SURF算法和RANSAC算法相结合的台标检测与识别-论文.pdf

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1、V雠。L蔫解恶湖【本文献信息】吴月凤，何小海，张峰，等．SURF算法和RANSAC算法相结合的台标检测与识别[J]．电视技术，2014，38(13)SURF算法和RANSAC算法相结合的台标检测与识别吴月凤，何小海，张峰，滕奇志(四川大学电子信息学院，四川成都610064)【摘要】通过分析电视台台标的特点，首先对视频中的某一帧进行感兴趣区域检测，提出了对感兴趣区域进行基于SURF特征提取、并与台标库中的台标特征点进行预匹配、用RANSAC算法去除错误匹配点对的方法。结合了SURF算法与RANSAC算法的优点，提高台标识别

2、的正确率。实验结果表明，该方法具有较高的识别精度，较强的抗干扰能力，识别速度也在一定程度上有所提高。【关键词】电视台标识别；感兴趣区域；SURF；RANSAC【中图分类号】TN957【文献标志码】ATVLogoDetectionandRecognitionBasedonSURFAlgorithmandRANSACAlgorithmwuYuefeng，HEXiaohai，ZHANGFeng，TENGQizhi(CollegeofElectr0nics&InformationEngineering，SichuanUniver

3、sity，Chengdu610064，China)【Abstract】AnovelmethodisproposedinthispaperbyanalyzingthefeaturesofTVIogos．Firstly，theROIofacertainframeinthevideoisdetected，thenSURF(speededuprobustfeature)algorithmisintroducedtoextractfeaturesoftheROI，theresultofwhichisusedtodopre—matc

4、hingwiththeTVlogosinthedatabaseandmismatchingisremovedbyRANSAC(randomsampleconsensus)algorithm．CombiningtheadvantagesofSURFalgorithmandRANSACalgorithm，therecognitionaccuracyisimproved．Theresultsshowthatthismethodhashigherrecognitionaccuracyandstrongeranti—disturb

5、—ancecapability，therecognitionspeedisimprovedtosomeextentaswel1．IKeywords】TVlogorecognition；regionofinterest(ROI)；SURF；RANSAC电视台的台标⋯是确定电视台的台名、节目取义的的匹配结果，计算出匹配率并进行排序，得到最大的结果重要信息，是区分不同电视台唯一标志。为了声明视频的与设定的阈值进行比较，从而识别出视频中的台标。所有权，往往会在播放的视频中加入台标。若用人工来识1SURF匹配别则工作量很繁重。目前

6、主要存在基于颜色直方图和普通Hu不变矩L3两类台标自动检测与识别J。为了保证旋转不变性和尺度不变性，SURF提取的特近年来，基于特征点的匹配方法越来越被广泛的运征信息由矩阵Hessian得到的极值点，同时还增加了一个用，SIFI'(ScaleInvariantFeatureTransform)是由D．G．包含主方向的特征描述符。I_owe在1999年提出来的，之后Y．Ke对其算法进行改进，1．1SURF特征提取提出了PAC—SIFT。HerbertBay在SURF(Speeded为提高运算速度，利用积分方式实现图像卷积。

7、积UpRobustFeature)中利用Integral和Hessian矩阵对其进分图像定义如下：设=(x,y)表示图像J()中某一像行加速。素点，则积分图像()是由点X=(，Y)与原点为对角直接用SURF算法得到的匹配点对数，会出现很多错顶点组成的矩形框内的所有像素点之和，即误的匹配，直接影响着匹配结果。本文融合了SURF算法f≤≤y()=∑∑√)与RANSAC算法的各自优点，提出了只对感兴趣区域利i=0，=0因为在积分时只需要遍历一次原始图像即可，计算用SURF提取特征，对得到的特征点对用RANSAC进行积分图像时它

8、的运算非常小。假如矩形由A、曰、c和D分类。首先需要用SURF算法创建一个台标特征点库。四个顶点构成，则矩形的窗口内的总灰度为：A—B—第二步得到视频中感兴趣的区域，即台标可能出现的位C+D。置，同样用SURF算法提取它的特征点。第三步将视频帧给定图像J中的一个点X=(，Y)，Hessian矩阵中提取的特征点与库中提