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视频镜头边界检测算法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景第11页
   ·研究的目的和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·主要研究内容第13-14页
   ·论文结构安排第14-15页
   ·本章小结第15-16页
第2章 基于内容的视频检索第16-26页
   ·基于内容的视频检索的相关概念第16-20页
     ·基于内容的视频检索简介第16-18页
     ·基于内容的视觉信息检索的发展第18-20页
   ·基于内容的视频检索的关键技术第20-25页
     ·视频内容结构化第20-22页
     ·镜头的边界检测第22页
     ·关键帧提取第22-24页
     ·镜头聚类第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 视频镜头边界检测第26-39页
   ·基本概念第26-31页
     ·镜头的转换类型第26-27页
     ·颜色空间模型第27-30页
     ·帧间距离的测量第30-31页
   ·镜头边界检测的基本思路第31页
   ·镜头边界检测的常用方法第31-36页
     ·经典的镜头突变检测方法第33-35页
     ·经典的镜头渐变检测方法第35-36页
   ·镜头边界检测的性能评价第36-37页
   ·镜头边界检测存在的问题第37-38页
     ·鲁棒性问题第37-38页
     ·效率问题第38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于阈值的镜头边界检测算法第39-58页
   ·一种突变镜头检测算法第39-48页
     ·算法的基本思路第39-40页
     ·颜色空间的选取第40-41页
     ·帧间直方图差值的计算第41-42页
     ·基于 U 分量像素比较法相邻帧差的计算第42-43页
     ·镜头突变检测的步骤第43页
     ·实验结果及分析第43-48页
   ·一种突变/渐变镜头检测统一算法第48-57页
     ·算法的基本思想第49-50页
     ·阈值的选取第50页
     ·镜头边界的判断第50-51页
     ·算法的实现第51-52页
     ·实验结果及分析第52-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 基于模糊聚类的镜头边界检测算法第58-68页
   ·引言第58-59页
   ·算法的基本思想第59-60页
   ·算法的实现第60-65页
     ·特征的提取第60-61页
     ·FCM 聚类第61页
     ·预处理第61-62页
     ·渐变检测第62-64页
     ·镜头突变检测第64-65页
   ·实验结果及分析第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-70页
   ·总结第68-69页
   ·展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间的研究成果第75页

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