一種基于內(nèi)容視頻檢索中的鏡頭分割算法
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隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)特別是海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸技術(shù)的成熟，視頻作為一種主要的媒體類型在人們的生活、教育、娛樂等方面日益成為不可或缺的信息載體。但是由于視頻非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式、巨大的數(shù)據(jù)量以及表現(xiàn)內(nèi)容的不透明等缺點(diǎn)，使得對(duì)視頻數(shù)據(jù)的管理和分析都相當(dāng)困難。而從大量視頻數(shù)據(jù)中找到自己感興趣的相關(guān)視頻片段己成為一種迫切的需求。這一技術(shù)就是目前人們普遍關(guān)注的基于內(nèi)容的視頻檢索技術(shù)(CB-VR，Content-Based Video Retrieval)。
我們知道視頻的制作過程首先是進(jìn)行單個(gè)鏡頭的拍攝，然后，對(duì)于內(nèi)容相近的多個(gè)鏡頭通過各種鏡頭編輯方式(即鏡頭轉(zhuǎn)換方式)銜接在一起，組成場(chǎng)景以及視頻故事單元?？梢婄R頭是組成視頻的基本單元，也是對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)。所以從基于內(nèi)容的角度對(duì)視頻進(jìn)行分析時(shí)，首先檢測(cè)鏡頭的轉(zhuǎn)換邊界，即各個(gè)不同鏡頭的連接處，這樣就可以將視頻分割為一個(gè)個(gè)的鏡頭；然后對(duì)每個(gè)鏡頭進(jìn)行代表幀的提取并對(duì)內(nèi)容相近的多個(gè)鏡頭進(jìn)行聚類，組成更高層次的場(chǎng)景以及視頻故事單元，便于對(duì)視頻的檢索?？梢婄R頭邊界檢測(cè)是將視頻自動(dòng)地分割為鏡頭，以作為基本的索引單元，它是實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的視頻檢索的第一步。本文研究的主要工作就是鏡頭邊界檢測(cè)。
按照鏡頭之間的轉(zhuǎn)換也不同，主要分為突變(切變)和漸變，對(duì)于鏡頭邊界檢測(cè)，主要的工作就是找出視頻中的突變和漸變變化。
1 相關(guān)工作
鏡頭邊界檢測(cè)算法主要有直方圖法、模板匹配法、基于邊緣的方法和基于模型的方法等4種。直方圖法使用像素亮度和色彩的統(tǒng)計(jì)值，不考慮像素的位置信息，抗噪聲能力較強(qiáng)，但有時(shí)會(huì)漏掉場(chǎng)景切換。模板匹配法嚴(yán)格地區(qū)分像素的位置，對(duì)噪聲、鏡頭和物體的運(yùn)動(dòng)非常敏感，容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的場(chǎng)景切換檢測(cè)?；谶吘壏椒ǖ幕舅枷胧窃阽R頭發(fā)生切換時(shí)新邊緣應(yīng)遠(yuǎn)離舊邊緣的位置，舊邊緣消失的位置也應(yīng)遠(yuǎn)離新邊緣的位置。上述3種方法都是通過計(jì)算幀間差進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè)的，對(duì)于突變檢測(cè)可取得較好的效果，但對(duì)漸變檢測(cè)則存在一定的困難，這些方法在很大程度上忽略了漸變切換中幀間結(jié)構(gòu)上的相關(guān)性。而基于模型的方法則是利用對(duì)鏡頭編輯的先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)各種鏡頭切換建立一定的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行鏡頭切換的檢測(cè)，因此對(duì)鏡頭漸變的檢測(cè)能取得較好的效果。本文的算法就是一種基于模型的方法。
2 鏡頭分割算法
2．1 切變檢測(cè)
本算法根據(jù)相鄰幀圖像變化和不相似性確定切變，相鄰幀的變化屬于圖像檢索的范圍，本算法中采用了顏色局部累積直方圖與紋理相結(jié)合的方法。在一般情況下可通過將不相似值與一個(gè)閾值進(jìn)行比較來(lái)做出判斷，而基于“滑動(dòng)窗口”的方法可以克服了不相似值不僅與幀間差有關(guān)，而且與成像亮度也有關(guān)的問題。
首先定義一個(gè)時(shí)間長(zhǎng)度為2R+l的窗口，使需檢測(cè)的幀位于窗口正中。然后根據(jù)下式計(jì)算前后兩幀間的差異：
如果差異滿足以下條件則認(rèn)為待檢測(cè)幀處為切變位置：
1)窗口中D為最大值；
2)設(shè)窗口中第二大的差異值為D2，有Dk×D2，k為正系數(shù)。
一個(gè)圖解例子見圖1，其中橫軸對(duì)應(yīng)幀序列，豎軸對(duì)應(yīng)幀差值，設(shè)這里k=3。圖中從一R到R對(duì)應(yīng)以幀間差為D的幀的檢測(cè)窗口，由圖可見上述第1個(gè)條件滿足，第2個(gè)條件也滿足(注意檢測(cè)幀問差為D2的幀的檢測(cè)窗口需向左移，但比較時(shí)仍用幀間差為D的檢測(cè)窗口)，所以認(rèn)為檢測(cè)到一個(gè)切變。如果考慮窗口右側(cè)外的那些峰，由于第2個(gè)條件得不到滿足，所以不認(rèn)為檢測(cè)到切變。該方法由于利用了在切變位置附近的局部信息，檢測(cè)效果比全局閾值法有相當(dāng)大的提高。
由于“滑動(dòng)窗口”算法在實(shí)際中有可能遇到兩個(gè)影響效果的問題，一個(gè)是漏檢問題。例如在利用上面算法中對(duì)一些由于攝影機(jī)的晃動(dòng)，造成前景中的物體相對(duì)于背景有較大的上下變動(dòng)，造成了很多漏檢。另一個(gè)時(shí)誤檢。使用上面的算法對(duì)一線電影畫面幾乎靜止，但是由于加字幕、去字幕原因差生小的擾動(dòng)，就會(huì)多檢測(cè)出切變，出現(xiàn)誤檢。
本文采用了基于雙重窗口的檢測(cè)算法。
基于雙重窗口算法進(jìn)行切變檢測(cè)的方法流程參見圖2，這里對(duì)被檢測(cè)視頻流的要求比較簡(jiǎn)單，只需對(duì)原始視頻流取平均或?qū)嚎s視頻流取直流分量就可以得到。為了把閃光的影響除去，從檢測(cè)視頻流中先將閃光位置確定下來(lái)，其后在把這些位置從切變檢測(cè)得到的可能切變位置中除去，就可得到真正的切變位置。
評(píng)論