基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤,而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征,然后构造相异性测度函数,但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感,为克服此问题,提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法。该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检,然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术,通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认。由于分区直方图方法作为第1过滤器,可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目,从而提高了整个算法的效率,而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪,则对以上问题具有较好的鲁棒性。在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中,获得了97.2%查准率和96.4%的查全率。