【文章內容簡介】 流程圖 讀取視頻序列，獲取幀高 h，幀寬 w，總幀數 frames i=2 提取幀 x(i)與 x(i1),并灰度轉換 i≤frames k≤w j=1 輸出幀號 mw*h*7% j=j+1 i=i+1 j≤h 計算像素點變化率 e k=1 存入數組 m e25% 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 13 連續(xù)幀相減原理 由于人眼是以像素為單位來辨別圖象的相似度或者差異度的 ,兩幀圖像在同一位置上相同像素點的個數越多 ,這兩幀圖像就越相似。由此 ,提出基于連續(xù)幀相減的像素差法。該方法主要原理就是判斷相鄰圖像幀中發(fā)生變化的像 素點的多少。首先統(tǒng)計兩幅圖像對應像素點變化率超過閾值 F1 的像素點個數。然后，將變化的像素點個數與第二個預定的閾值 F2 比較，如果超過范圍，則認為這兩幀之間發(fā)生較大變化，判斷其為鏡頭邊界。 連續(xù)幀相減程序實現 圖 視頻《羅馬假日》突變鏡頭部分視頻幀 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 14 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\39。)。%錄入 AVI視頻的相關信息 mov=aviread(39。E:\39。)。%讀入視頻 frames=size(mov,2)。%獲取視頻中的 幀總數 w=。%幀寬 h=。%幀高 m=zeros(frames,1)。 for i=2:frames x=mov(i1).cdata(:,:,:)。 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 a=rgb2gray(x)。 b=rgb2gray(y)。 %c=im2double(a)。 %d=im2double(b)。 e=abs(ab)./(a+b)。 for j=1:h for k=1:w if e(j,k) %對于突變檢測，像素點變化率閾值可選范圍較大 m(i)=m(i)+1。 end end end if m(i)h*w*%閾值設為總像素點數的 7% disp(i1)。 end end n=1:frames。 plot(n,m)。 xlabel(39。幀數 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 ylabel(39。像素點變化數 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 title(39。連續(xù)幀相減 39。,39。FontSize39。,12,39。FontWeight39。,39。bold39。,39。FontName39。,39。隸書 39。) 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 15 圖 連續(xù)幀相減運行結果圖 程序運行結果： 程序 輸出 結果為 37， 110。即第 37幀和 110幀為鏡頭突變邊界。 并且由圖 37與 38幀與 110與 111幀像素差遠遠超出其它相鄰幀像素差。將視頻打成 幀圖像，查看第 37幀與 110幀。程序運行結果正確，第 37幀與 110幀確實為鏡頭突變邊界。 連續(xù)幀相減優(yōu)點與缺點 優(yōu)點： 在計算兩視頻幀圖像的幀間差時考慮到了像素的位置關系 ,因此計算的圖像幀間差較為精確。 缺點： 對攝像機運動敏感，如放縮、平移。對視頻序列內物體的運動同樣敏感。 解決辦法 ：通過濾波器的使用來降低攝像機及目標運動的干擾，提高算法對于攝像機及目標運動的容忍度。在比較一幀的每個像素前，用它的鄰近區(qū)域的平均值來代替，這也過濾了輸入圖像的一些噪聲。 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 16 直方圖相減 MATLAB實現 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 frames i=2 提取幀 x(i)與 x(i1),并灰度轉換 i≤frames 計算幀差累積和 輸出幀號 i=i+1 g(i)th 計算 x(i)與 x(i1)直方圖幀差g(i) 計算閾值 (累積和的 11%左右 ) 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(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行鏡頭邊界檢測的方法。它的原理也很簡單，具體操作過程如下：首先計算連續(xù)兩幀圖像的直方圖，然后統(tǒng)計相鄰兩幀中所有像素在不同灰度上的分布差異，即直方圖相減。當差異的累加值超過閾值 T時，即檢測到鏡頭邊界。 直方圖相減程序實現 圖 視頻《羅馬假日 》突變鏡頭部分視頻幀 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 18 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\39。)。%錄入 AVI視頻的相關信息 mov=aviread(39。E:\39。)。%讀入視頻 frames=size(mov,2)。%獲取視頻中的幀總數 w=。%幀寬 h=。%幀高 % for x=1:frames % mov=aviread(39。E:\39。,x)。 % I=。 % J=rgb2gray(I)。%轉成灰度圖 % imwrite(J,strcat(int2str(m),39。.39。,39。bmp39。))。%將視頻打成幀圖像 % end for i=2:frames x=mov(i1).cdata(:,:,:)。%讀取視頻幀 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 a=rgb2gray(x)。%轉成灰度圖 b=rgb2gray(y)。 e=imhist(a)。 f=imhist(b)。 g(i)=sum(abs(ef))。%直方圖幀差 k=sum(g)。 th=k*。%閾值設定為差異累加值的 11% if g(i)th disp(i1)。%輸出幀號 end end h=1:frames。 plot(h,g)。%直方圖幀差圖 xlabel(39。