一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法
2023-11-02 11:03:22
專利名稱：一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法
技術領域：
本發明屬於視頻內容分析領域，具體涉及一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法。
背景技術：
隨著多媒體技術的不斷發展，人們接觸到的視頻數據以前所未有的速度增長，因此，面對海量的視頻信息，如何方便、快捷、準確地檢索到所需要的信息，一直是人們關注的熱點。採用人工視頻分類方法太耗時且易受人為因素的影響，在各種視頻分析方法中，首要任務是鏡頭分割。鏡頭分割是其他視頻分析方法的基礎。在此基礎上，可以進一步開展視頻關鍵巾貞提取和基於內容的視頻檢索技術的研究。在視頻分析領域，國內外學者對鏡頭邊界檢測做了大量的研究工作。主要包括以下方法:基於像素、基於直方圖、基於邊緣特徵和基於模型等，這些算法都有一定的局限性。比如，基於像素的方法計算簡單且易於實現，但是對噪聲和鏡頭或物體運動非常敏感。大部分算法只針對鏡頭邊界的一次檢測，這樣導致準確率不高。
發明內容
本發明針對現有技術的不足，本文提供一種結合非均勻分塊、自適應二分查找和加速穩健特徵(SURF)算法的具有雙重檢測機制的視頻鏡頭分割算法。本發明方法具體包括以下步驟:
(1)用基於HSV空間上的自適應二分查找算法進行鏡頭邊界初檢；
(2)採用SURF算法對鏡頭邊界進行復檢；
(3)滑動窗口完成鏡頭分表I]。本發明的有益效果:
第一，針對大部分鏡頭邊界檢測算法只針對鏡頭邊界的一次檢測導致準確率不高的特點，本發明採用了結合非均勻分塊、自適應二分查找和加速穩健特徵(SURF)算法的具有雙重檢測機制的視頻鏡頭分割算法，可以有效地提高算法的準確率。第二，雖然復檢功能會使算法複雜度稍微提高，但是初檢功能上本發明採用了滑動窗口機制可以有效地降低算法複雜度。所以，總體上來看，本發明在提高檢測準確率的基礎上，也保證了算法的複雜度並不高。
圖1為本發明方法流程 圖2為非均勻分塊 圖3為SURF算法復檢流程圖。
具體實施方式
以下結合附圖對本發明作進一步說明。如圖1所示，本發明檢測鏡頭邊界方法，包括以下步驟:
1、讀取並解碼一個視頻窗口，將窗口平均分為2個子窗口，最中間一幀同時屬於左子窗口和右子窗口，各設置為8中貞。2、計算每個子窗口的首、尾兩幀之間的差異，分別記為Dl和Dr。計算過程為按圖2所示對每個視頻幀進行非均勻分塊，分別計算3種分塊基於HSV空間模型的色調、飽和度和亮度的差值，再計算基於HSV空間模型的總的色調、飽和度和亮度的差值。總的色調、飽和度和亮度的差值分別記為
權利要求
1.種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法，其特徵在於包括如下步驟: 步驟(I)用基於HSV空間上的自適應二分查找算法進行鏡頭邊界初檢； 步驟(2)採用SURF算法對鏡頭邊界進行復檢； 步驟(3)滑動窗口完成鏡頭分表I]。
2.據權利要求1所述的一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法，其特徵是:步驟(I)的具體方法如下: A)首先讀取一個視頻窗口，將視頻窗口平均分成左子窗口和右子窗口，各設置為8幀； B)以3:14:3的比率同時將視頻長和寬分成3段，其中4個角屬於同一分塊，中心屬於獨立的一個分塊，其餘的屬於同一分塊，這樣就分成3大塊； C)在每一個分塊上計算基於HSV顏色空間上的色調、飽和度和亮度值； D)構造色調、飽和度和亮度值的幀間差，計算公式如下:
3.據權利要求1所述的一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法，其特徵是:步驟(2)的具體方法如下: 如果初檢結果認為可能存在鏡頭邊界，則提取鏡頭邊界首尾兩幀各自的SURF特徵點，記其數量分別為I1和I2 ；
4.據權利要求1所述的一種基於雙重檢測模型的鏡頭邊界檢測方法，其特徵是:步驟(3)的具體方法如下: 如果檢測到鏡頭邊界，以該鏡頭的尾幀作為下一個窗口的首幀；否則當前窗口的第15幀作為下一個窗口的首幀；重複步驟(I)和步驟(2)直到視頻結束；最後可能出現左子窗口的幀數少於右子窗口，則對左子窗口和右子窗口分別只比較首尾兩幀差異；如果差異明顯，則認為存在鏡頭邊界；最後也可能出現左子窗口的幀數不多於8幀，即無右子窗口，則只需比較左子窗口的首尾兩幀之間的差異；如果差異明顯，則認為存在鏡頭邊界。
全文摘要
本發明公開了一種基於雙重檢測模型的視頻邊界檢測方法。該方法分為初檢和復檢兩階段，首先將輸入視頻每一視頻幀轉換成HSV色彩空間，然後利用非均勻分塊作為判定因子，並結合基於滑動窗口的自適應二分查找的機制進行鏡頭邊界初檢；復檢過程利用SURF算法對初檢得到的鏡頭邊界進行匹配，剔除初檢中的誤檢。該方法能顯著提高鏡頭邊界檢測的準確率。
文檔編號G06T7/00GK103093467SQ20131002088
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月21日 優先權日2013年1月21日
發明者姜明, 黃敬埕, 王興起, 湯景凡, 張旻, 吳春明, 沈幸峰 申請人:杭州電子科技大學