基于多层级颜色直方图差异的视频镜头分割方法研究

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1、基于多层级颜色直方图差异的视频镜头分割方法研究李宗杰2016年01月中图分类号：TP37UDC分类号：004基于多层级颜色直方图差异的视频镜头分割方法研究作者姓名李宗杰学院名称计算机学院指导教师刘峡壁副教授答辩委员会主席陆耀教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年01月ShotBoundaryDetectionbasedonMultilevelColorHistogramDifferencesCandidateName：ZongjieLiSchoolorDepartment:ComputerSc

2、ienceandTechnologyFacultyMentor:AssociateProf.XiabiLiuChair,ThesisCommittee：Prof.YaoLuDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefense：January,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中

3、除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着互联网及摄像技术的不断进步发展，使得数字视频的数量出现爆发式的增长。如何对视频进行分析，从而从如此大量的视频数据中准确快速获取有意义的信息越来越成为人们研究的热点。由于视频数据语义的丰富性及特征的复杂性，必须对视频数据的结构进行层次化的分析，并对其特征进行简化、

4、提取，从而使对视频进行分析成为可能。视频内容结构自顶向下可分为视频、场景、镜头、帧四个层次，在镜头层次对视频进行分析是被认为最合适的一个层次。视频的镜头分割可以用在视频分析的多种领域，如对视频的归类、视频的比较、基于内容的视频检索等。视频镜头的分割是对视频数据做一系列分析操作的极其重要的一个步骤，目前的镜头分割方法主要把镜头分为两种：突变镜头，渐变镜头。虽然对两种镜头的检测均取得了很好的研究，但是为了实现快速，高效的镜头分割目标，仍然还需要更加深入的研究，尤其是对渐变镜头分割的研究，仍然存在一定的不足，表现在对渐变变化的检测不够全面，或者往往需

5、要提取较多复杂的特征或者进行多次检测，造成检测效率的低下。在这样的背景下，本文在梳理近几年来视频镜头分割相关研究工作的基础上，从视频分析处理处理流程的角度对视频镜头的分割进行了研究，提出一种使用多层级颜色直方图差异完成渐变镜头转换为突变镜头的方法，通过放大渐变帧之间的变化差异，可以比较容易的定位渐变的起始帧和结束帧，然后剔除中间的渐变帧从而完成渐变镜头到突变镜头的转换。在对渐变镜头转换的基础上，提出一种三阶段检测镜头边界的方法，对视频镜头边界进行高效检测。通过多阶段递进式的检测过程，在每一个阶段对镜头边界的检测进行过滤，从而提高检测结果的准确率

6、。另外通过三阶段检测结果，对检测过程中使用到的检测阈值进行反馈式的自适应调节，提高算法对不同种类视频镜头分割的通用性。实验证明，本文使用的渐变转换突变方法及三阶段检测方法取得了很好的效果，对镜头分割具有较强的实际应用意义。关键词：镜头分割；渐变转换；多层级颜色直方图差异；镜头检测。I北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentoftheInternetandvideotechnology,thenumberofdigitalvideoappearsexplosivegrowth.Ithasbecomeahotre

7、searchhowtoanalyzethevideosoastoobtainmeaningfulinformationaccuratelyandrapidlyfromsuchalargeamountofvideodata.Duetothecomplexityofvideodatasemanticrichnessandcharacteristics,wemustanalysisofthehierarchicalstructureofvideodatatosimplifyitscharacteristicsandfeatureextraction,

8、sothatonthevideoanalysispossible.Videocontentstructurecanbedividedintofourl