【正文】 s misery, the cow told him to turn its hide into a pair of shoes after it died. The magic shoes whisked Niulang, who carried his two children in baskets strung from a shoulder pole, off on a chase after the empress. The pursuit enraged the empress, who took her hairpin and slashed it across the sky creating the Milky Way which separated husband from wife. But all was not lost as magpies, moved by their love and devotion, formed a bridge across the Milky Way to reunite the family. Even the Jade Emperor was touched, and allowed Niulang and Zhinu to meet once a year on the seventh night of the seventh month. This is how Qixi came to be. The festival can be traced back to the Han Dynasty (206 BCAD 220). Traditionally, people would look up at the sky and find a bright star in the constellation Aquila as well as the star Vega, which are identified as Niulang and Zhinu. The two stars shine on opposite sides of the Milky Way. Customs In bygone days, Qixi was not only a special day for lovers, but also for girls. It is also known as the Begging for Skills Festival or Daughters39?？傊€有很多。在從開始寫作到最終完成得到了許多人的支持與幫助，是他們無私的幫助使我能夠圓滿的完成視頻鏡頭邊界檢測(cè)程序的設(shè)計(jì)，順利的完成整個(gè)畢業(yè)論文的撰寫，在此我對(duì)他們一并表示我最誠(chéng)摯的感謝。當(dāng)使用這兩種方法對(duì)《羅馬假日》進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，檢測(cè)結(jié)果良好，第 37 幀和第 110 幀為突變鏡頭邊界，幀間差遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過閾值。緊接著介紹了視頻鏡頭邊界的概念，視頻鏡頭邊界檢測(cè)算法的分類，視頻鏡頭邊界檢測(cè)的過程以及主要方法、存在的問題等。隸書 39。FontSize39。,39。幀數(shù) 39。 f=imhist(b)。,39。%幀寬 h=。 圖 連續(xù)幀相減程序運(yùn)行結(jié)果圖 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 24 直方圖相減 MATLAB實(shí)現(xiàn) 圖 視頻《羅馬假日》漸變鏡頭部分視頻幀 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 25 程序代碼： info=aviinfo(39。FontWeight39。,39。FontWeight39。 e=abs(ab)./(a+b)。%幀寬 h=。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 21 連續(xù)幀相減 MATLAB實(shí)現(xiàn) 圖 視頻《羅馬假日 》漸變鏡頭部分視頻幀 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 22 程序代碼： info=aviinfo(39。 （ 3） 直方圖交集法 直方圖交集法是利用兩個(gè)視頻圖像幀直方圖交集來檢測(cè)視頻鏡頭邊界的。它的主要特點(diǎn)是漸變 過程中相鄰兩幀圖像變化相對(duì)較小，所以漸變過程通常為幾幀到十幾幀。,39。 title(39。)。%輸出幀號(hào) end end h=1:frames。 a=rgb2gray(x)。 % J=rgb2gray(I)。)。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 16 直方圖相減 MATLAB實(shí)現(xiàn) MATLAB 程序流程圖 假 圖 MATLAB 程序流程圖 讀取視頻序列，獲取幀高 h，幀寬 w，總幀數(shù) frames i=2 提取幀 x(i)與 x(i1),并灰度轉(zhuǎn)換 i≤frames 計(jì)算幀差累積和 輸出幀號(hào) i=i+1 g(i)th 計(jì)算 x(i)與 x(i1)直方圖幀差g(i) 計(jì)算閾值 (累積和的 11%左右 ) 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 17 直方圖相減原理 基于直方圖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。 并且由圖 37與 38幀與 110與 111幀像素差遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其它相鄰幀像素差。,39。bold39。,39。 for j=1:h for k=1:w if e(j,k) %對(duì)于突變檢測(cè)，像素點(diǎn)變化率閾值可選范圍較大 m(i)=m(i)+1。%幀高 m=zeros(frames,1)。E:\39。它的原理與基于連續(xù)幀相減像素差法類似，所不同的是，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)變化率超過閾值 F1 的個(gè)數(shù)。 （ 2） 基于連續(xù)幀直方圖相減的方法 基于直方圖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。首先介紹一下一些典型的視頻鏡頭突變檢測(cè)方法。 MATLAB 提供的圖像處理工具箱提供了很多非常方便的函數(shù)。 MATLAB 工具箱 MATLAB 工具箱從功能上看，可以將他們分為學(xué)科性的工具包和功能性的工具包兩大部分。 視頻數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu) 在處理視頻數(shù)據(jù)時(shí)，需要將視頻數(shù)據(jù)分成視頻、場(chǎng)景、鏡頭和幀四層結(jié)構(gòu) 來表示，內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 9 便于表示其中內(nèi)容。因?yàn)橐曨l是動(dòng)態(tài)幀序列的組合 ,所以它與普通圖像有所不同，除了靜態(tài)圖像可以表示的 內(nèi)容以外，它還包括鏡頭中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的信息以及目標(biāo)隨時(shí)間變化的信息 ,因此對(duì)于視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的研究很有必要，意義重大。如何選擇一個(gè)合適的閾值是應(yīng)用這兩種方法進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè)最關(guān)鍵的一個(gè)問題，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。