基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法

摘要：

镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤,而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征,然后构造相异性测度函数,但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感,为克服此问题,提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法.该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检,然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术,通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认.由于分区直方图方法作为第1过滤器,可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目,从而提高了整个算法的效率,而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪,则对以上问题具有较好的鲁棒性.在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中,获得了97.2%查准率和96.4%的查全率.

关键词：镜头边界检测、图像分割、对象跟踪、分区直方图

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41;TN941.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60243006;国家教育部博士点基金项目20069998022

在线出版日期：2009-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1594-1600