【正文】 研究?jī)?nèi) 容是基于 MATLAB 針對(duì)非壓縮域視頻的鏡頭邊界檢測(cè)算法。一般敘述的是一個(gè)階段性的故事。連續(xù)幀之間會(huì)發(fā)生變化。 鏡頭邊界檢測(cè)從本質(zhì)上講就是檢測(cè)這些明顯特征的變化。漸變鏡頭邊界是指一個(gè)鏡頭漸漸過(guò)渡到另一個(gè)鏡頭 ,鏡頭之間會(huì)有一些空間或時(shí)間上的編輯效果 ,包括淡入淡出，溶解等。 目前大部分的視頻鏡頭轉(zhuǎn)換方式為突變鏡頭，少部分為漸變鏡頭。 壓縮域鏡頭邊界檢測(cè)算法是針對(duì)經(jīng)過(guò)壓縮的數(shù)字視頻的。 本文研究?jī)?nèi)容是基于 MATLAB 針對(duì)非壓縮域視頻的鏡頭邊界檢測(cè)算法。 （ 2）選擇閾值 如何選擇一個(gè)合適的閾值是應(yīng)用幀差法進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè)最關(guān)鍵的一個(gè)問(wèn)題，選取的閾值是否合適直接影響著鏡頭邊界檢測(cè)的結(jié)果。 （ 4） 光照變化及閃光引起的誤檢 在鏡頭中出現(xiàn)的閃光以及光照條件的變化會(huì)造成視頻幀亮度的變化，從而引起視頻幀間差的變化，使得鏡頭邊界檢測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤，造成誤檢。 圖 鏡頭邊界檢測(cè)過(guò)程 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 6 主要方法及存在的問(wèn)題 視頻鏡頭邊界檢測(cè)的實(shí)質(zhì)就是檢測(cè)視頻鏡頭連續(xù)相鄰幀或非相鄰幀差的差異度或相似度，當(dāng)相似度或差異度大于或小于一個(gè)閾值時(shí)，則判定出現(xiàn)視頻鏡頭突變或漸變邊界?；谥狈綀D的方法也是利用視頻圖像幀間差進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè)的方法。這種算法將圖像進(jìn)行分塊，然后 將相鄰幀所對(duì)應(yīng)的塊進(jìn)行比較，統(tǒng)計(jì)變化率超過(guò)閾值 F1 的個(gè)數(shù)。檢測(cè)漸變鏡頭邊界與突變鏡頭邊界唯一不同的是閾值的選取不同。它的原理也比較簡(jiǎn)單，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下，首先計(jì)算連續(xù)兩幀的直方圖，然后計(jì)算直方圖交集，當(dāng)連續(xù)兩個(gè)視頻圖像幀的相似度小于閾值 F1 時(shí)，則判定出現(xiàn)鏡頭邊界。還可以利用像素差法與直方圖法的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)，不僅可以達(dá)到好的漸變檢測(cè)效果，還能消除攝像機(jī)及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)對(duì)結(jié)果的影響。這兩種方法對(duì)于閾值的依賴性較強(qiáng)。 性能標(biāo)準(zhǔn) 通常，在視頻鏡頭邊界檢測(cè)中，要用查全率和準(zhǔn)確率兩個(gè)概念還衡量檢測(cè)算法的檢測(cè)精度，這兩個(gè)概念定義如下： 另外，在鏡頭邊界檢測(cè)中還有兩個(gè)參數(shù)經(jīng)常被用到，即漏檢率和誤檢率： （ 1）漏檢率 =1查全率 （ 2）誤檢率 =1查準(zhǔn)率 實(shí)際的鏡頭切變數(shù) 數(shù)準(zhǔn)確檢測(cè)到的鏡頭切變查全率 ? 數(shù)全部檢測(cè)到的鏡頭切變 數(shù)準(zhǔn)確檢測(cè)到的鏡頭切變查準(zhǔn)率 ?內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 8 第二章 視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) MATLAB 簡(jiǎn)介 在所有的多媒體數(shù)據(jù)類型中，視頻數(shù)據(jù)是最復(fù)雜的。 視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 視頻數(shù)據(jù)特點(diǎn) 視頻是對(duì)于人類來(lái)講，是非常重要的信息源。視頻數(shù)據(jù)本身就有很多屬性 ,包括像素位置、顏色紋理、形狀以及運(yùn)動(dòng)等。運(yùn)動(dòng)特征、形狀和視頻圖像像素位置對(duì)于視頻也是非常重要的屬性，但是這些屬性的提取一般來(lái)說(shuō)比較困難，本文只對(duì)視頻圖像幀的像素位置屬性和灰度直方圖屬性作研究。而對(duì)幀圖像的處理達(dá)到鏡頭邊界檢測(cè)，使鏡頭分割是對(duì)視頻處理的一個(gè)基礎(chǔ)操作。 （ 3） MATLAB 應(yīng)用程序接口（ API） API 是 MATLAB 程序所提供的，以便于和其他的高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行相互連接的一個(gè)互動(dòng)對(duì)接函數(shù)庫(kù)，各種語(yǔ)言之間通過(guò)對(duì) MAT文件的讀寫(xiě)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的相互交流。 