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1、镜头边缘检测,简介,如何才能在众多的视频信息中用最短时间找到自己所需要的内容，已经成了一个亟待解决的事情。镜头边界检测是视频检索的关键性技术之一。当镜头发生转换时，会造成一些明显的变化。例如镜头连续帧之间相应位置像素点差值的变大、颜色分布发生明显改变或者物体边缘的突然出现与消失。镜头边界检测从本质上讲就是检测这些明显特征的变化。由于镜头中的内容有多种描述方法，所以相应的也有多种镜头边界检测方法。,基本概念,视频：视频一般是由许多个场景拼接而成的,它在时间、空间和图像结构上都具有一定地连续性。从根本上讲，它是一组动态的图像序列，所描述的是一个完整的故事。场景：包含一个或多个镜头，并且这些镜头内容
2、相近，只是从不同的角度对同一个事件进行描述。一般叙述的是一个阶段性的故事。镜头：镜头是视频数据结构中的基本单位，它由若干帧时间上连续的图像组成。在内容上具有很大的相似性。帧：帧作为视频数据结构中的最小单元，从本质上来讲是一幅静态的的图像。连续帧之间会发生变化。,镜头边界：两个镜头发生转换的时候，会出现一些明显的变化。例如镜头连续帧之间相应位置像素点差值的变大、颜色分布发生明显的改变或者物体边缘的突然出现与消失。镜头边界是视频镜头相邻帧的内容出现了某种意义上的变化,即镜头边界反映的是视频内容的不连续性。镜头边界检测从本质上讲就是检测这些明显特征的变化。,视频镜头边界分类,视频镜头边界主要有两种，
3、分别为突变镜头边界与渐变镜头边界。其中突变镜头边界是一个镜头直接转换到另一个镜头,两个镜头之间没有使用任何摄影编辑效果。它的特点是镜头的变换发生在两帧图像之间,这两帧图像分属不同的镜头，两帧图像的最基本特征已发生改变。渐变镜头边界是指一个镜头渐渐过渡到另一个镜头,镜头之间会有一些空间或时间上的编辑效果,包括淡入淡出，溶解等。它的主要特点是渐变过程中相邻两帧图像变化相对较小，所以渐变过程通常为几帧到十几帧。,性能标准,通常，在视频镜头边界检测中，要用查全率和准确率两个概念还衡量检测算法的检测精度，这两个概念定义如下：,另外，在镜头边界检测中还有两个参数经常被用到，即漏检率和误检率：（1）漏检率=
4、1-查全率（2）误检率=1-查准率,连续帧相减原理,由于人眼是以像素为单位来辨别图象的相似度或者差异度的,两帧图像在同一位置上相同像素点的个数越多,这两帧图像就越相似。由此,提出基于连续帧相减的像素差法。该方法主要原理就是判断相邻图像帧中发生变化的像素点的多少。首先统计两幅图像对应像素点变化率超过阈值F1的像素点个数。然后，将变化的像素点个数与第二个预定的阈值F2比较，如果超过范围，则认为这两帧之间发生较大变化，判断其为镜头边界。,连续帧相减MATLAB实现,读取视频序列，获取帧高h，帧宽w，总帧数frames,i=2,提取帧x(i)与x(i-1),并灰度转换,iframes,kw,j=1,输
5、出帧号,mw*h*7%,j=j+1,i=i+1,jh,计算像素点变化率e,k=1,存入数组m,e25%,程序代码：info=aviinfo(E:Hepburn.avi);%录入AVI视频的相关信息mov=aviread(E:Hepburn.avi);%读入视频frames=size(mov,2);%获取视频中的帧总数w=info.Width;%帧宽h=info.Height;%帧高 m=zeros(frames,1);for i=2:frames x=mov(i-1).cdata(:,:,:);y=mov(i).cdata(:,:,:);a=rgb2gray(x);b=rgb2gray(y);
6、%c=im2double(a);%d=im2double(b);e=abs(a-b)./(a+b);for j=1:h for k=1:w if e(j,k)0.25%对于突变检测，像素点变化率阈值可选范围较大 m(i)=m(i)+1;end end end if m(i)h*w*0.07%阈值设为总像素点数的7%disp(i-1);end endn=1:frames;plot(n,m);xlabel(帧数,FontWeight,bold);ylabel(像素点变化数,FontWeight,bold);title(连续帧相减,FontSize,12,FontWeight,bold,FontNa
