基于内容视频检索镜头分割方法的研究与实现

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1、独创性声明独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得桂林电子工业学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:日期:关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子工业学院有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属桂林电子工业学院。本人保证毕业离校后,发

2、表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子工业学院。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名:日期:导师签名:日期:1万方数据摘要摘要镜头分割是基于内容的视频检索的第一步,也是实现视频检索过程中需要解决的重要技术之一,直接影响到视频检索的成败。本文详细探讨了基于内容的视频检索中的镜头分割、关键帧提取、场景分割等关键技术,着重研究了其中的镜头分割技术。在对基于压缩域与解压缩域的镜头分割方法进行深入研究的基础上,对其中几种经典的镜头分割方法进行了改进

3、,提出了一种基于互信息的镜头分割方法。在基于MPEG-2解压缩域的镜头分割方法中,重点分析研究了基于一阶互信息的镜头分割方法,指出直接利用视频帧间互信息的大小进行镜头分割对大物体运动和摄像机操作敏感的局限性,利用视频帧间的互信息差序列对这种方法进行了改进。此外,借鉴高阶互信息在医学图像配准中的应用成果,将二阶互信息概念推广应用到视频镜头分割,提出一种基于二阶互信息的镜头分割方法。实验表明,上述两种方法具有较高的查全率和查准率,其中,基于二阶互信息的镜头分割方法检测效果优于基于一阶互信息的镜头分割方法。在压缩域的镜头分割方法中,研究了基于MPEG-2压缩域的镜头分割方法,通过提取压

4、缩域的DC图像序列,将解压缩域的几种镜头分割方法推广到压缩域。这些方2法包括基于象素差的方法、基于直方图的方法、基于X直方图的方法、基于块匹配的方法和本文提出的基于二阶互信息的镜头分割方法。通过对实验数据分析比较,结果表明,上述几种检测方法在压缩域中也具有良好的检测效果,其中,基于二阶互信息的镜头分割方法检测效果最好。关键词:基于内容的视频检索镜头分割互信息DC图像I万方数据AbstractAbstractAsthepreliminarysteptostructurethecontentsofvideo,shotsegmentationservesasoneofthekeytec

5、hniquesneedingtobesolvedintheprocessofcontent-basedvideoretrievalanddirectlyaffectstheeffectivenessofvideoretrieval.Afterthediscussionofsomekeytechniquesforcontent-basedvideoretrieval,suchasshotsegmentation,keyframesextractionandscenesegmentation,inthepaper,theshotsegmentationtechniqueismainl

6、yinvestigated,severalclassicalshotsegmentationalgorithmsbasedondecompresseddomainandcompresseddomainareimproved,andashotsegmentationmethodbasedonmutualinformationisproposed.IntheMPEG-2decompresseddomain,becauseofitssensitivitytothemotionorzoomofcamera,itisverifiedthatone-ordermutualinformatio

7、nbetweenvideoframesisinefficientinshotsegmentationandanimprovedmethodbasedonthedifferencesequencesofone-ordermutualinformationisputforward.Moreover,referringtotheapplicationfruitsofhigh-ordermutualinformationinmedicalimageregistration,theconc

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