MATLAB 主要特點(diǎn) 工作平臺(tái)環(huán)境友好 MATLAB 由一系列工具組成。 MATLAB 圖像處理工具箱 本文所用的 MATLAB 為 MATLAB R2021a。如本文中使用的視頻《羅馬假日》， MATLAB 就不能正常讀取。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 11 第三章 視頻鏡頭突變檢測(cè) 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 本文中的鏡頭突變檢測(cè)就是檢測(cè)視頻序列中像素點(diǎn)數(shù)目變化與直方圖幀差變化的峰值點(diǎn)，也就是內(nèi)容變化程度的最大處。該方法主要原理就是判斷相鄰圖像幀中發(fā)生變化的像素點(diǎn)的多少。經(jīng)常采用的一種方法是：使用濾波器來(lái)降低視頻圖像幀噪聲，在比較一幀的每個(gè)像素前，用它的鄰近區(qū)域的平均值來(lái)代替，這也過(guò)濾了輸入圖像的一些噪聲。 基于直方圖的 方法雖然對(duì)于攝像機(jī)及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)不敏感，但它忽略了幀內(nèi)的空間變化，所以有可能造成鏡頭邊界的誤檢與漏檢?；趬K的鏡頭邊界檢測(cè)算法就可以達(dá)到這個(gè)目的。由此 ,提出基于連續(xù)幀相減的像素差法。 連續(xù)幀相減程序?qū)崿F(xiàn) 圖 視頻《羅馬假日》突變鏡頭部分視頻幀 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 14 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\39。%幀寬 h=。 a=rgb2gray(x)。 e=abs(ab)./(a+b)。 plot(n,m)。FontWeight39。 ylabel(39。,39。連續(xù)幀相減 39。FontWeight39。FontName39。即第 37幀和 110幀為鏡頭突變邊界。 連續(xù)幀相減優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn)： 在計(jì)算兩視頻幀圖像的幀間差時(shí)考慮到了像素的位置關(guān)系 ,因此計(jì)算的圖像幀間差較為精確。在比較一幀的每個(gè)像素前，用它的鄰近區(qū)域的平均值來(lái)代替，這也過(guò)濾了輸入圖像的一些噪聲。 直方圖相減程序?qū)崿F(xiàn) 圖 視頻《羅馬假日 》突變鏡頭部分視頻幀 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 18 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\39。%幀寬 h=。 % I=。,39。%讀取視頻幀 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 f=imhist(b)。%閾值設(shè)定為差異累加值的 11% if g(i)th disp(i1)。幀數(shù) 39。bold39。,39。)。FontSize39。bold39。隸書(shū) 39。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 20 第四章 漸變檢測(cè) 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 漸變鏡頭邊界是指一個(gè)鏡頭漸漸過(guò)渡到另一個(gè)鏡頭 ,鏡頭之間會(huì)有一些空間或時(shí)間上的編輯效果 ,包括淡入淡出，溶解等。目前鏡頭突變檢測(cè)已經(jīng)比較成熟，但是鏡頭漸變檢測(cè)還存在一些問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)，只計(jì)算相鄰幀的幀間差，對(duì)于漸變鏡頭邊界的檢測(cè)來(lái)講，有一種方法就是當(dāng)幀間差超過(guò)閾值 F1 時(shí)，標(biāo)記為漸變起始幀，然后接下來(lái)每一幀都與起始幀作差，以此來(lái)判定鏡頭邊界。 （ 3）其它方法的組合 在實(shí)際中，經(jīng)常需要將突變鏡頭與漸變鏡頭放在一起檢測(cè)?；蛘卟捎弥狈綀D幀差的均值與方差變化來(lái)找出漸變鏡頭邊界。%錄入 AVI視頻的相關(guān)信息 mov=aviread(39。%獲取視頻中的幀總數(shù) w=。 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 %d=im2double(b)。 end end n=1:frames。,39。)。FontWeight39。 title(39。,12,39。,39。) 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 23 程序運(yùn)行結(jié)果： 111，即第 111 幀為視頻鏡頭邊界。