视频关键帧提取方法研究

论文摘要

随着信息网络时代的到来,海量的视觉信息在全球被采集、传输和应用。然而,视觉信息膨胀带来的问题却非常严重,很多领域由于对大量的视觉信息无法有效的处理而使采集的视觉信息闲置,造成了很大的资源浪费。这些问题的出现,推进了多媒体技术的发展,尤其是视频处理技术的发展。在这些技术当中,视频摘要和视频检索又是近几年的热点。在视频摘要和视频检索领域,研究关键帧提取的问题是非常重要的一环。本文主要针对视频关键帧的提取方法进行了研究和探讨。本文首先介绍了视频关键帧提取的国内外现状与应用,并对数字视频的特点、结构进行了详细的研究、归纳与总结。由于关键帧提取是在视频分割为镜头后进行的,因此还对现有的镜头分割技术进行了简要的研究。关键帧提取方法的研究是本文的核心组成部分。本文在参阅大量文献的基础上,对当前的关键帧提取的方法及其相关技术进行了较为详细的分析和总结。最后,为了克服现有关键帧提取算法的不足,本文提出了一种采用基于无监督聚类的自适应关键帧提取算法.采用的算法能够提取出具有重要而突出内容的关键帧,而且关键帧的数目也是自适应的。实验证明了该算法的鲁棒性和适应性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究工作
• 2 视频序列结构与镜头分割
• 2.1 引言
• 2.2 视频数据
• 2.2.1 视频数据的主要特征
• 2.2.2 视频序列的结构
• 2.3 MPEG 结构
• 2.4 视频镜头分割
• 2.4.1 非压缩域的镜头切换检测法
• 2.4.2 MPEG 压缩域的镜头检测技术
• 2.4.3 基于聚类的视频镜头分割技术
• 2.5 本章小结
• 3 视频关键帧提取方法研究
• 3.1 引言
• 3.2 关键帧选取原则
• 3.3 基于镜头的方法
• 3.4 基于内容分析的方法
• 3.5 基于运动分析的方法
• 3.6 基于聚类的方法
• 3.7 基于压缩视频流提取的方法
• 3.8 其它的方法
• 3.9 本章小结
• 4 关键帧提取方法的改进
• 4.1 引言
• 4.2 特征提取
• 4.3 相似度计算
• 4.4 视频帧聚类
• 4.5 关键帧提取
• 5 实验结果及性能分析
• 5.1 算法描述与实现
• 5.2 关键帧提取方法性能评价
• 5.3 实验视频
• 5.4 实验结果及性能分析
• 5.5 本章小结
• 6 总结
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 作者在攻读硕士学位期间发表学术论文目录