[发明专利]一种镜头边界检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频内容分析技术领域，尤其是一种镜头边界检测方法。

背景技术

视频序列中，镜头的边界分为两大类：切变(abrupt transition)和渐变(gradualtransition)。切变是指变化突然发生在连续的两帧之间，而渐变是指变化发生在连续的多帧之间。渐变比较复杂，包括淡入淡出、溶解和擦除等。目前，国内外研究者提出了多种不同的镜头边界检测方法。镜头边界检测的基本思想是通过比较视频序列的帧间差异来寻找镜头边界变化的规律。首先提取视频帧的特征，这些特征必须能够较好地突出镜头边界与非边界的差异；然后利用这些特征量构造评判准则，并将评判准则结果与事先设定的阈值相比较，从而判定是否发生镜头变化。

镜头内的各帧画面在时间和空间上都是连续的，一个镜头中连续帧之间通常表现出较高的相似性。如果连续帧之间的非相似性(Dissimilarity)较大，往往是由于镜头转变而引起的。因此，镜头边界检测算法通常根据帧之间的非相似性来检测镜头的转变，这就需要寻找效果理想的视频帧特征和评判准则。另外在阈值选取方面，主要存在固定阈值和自适应阈值两种，固定阈值实现简单，但是无法适应视频类型和内容的变化。Zhang H J等^[2]最早提出了经典的双阈值判定方法，有效地解决了单阈值算法难以兼顾切变和渐变检测的问题。为了消除主观误差，一些自适应阈值方法随之产生，如Youn S等^[3]提出根据已逝时间和已检测镜头边界动态选取阈值的方法；Sze K W等^[4]提出利用最大熵阈值来确定镜头边界检测中最优阈值的方法；成勇等^[5]提出根据综合图像的颜色特征和空间特征进行阈值最优化选取的方法等。

目前，镜头切变已取得了不错的效果，这是因为切变时镜头之间没有过渡，由一个镜头瞬间直接转换到另一个镜头，表现出十分突出的非相似性特征；而镜头渐变则发生在一个时间段内，每帧的特征都不明显，很难根据某个时刻的特征值是否超过阈值进行镜头渐变的检测。

另外，在镜头边界检测中，还存在着闪光、镜头内部的物体运动以及摄像机自身运动等带来的“噪声”，也给现有的方法带来了干扰。由上可见，如何选取有效的视频特征、评判准则，以及如何选取自适应阈值是镜头边界检测中的重点和难点。

参考文献

[1]耿玉亮，须德，冯松鹤.一种快速有效的视频镜头边界检测方法[J].电子学报，2006，34(12)：2272-2277.

[2]Zhang H J，Kankanhalli A，Smoliar S W.Automatic partitioning offull-motio n video[J].Multimedia Systems，1993，1(1)：10-28.

[3]Youm S，Kim W.Dynamic threshold method for scene change detection[C]//Proceedings of IEEE ICME’03.Baltimore，USA：IEEE Computer Society，2003：337-340.

[4]Sze K W，Lam K M，Qiu G.Scene cut detection using the colored patternappearance model[C]//Proceedings of the IEEE ICIP2003.Barcelona，Spain：IEEEComputer Society，2003：1017-1020.

[5]成勇，须德.一种自动选取阈值的视频镜头边界检测算法[J].电子学报，2004，32(3)：508-511.

[6]杜奎然，肖国强，江健民.基于多种视频特征的镜头边界检测算法[J].计算机工程，2009，35(11)：243-245.

[7]杨淑莹.模式识别与智能计算[M].北京：电子工业出版社，2008.1，26-28.

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种镜头边界检测方法，采用如下技术方案：

一种镜头边界检测方法，包括以下步骤：