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)。當(dāng)個(gè)數(shù)超過閾值 F2時(shí)，即標(biāo)為視頻鏡頭邊界。 （ 1）利用視頻圖像相鄰幀差檢測(cè)鏡頭邊界的方法 本文所用的利用視頻圖像相鄰幀差進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè)的方法主要有連續(xù)幀相減法和直方圖相減法，它們是最簡(jiǎn)單的計(jì)算幀間差的方法，原理也很簡(jiǎn)單， 基于 連續(xù)幀相減的像素差方法的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。如果選取的閾值過大，會(huì)造成漏檢，而閾值太小又會(huì)造成誤檢。由 于越來越多的視頻是以壓縮形式保存的，所以有必要對(duì)壓縮視頻域進(jìn)行研究。它的主要特點(diǎn)是漸變過程中相鄰兩幀圖像變化相對(duì)較小，所以漸變過程通常為幾幀到十幾幀。 鏡頭邊界：兩個(gè) 鏡頭發(fā)生轉(zhuǎn)換的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)一些明顯的變化。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 2 第一章 視頻鏡頭邊界檢測(cè)概述 基本概念 視頻： 視頻一般是由許多個(gè)場(chǎng)景拼接而成的 ,它在時(shí)間、空間和圖像結(jié)構(gòu)上都具有一定地連續(xù)性。本章主要用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)突變鏡頭邊界檢測(cè)，包括程序流程圖和程序代碼。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。 鏡頭邊界檢測(cè)一直是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域 ， 已經(jīng)開發(fā)了許多自動(dòng)技術(shù)來檢測(cè)視頻序列中的幀轉(zhuǎn)換。 gradient detection。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。鏡頭邊界檢測(cè)是視頻檢索的關(guān)鍵性技術(shù)之一。 關(guān)鍵詞：鏡頭邊界檢測(cè)；直方圖；突變檢測(cè)；漸變檢測(cè)； 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè)論文 Abstract At present, the development of puter multimedia work technology, makes the most of the knowledge obtained by the visual. So, how do we in the video with the shortest time to find the content they need, has bee an urgent matter. Shot boundary detection is one of the key technologies for video retrieval. When the the lens conversion occurs, it will cause some significant changes. For example, the difference of the lens between consecutive frames corresponding pixel will bee larger, color distribution changed significantly or the edges of objects suddenly appear and disappear. In essence, the shot boundary detection is to detect changes in these distinguishing characteristics. Since the contents of the lens had been variously described method, the corresponding variety of shot boundary detection method. Nevertheless, the shot boundary detection technology is not mature. The main content of this paper is to use MATLAB to achieve the shot boundary detection, changes in the content of the lens, including mutations gradient. In this paper, using the consecutive frames subtraction, histogram subtraction. Keywords： shot boundary detection。這更說明了鏡頭邊界檢測(cè)技術(shù)的重要性。其中大部分是突變鏡頭。 第二章：視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) MATLAB 簡(jiǎn)介。同樣使用了連續(xù)幀相減與直方圖相減兩種方法。在內(nèi)容上具有很大的相似性。其中突變鏡頭邊界是一個(gè)鏡頭直接轉(zhuǎn)換 到另一個(gè)鏡頭 ,兩個(gè)鏡頭之間沒有使用任何攝影編輯效果。 視頻鏡頭邊界檢測(cè)算法分類 視頻鏡頭邊界檢測(cè)算法依照處理對(duì)象的不同可以分為：壓縮域鏡頭邊界檢測(cè)算法和非壓縮域鏡頭邊界檢測(cè)算法?；谶B續(xù)幀相減的像素差法對(duì)于運(yùn)動(dòng)和噪聲十分敏感，容易造成誤檢，而直方圖相減方法又丟失 了幀圖像的位置信息，容易造成漏檢測(cè)。第二步進(jìn)行鏡頭邊界判斷，需要設(shè)定一個(gè)閾值，然后根據(jù)幀間差與閾值的關(guān)系判斷是否發(fā)生了鏡頭的變換。當(dāng)差異的累加值超過閾值 T 時(shí)，即檢測(cè)到鏡頭邊界。 （ 2） 利用視頻鏡頭相鄰幀相似度檢測(cè)視頻鏡頭邊界方法 直方圖交集法是利用兩個(gè)視頻圖像幀直方圖交集來檢測(cè)視頻鏡頭邊界的。 現(xiàn)階段視頻鏡頭邊界檢測(cè)算法有很多 ,但其中大部分不能普遍適用于不同類型的視頻鏡頭 ,或者僅僅只針對(duì)某一類視頻鏡頭中的某一種鏡頭變換 ,而且這些算法大都對(duì)攝像機(jī)與物體的運(yùn)動(dòng)以及閃光比較敏感，容易出現(xiàn)誤檢與漏檢。正因?yàn)橐曨l數(shù)據(jù)自身特點(diǎn)如此，所以對(duì)視頻數(shù)據(jù)的處理顯得異常艱難。所以對(duì)視頻數(shù)據(jù)的處理也依賴于這些特征，視頻數(shù)據(jù)處理的過程就是對(duì)這些視頻圖像幀特征的提取。 （ 2）句柄圖形 句柄圖形是 MATLAB 的圖形系統(tǒng)。 程序語(yǔ)言簡(jiǎn)單易用 MATLAB 是一種高級(jí)語(yǔ)言，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要自主的選擇將輸入語(yǔ)句和執(zhí)行命令進(jìn)行同步處理，也可以先單獨(dú)的編寫出每一個(gè)應(yīng)用程序文件，最后再將它們連接起來一起執(zhí)行以完成一個(gè)復(fù)雜的程序功能。在本文中，一個(gè) 大小的視頻經(jīng)過解壓縮處理后輸出大小為 260M 左右。然后，將變化的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)與第二個(gè)預(yù)定的閾值 F2比較，如果超過范圍，則認(rèn)為這兩幀之間發(fā)生較大變化，判斷其為鏡頭邊界。不過，這種事件的概率是足夠低的。首先統(tǒng)計(jì)兩幅圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)變