专利名称：一种双向比对视频镜头分割方法
技术领域：
本发明涉及一种将视频按镜头分割的方法，尤其涉及一种采用相邻帧综合匹配度与分类全局阈值的双向比对视频镜头分割方法。
背景技术：
近年来，由于多媒体技术的发展，与视频相关的应用不断增加，如网络电视、互动电视、视频会议、远程教学等，这一系列的应用使得视频内容呈现爆炸式增长。由于视频内容往往不具备传统的结构化特征，并且包含大量的数据，传统的数据索引和检索方法不能有效的处理视频内容。因而，国内外展开了大量的关于视频内容索引、组织、浏览、检索和管理技术的研究。在这些技术和研究中，视频镜头分割(或视频镜头边界检测)是首要的工作。视频镜头分割技术主要包含三个部分内容，帧匹配度计算、镜头边界检测阈值设定、镜头边界检测方法。目前传统的视频分割技术中，帧匹配度计算一般采用单一的帧色彩分布直方图距离计算公式，实际应用中，同类型的视频使用不同的距离计算公式结果有一定差距，各种计算公式有各自适应的类型。因此，在通用系统中，需要使用多种距离计算公式，提高计算结果的适应性。传统的镜头边界检测方法包括两类，一类是相邻帧距离，如果帧距大于设定的全局或者动态设定的边界阈值，则认定此两帧分别为两个镜头的边界，这类方法对于镜头明显转换的边界检测具有较高的适应性，且执行效率高；另一类是段检测，即统计一段视频帧的相邻帧距离，如果其大于设定的全局或者动态设定的边界阈值，则认定此段帧为镜头之间的分解，这类方法对于镜头间夹杂如人工处理的合成帧等类型视频的检测具有较高的适应性，由于需要统计的数据量大，这类方法的执行效率相较前者较低。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供了一种双向比对视频镜头分割方法。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的一种双向比对视频镜头分割方法，该方法包括以下步骤
(I)全局阈值训练通过对样例视频重复进行的边界检测，用检测结果不断修正全局阈值，具体步骤为
(1.1)设定分类全局边界检测阈值基准值和修正增量；设定一个基准值，由于视频帧距离标准化为
区间的实数，通常设定基准值为0. 5 ;设定一个修正增量，根据实际应用的计算精度设定；
(1. 2)选取样本视频，用于对全局阈值进行修正，进行1. 3到1. 5的操作；
(1.3)计算样本视频每一帧的左匹配度和右匹配度，对视频流的第k帧
其综合匹配度计算公式分为左匹配度I(/s.)x与右匹配度
权利要求
1.一种双向比对视频镜头分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤 (1)全局阈值训练通过对样例视频重复进行的边界检测，用检测结果不断修正全局阈值，具体步骤为 (1.1)设定分类全局边界检测阈值基准值和修正增量；设定一个基准值，由于视频帧距离标准化为[O，I]区间的实数，通常设定基准值为0. 5 ;设定一个修正增量，根据实际应用的计算精度设定； (1. 2)选取样本视频，用于对全局阈值进行修正，进行1. 3到1. 5的操作； (1.3)计算样本视频每一帧的左匹配度和右匹配度，对视频流的第k帧■,其综合匹配度计算公式分为左匹配度与右匹配度MODs
全文摘要
本发明公开了一种双向比对视频镜头分割方法，该方法通过分析视频帧的灰度级分布，计算每一帧与相邻帧的综合匹配度，根据每一帧的相邻匹配度的整体变化规律，对视频进行分类。针对每个类别的视频，训练相应的全局分镜阈值，基于全局阈值，对每一帧的相邻匹配度进行双向比对，找出镜头切分点。
文档编号G06T7/00GK103065301SQ20121056701
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月25日 优先权日2012年12月25日
发明者吴春明, 熊伟, 姜明 申请人:浙江大学