新闻视频中关键帧提取的互信息量法研究---毕业论文.doc

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1、本科毕业论文新闻视频中关键帧提取的互信息量法研究ResearchonMutualInformationKeyFrameExtractionAlgorithmfromNewsVideos姓名:学号:学  院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:指导教师:年月新闻视频中关键帧提取的互信息量法研究摘 要计算机技术和多媒体技术的迅猛发展让我们不得不面对大量的视频信息。随着视频数据的日益丰富,在大量视频素材中方便地寻找感兴趣的视频片段的需求已变得日益迫切。因此,视频内容检索技术(CBVR)便成为人们关注的热点,而视频的关键帧提取是关键性技术。关键帧(keyframe),有时也称

2、为代表帧,用于描述一个镜头的关键图像帧,它通常会反映一个镜头的主要内容。关键帧的使用大大减少了视频索引的数据量,同时也为视频摘要和检索提供了一个组织框架。正是由于关键帧的提取在基于内容的分析、检索以及查询中具有如此重要的地位,近年来受到了研究者的广泛关注,也取得了一定的研究成果。关键帧提取原则是“宁愿错,勿能少”。本论文首先介绍了关键帧提取的背景及研究现状。然后,总结了传统的关键帧提取方法,分析了现有方法的优缺点。接下来,介绍了视频处理过程中,通常选用的特征及颜色空间。通过总结传统关键帧提取方法的优缺点,实现了一种新的关键帧提取方法,即互信息量的关键帧提取。这种方法,主要

3、通过相邻帧间的互信息量的差异分解视频为镜头序列,然后通过视频镜头内的互信息量平均的差异进行聚类来提取关键帧,获得的关键帧有效地保持了原视频图像帧的时间顺序和动态信息,有利于实现视频分析和检索。实验表明,这种方法可以较好地代表视频内容。虽然传统关键帧提取方法有缺陷,但本次实验还是对帧平均法和直方图平均法这两种经典算法进行了实现。帧平均法是从镜头中取所有帧在某个位置上像素值的平均值,然后将镜头中该点位置的像素值最接近平均值的帧作为关键帧;直方图平均法则是将镜头中所有帧的统计直方图取平均,然后选择与该平均直方图最接近的帧作为关键帧。实验结果表明由互信息量法获得的关键帧有效地保持

4、了原视频图像帧的时间顺序和动态信息,而且命中率高,这亮点是传统方法所不及的,互信息量法相对于传统方法更有利于实现视频分析和检索。关键词:熵;直方图;互信息量;联合直方图;53新闻视频中关键帧提取的互信息量法研究AbstractComputertechnologyandtherapiddevelopmentofmultimediatechnologiessothatwehavetofacealotofvideoinformation.Withthegrowingvideodataisrichinalargenumberofvideomaterialofinteresttoe

5、asilysearchforvideoclipsofthedemandhasbecomeincreasinglyurgent.Therefore,videocontentretrieval(CBVR)willbecomethefocusofattention,andthevideokeyframeextractionisthekeytechnology.Keyframe(keyframe),sometimesreferredtoastherepresentativeoftheframe,alensisusedtodescribethekeytotheimageframe,

6、whichusuallyreflectthemainelementsofalens.Theuseofkeyframesgreatlyreducestheamountofvideodataindexing,butalsoforvideoandretrievalprovidesasummaryofanorganizationalframework.Itispreciselybecausethekeyframeextractionincontent-basedanalysis,retrievalandquerythestatusofhavingsuchanimportant,r

7、esearchersinrecentyearshasbeenwidespreadconcern,butalsomadesomeoftheresearchresults.Key-frameextractionprincipleis"ratheramistake,nottosmall."Thispaperintroducesthekey-frameextractionandresearchthebackgroundofthestatusquo.Then,summingupthetraditionalkey-frameextract

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