幀數 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 ylabel(39。直方圖幀差 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 title(39。直方圖相減 39。,39。FontSize39。,12,39。FontWeight39。,39。bold39。,39。FontName39。,39。隸書 39。) 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 19 圖 直方圖相減程序運行結果圖 直方圖相減優(yōu)點與缺點 優(yōu)點： 基于直方圖的方法對于攝像機及目標運動不是特別敏感，因為它沒有考慮圖像幀的位置信息，忽略了幀內的空間變化。 缺點 ：這種方法有可能造成漏檢，因為有可能出現兩個圖像有類似的直方圖但卻是完全不同的內容。然而，這種事件的概率是足夠低。 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 20 第四章 漸變檢測 國內外研究現狀 漸變鏡頭邊界是指一個鏡頭漸漸過渡到另一個鏡頭 ,鏡頭之間會有一些空間或時間上的編輯效果 ,包括淡入淡出，溶解等。它的主要特點是漸變 過程中相鄰兩幀圖像變化相對較小，所以漸變過程通常為幾幀到十幾幀。與鏡頭突變只有一種不同的是 ,漸變包括許多種方式 ,如淡入淡出、溶解等。鏡頭漸變檢測可以單獨進行，也可以和鏡頭突變檢測同時進行。目前鏡頭突變檢測已經比較成熟，但是鏡頭漸變檢測還存在一些問題。下面對可以進行鏡頭漸變檢測的方法作一簡單介紹： （ 1）雙閾值比較法 這個方法就是根據視頻幀間差與閾值的關系達到檢測鏡頭邊界的目的，既可以檢測突變鏡頭邊界也可以檢測漸變鏡頭邊界。因為基于連續(xù)幀幀間差的方法有很多，例如本文中所用的基于連續(xù)幀相減的像素差法和直方圖相減 法。檢測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。一般來說，只計算相鄰幀的幀間差，對于漸變鏡頭邊界的檢測來講，有一種方法就是當幀間差超過閾值 F1 時，標記為漸變起始幀，然后接下來每一幀都與起始幀作差，以此來判定鏡頭邊界。 （ 3） 直方圖交集法 直方圖交集法是利用兩個視頻圖像幀直方圖交集來檢測視頻鏡頭邊界的。與其它利用幀間差檢測視頻鏡頭邊界方法不同的是，直方圖交集是檢測連續(xù)兩個視頻圖像幀相似度的。它的原理也比較簡單，具體實現過程如下，首先計算連續(xù)兩幀的直方圖，然后計算直方圖交集，當連續(xù)兩個視頻圖像幀的相似度 小于閾值 F1 時，則判定出現鏡頭邊界。 （ 3）其它方法的組合 在實際中，經常需要將突變鏡頭與漸變鏡頭放在一起檢測。在進行鏡頭漸變檢測時，用檢測鏡頭突變的方法檢測效果并不明顯。所以需要一些方法的組合來實現漸變鏡頭邊界檢測，例如二次幀差法，利用重復幀差值的計算提高漸變鏡頭邊界檢測效率。還可以利用像素差法與直方圖法的結合來實現，不僅可以達到好的漸變檢測效果，還能消除攝像機及目標運動對結果的影響?；蛘卟捎弥狈綀D幀差的均值與方差變化來找出漸變鏡頭邊界。 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 21 連續(xù)幀相減 MATLAB實現 圖 視頻《羅馬假日 》漸變鏡頭部分視頻幀 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 22 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\奧黛麗赫本 .avi39。)。%錄入 AVI視頻的相關信息 mov=aviread(39。E:\奧黛麗赫本 .avi39。)。%讀入視頻 frames=size(mov,2)。%獲取視頻中的幀總數 w=。%幀寬 h=。%幀高 m=zeros(frames,1)。 for i=2:frames x=mov(i1).cdata(:,:,:)。 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 a=rgb2gray(x)。 b=rgb2gray(y)。 %c=im2double(a)。 %d=im2double(b)。 e=abs(ab)./(a+b)。 for j=1:h for k=1:w if e(j,k) %對于突變檢測，閾值可選范圍較大（任意） m(i)=m(i)+1。 end end end if m(i)h*w* disp(i1)。 end end n=1:frames。 plot(n,m)。 xlabel(39。幀數 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 ylabel(39。像素點變化數 39。,39。FontWeight39。,39。bold39。)。 title(39。連續(xù)幀相減 39。,39。FontSize39。,12,39。FontWeight39。,39。bold39。,39。FontName39。,39。隸書 39。) 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 23 程序運行結果： 111，即第 111 幀為視頻鏡頭邊界。 圖 連續(xù)幀相減程序運行結果圖 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 24 直方圖相減 MATLAB實現 圖 視頻《羅馬假日》漸變鏡頭部分視頻幀 內蒙古工業(yè)大學本科畢業(yè)論文 25 程序代碼： info=aviinfo(39。E:\奧黛麗赫本 .avi39。)。%錄入 AVI視頻的相關信息 mov=aviread(39。E:\奧黛麗赫本 .avi39。)。%讀入視頻 frames=size(mov,2)。%獲取視頻中的幀總數 w=。%幀寬 h=。%幀高 % for x=1:frames % mov=aviread(39。E:\39。,x)。 % I=。 % J=rgb2gray(I)。%轉成灰度圖 % imwrite(J,strcat(int2str(m),39。.39。,39。bmp39。))。%將視頻打成幀圖像 % end for i=2:frames x=mov(i1).cdata(:,:,:)。%讀取視頻幀 y=mov(i).cdata(:,:,:)。 a=rgb2gray(x)。%轉成灰度圖 b=rgb2gray(y)。