自动化技术与应用
自動化技術與應用
자동화기술여응용
TECHNIQUES OF AUTOMATION AND APPLICATIONS
2015年
4期
84-89
,共6页
镜头边界检测%基色调%宏块%运动矢量%聚类
鏡頭邊界檢測%基色調%宏塊%運動矢量%聚類
경두변계검측%기색조%굉괴%운동시량%취류
shot boundary detection%base colors%macro block%motion vector%clustering
镜头边界检测是视频检索的首要问题,镜头转换分为突变和渐变,镜头边界的检测结果直接影响视频检索的准确度,针对这个问题,提出了在压缩域视频中进行镜头边界检测常用的两类方法:一类是基于I帧DC系数的方法;另一类是基于聚类的方法.前者先利用I帧的DC图进行镜头的粗略分割,再分别运用基色调、宏块信息和运动矢量进行精确分割;后者聚类法克服了帧的无序性.实验结果表明,第一类压缩域镜头边界检测的方法之于镜头的渐变检测效果普遍不理想,但是计算较第二类算法简便,第二类方法对渐变镜头的检测效果好于第一类,有效克服无序性是一种改进.
鏡頭邊界檢測是視頻檢索的首要問題,鏡頭轉換分為突變和漸變,鏡頭邊界的檢測結果直接影響視頻檢索的準確度,針對這箇問題,提齣瞭在壓縮域視頻中進行鏡頭邊界檢測常用的兩類方法:一類是基于I幀DC繫數的方法;另一類是基于聚類的方法.前者先利用I幀的DC圖進行鏡頭的粗略分割,再分彆運用基色調、宏塊信息和運動矢量進行精確分割;後者聚類法剋服瞭幀的無序性.實驗結果錶明,第一類壓縮域鏡頭邊界檢測的方法之于鏡頭的漸變檢測效果普遍不理想,但是計算較第二類算法簡便,第二類方法對漸變鏡頭的檢測效果好于第一類,有效剋服無序性是一種改進.
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