基于CMISW 的镜头边界检测

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1、第8卷%第4期软件导刊Vol.8No.42009年4月SoftwareGuideApr.2009基于CMISW的镜头边界检测李桂森（嘉应学院数学学院，广东梅州514015）摘要：利用滑动窗口来进行镜头边界检测自适应阈值的计算是一种常用的方法。该文提出一种基于颜色———梯度模值二维直方图的自适应镜头边界检测方法。计算出帧间差值以后，在原有高斯模型滑动窗口内部增加一个滑动窗口计算自适应阈值。实验结果表明，该方法能有效避免滑动窗口方法中因窗口大小参数设置所导致的漏检问题，并且使检测性能得到进一步的提高。关键词：镜头边界

2、检测；梯度；颜色直方图；内部滑动窗口中图分类号：TP311．52文献标识码：A文章编号：1672-7800（2009）04－0114－03∈∈0h∈［316，20］∈0引言∈∈1h∈［21，40］∈∈∈∈2h∈［41，75］基于内容的视频检索（ContentBasedVideoRetrieval：CB-∈∈∈3h∈［76，155］∈VR）需要把视频结构化，视频结构化的目的是把视频分为镜h＝∈∈∈4h∈［156，190］头、场景和序列等不同层次的逻辑单元。目前，镜头边界检测方∈∈∈5h∈［191，270］∈法主要有

3、基于非压缩域和基于压缩域两大类，在基于非压缩域∈∈∈6h∈［271，295］的方法有：帧差法、直方图法、边缘比较法等。帧差法是基于像∈∈∈7h∈［296，315］素比较的方法，原理简单，便于实现，但是它对噪声、运动和光∈∈0s∈［0，0．2］∈0v∈［0，0．2］照都很敏感，检测效果不理想，容易导致误检；边缘比较法是基∈∈∈∈∈∈s＝∈1s∈［0．2，0．7］v＝∈1v∈［0．2，0．7］（1）于轮廓边缘的检测和匹配，对光照变化具有稳定性；直方图法∈∈∈∈∈∈∈2s∈［0．7，1］∈2v∈［0．7，1］是根据对象

4、本身的一种统计特性来进行比较，可以克服对物体按照以上的量化级，把3个颜色分量合成为1个一维特征运动的敏感性。在直方图法中使用最多的是基于颜色的直方图法，它反映的是颜色的分布特征。但是，不同的图像可以具有相矢量：同的颜色直方图，这是颜色直方图法的一个缺点。C＝9h＋3s＋v（2）则C的取值范围为［0，1…，71］。1颜色—梯度模值二维直方图1．2颜色———梯度模值二维直方图的构造梯度在图像处理中占有十分重要的地位，可以进行图像的1．1颜色空间模型的选择及量化边缘检测及图像的锐化，是最常用的微分方法。常用的颜色空间有

5、面向硬件的RGB、YUV、CMY和面向色对于图像f（i，j），它在点（i，j）处的梯度是一个矢量，定义为彩处理的HIS、HSV等。其中HSV（Hue－Saturation－Value）颜T坠fδf色空间模型与人的主观感觉最接近，能较好地反映人对颜色的Grad［f（i，j）］＝jj（3）坠iδi感知和鉴别能力，是一种符合人类视觉感知特性的颜色模型。点（i，j）处梯度的幅值被称为梯度的模，梯度的模值反映了因此，在颜色的图像相似性比较上大部分都是基于HSV颜色灰度变化情况。若以Gm（i，j）表示梯度的模，则有空间。22

6、颜色直方图的一个重要问题就是特征维数过高带来的大坠f（i，j）坠f（i，j）Gm（i，j）＝Grad［f（i，j）］＝jj＋jj（4）姨坠i坠j计算量，一般通过颜色空间的量化来减少计算量。本文采用文对离散图像而言，可用差分法近似（4）式，得到：不等间隔的量化方法，把HSV颜色空间转换为一维颜色特征22向量。Gm（i，j）＝姨［f（i＋1，j）－f（i，j）］＋［f（i，j＋1）－f（i，j）］（5）作者简介：李桂森（1980－），男，广东肇庆人，硕士，广东省梅州市嘉应学院数学学院助教，研究方向为视频处理，无线局域

7、网等。·115·第4期李桂森：基于CMISW的镜头边界检测为了计算的方便，减少计算量，（5）式可进一步简化为1／2q－112Gm（i，j）≈f（i＋1，j）－f（i，j）＋f（i，j＋1）－f（i，j）（6）σ＝ΣΣ（Z（k＋i，k＋i＋1）－μ）Σ（12）qi＝0由1．1知一维颜色特征矢量的取值范围为［0，1，…，71］，并按式（10）得到T。记为Ci，因此梯度的模值空间144，记为Mj，现在统计同时处于（2）检测下一帧，如果Ci和Mj内的像素点数，记为S（i，j），然后对其进行归一化：Z（k＋q，k＋q＋1）

8、＞T（13）H（i，j）＝S（i，j）（7）成立，确定为新镜头，k＝k＋q＋1，转（1），否则72144ΣΣS（m，n）（3）用求得的Z更新μ、σ和T，滑动窗口向右移一帧，k＝k＋m＝1m＝11，然后转（2）。此即为颜色－梯度模值二维直方图。使用上述方法求自适应阈值T，需保证在新镜头开始的连续帧q＋1中不出现镜头的切换，否则将会出现漏检，而这在实2基于内部滑动窗口的镜头边