值要求，具有最小下界的球門柱的上界與具有最大上界的球門柱的下界之間的距離應在0～6個像素的範圍內，如果不符合則認為不是球門。
8.根據權利要求7所述基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法，其特徵是，所述步驟2)中第一啟發式規則是指在找到球門之後，結合視頻中球門鏡頭的前後幀的鏡頭類型信息檢測出不同類型的精彩事件。
9.根據權利要求7所述基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法，其特徵是，所述步驟(1)中，對於一幀圖像的提取是逐幀提取，或是隔幀提取，或是每隔固定的5～20幀提取。
10.根據權利要求7所述基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法，其特徵是，對於射門精彩事件的檢測步驟為首先檢測當前幀中是否存在球門，如果存在球門且連續出現100幀以上的包含有球門的遠景鏡頭，則作為候選射門事件，繼續向後檢測其後的視頻幀是否存在特寫鏡頭，如果特寫鏡頭的數目超過40幀，則此段視頻流為一個射門精彩事件，否則繼續向後面的視頻流查找精彩射門事件。
全文摘要
本發明公開了一種球門檢測和基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法。球門檢測的方法步驟包括(1)提取一幀彩色足球視頻圖像；(2)對視頻幀圖像採用草帽變換提取邊緣圖像；(3)在邊緣圖像的基礎上搜索豎直方向鄰域符合一定閾值的線段；(4)在上一步驟得到的線段中，採用哈夫變換選取兩根最長的線段作為候選球門柱；(5)採用第二啟發式規則確定上一步驟中的候選球門柱是否是球門。基於球門檢測的足球視頻精彩事件檢測方法步驟包括1)球門檢測；2)在檢測到球門的基礎上，結合第一啟發式規則檢測足球視頻中的精彩事件。本發明具有準確、快速、誤檢率低的優點。
文檔編號G06K9/38GK1991864SQ20051013521
公開日2007年7月4日 申請日期2005年12月27日 優先權日2005年12月27日
發明者楊穎 , 欒煥博, 曹娟, 張勇東, 林守勳 申請人:中國科學院計算技術研究所