7、me,隶书),程序运行结果：程序输出结果为37，110。即第37帧和110帧为镜头突变边界。并且由图3.3可以看出37与38帧与110与111帧像素差远远超出其它相邻帧像素差。将视频打成帧图像，查看第37帧与110帧。程序运行结果正确，第37帧与110帧确实为镜头突变边界。,程序运行结果：程序输出结果为37，110。即第37帧和110帧为镜头突变边界。并且由图3.3可以看出37与38帧与110与111帧像素差远远超出其它相邻帧像素差。将视频打成帧图像，查看第37帧与110帧。程序运行结果正确，第37帧与110帧确实为镜头突变边界。,程序运行结果：程序输出结果为37，110。即第37帧和110帧
8、为镜头突变边界。并且由图3.3可以看出37与38帧与110与111帧像素差远远超出其它相邻帧像素差。将视频打成帧图像，查看第37帧与110帧。程序运行结果正确，第37帧与110帧确实为镜头突变边界。,程序运行结果：程序输出结果为37，110。即第37帧和110帧为镜头突变边界。并且由图3.3可以看出37与38帧与110与111帧像素差远远超出其它相邻帧像素差。将视频打成帧图像，查看第37帧与110帧。程序运行结果正确，第37帧与110帧确实为镜头突变边界。,连续帧相减优点与缺点优点：在计算两视频帧图像的帧间差时考虑到了像素的位置关系,因此计算的图像帧间差较为精确。缺点：对摄像机运动敏感，如放缩
9、、平移。对视频序列内物体的运动同样敏感。解决办法：通过滤波器的使用来降低摄像机及目标运动的干扰，提高算法对于摄像机及目标运动的容忍度。在比较一帧的每个像素前，用它的邻近区域的平均值来代替，这也过滤了输入图像的一些噪声。,直方图相减原理基于直方图的方法也是利用视频图像帧间差进行镜头边界检测的方法。它的原理也很简单，具体操作过程如下：首先计算连续两帧图像的直方图，然后统计相邻两帧中所有像素在不同灰度上的分布差异，即直方图相减。当差异的累加值超过阈值T时，即检测到镜头边界。,程序代码：info=aviinfo(E:Hepburn.avi);%录入AVI视频的相关信息mov=aviread(E:Hep
10、burn.avi);%读入视频frames=size(mov,2);%获取视频中的帧总数w=info.Width;%帧宽h=info.Height;%帧高%for x=1:frames%mov=aviread(E:Hepburn.avi,x);%I=mov.cdata;%J=rgb2gray(I);%转成灰度图%imwrite(J,strcat(int2str(m),.,bmp);%将视频打成帧图像%end,for i=2:frames x=mov(i-1).cdata(:,:,:);%读取视频帧 y=mov(i).cdata(:,:,:);a=rgb2gray(x);%转成灰度图 b=rgb
11、2gray(y);e=imhist(a);f=imhist(b);g(i)=sum(abs(e-f);%直方图帧差 k=sum(g);th=k*0.11;%阈值设定为差异累加值的11%if g(i)th disp(i-1);%输出帧号 endendh=1:frames;plot(h,g);%直方图帧差图xlabel(帧数,FontWeight,bold);ylabel(直方图帧差,FontWeight,bold);title(直方图相减,FontSize,12,FontWeight,bold,FontName,隶书),直方图相减优点与缺点优点：基于直方图的方法对于摄像机及目标运动不是特别敏感，因为它没有考虑图像帧的位置信息，忽略了帧内的空间变化。缺点：这种方法有可能造成漏检，因为有可能出现两个图像有类似的直方图但却是完全不同的内容。然而，这种事件的概率是足够低。,渐变检测,连续帧相减MATLAB实现,直方图相减MATLAB实现,