%錄入 AVI視頻的相關(guān)信息 mov=aviread(39。%獲取視頻中的幀總數(shù) w=。,x)。.39。%將視頻打成幀圖像 % end for i=2:frames x=mov(i1).cdata(:,:,:)。 e=imhist(a)。 th=k*。%直方圖幀差圖 xlabel(39。,39。直方圖幀差 39。bold39。,39。,39。,39。所以鏡頭邊界檢測(cè)算法的研究也越來(lái)越重要。 本文首先介紹了關(guān)于視頻鏡頭邊界的一些基本概念，包括場(chǎng)景、鏡頭以及幀等。本文主要使用的方法為基于 MATLAB 連續(xù)幀相減的像素差法和直方圖相減法 。然后又使用了直方圖相減法對(duì)突變鏡頭邊界進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)連續(xù)幀幀差超過(guò)累計(jì)直方圖幀差和的 11%時(shí)，即判定為鏡頭邊界。利用直方圖相減法進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，閾值設(shè)定為累積直方圖幀差的 3%。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 28 參考文獻(xiàn) [1] 周品，李曉東 .MATLAB 數(shù)字圖像處理 .北京 .清華大學(xué)出版社 .2021： [2] 劉文萍， 李也白，張常年 .視頻鏡頭邊緣檢測(cè)技術(shù) .計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 .： [3] 郭阿弟 .鏡頭邊界檢測(cè)方法的研究 .蘭州大學(xué) .2021. 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[20] 華維東 .視頻實(shí)驗(yàn)報(bào)告 . 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 29 謝辭 畢業(yè)論文終于要定稿了，要感謝的人有很多。在此，我對(duì)我的導(dǎo)師李維雅老師表示由衷地感謝和敬意。明白了計(jì)算機(jī)的如何工作的，明白了信號(hào)是怎么傳輸?shù)?，明白了視頻圖像是如何實(shí)現(xiàn)壓縮的。相信這些都會(huì)在接下來(lái)的時(shí)間里對(duì)我有所 幫助。s time for the wild fruits to ripe. The picturesque Arxan in Autumn is indeed a fairyland only exists in a dream that satisfies all your fantasies. If it rains heavily on Saturday night, some elderly Chinese will say it is because Zhinu, or the Weaving Maid, is crying on the day she met her husband Niulang, or the Cowherd, on the Milky Way. Most Chinese remember being told this romantic tragedy when they were children on Qixi, or the Seventh Night Festival, which falls on the seventh day of the seventh lunar month, which is usually in early August. This year it falls on Saturday, August 2. Folklore Story As the story goes, once there was a cowherd, Niulang, who lived with his elder brother and sisterinlaw. But she disliked and abused him, and the boy was forced to leave home with only an old cow for pany. The cow, however, was a former god who had violated imperial rules and was sent to earth in bovine form. One day the cow led Niulang to a lake where fairies took a bath on earth. Among them was Zhinu, the most beautiful fairy and a skilled seamstress. The two fell in love at first sight and were soon married. They had a son and daughter and their happy life was held up as an example for hundreds of years