视频镜头边界检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·简介 | 第9-11页 |
| ·基于内容视频检索系统(CBVR) | 第9-11页 |
| ·镜头边界检测 | 第11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本文的内容组织 | 第12-14页 |
| 第二章 视频镜头边界检测综述 | 第14-34页 |
| ·镜头边界检测过程简介 | 第14-16页 |
| ·基于特征和标准的帧间不连续值计算 | 第16-25页 |
| ·解压缩域中的方法 | 第16-20页 |
| ·压缩域中的方法 | 第20-25页 |
| ·阈值选择方法 | 第25-30页 |
| ·突变边界的阈值选择方法 | 第25-27页 |
| ·渐变边界的阈值选择方法 | 第27-30页 |
| ·闪光检测的阈值选择方法 | 第30页 |
| ·性能评价准则 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于颜色信息的镜头边界检测 | 第34-45页 |
| ·颜色空间模型概述 | 第34-38页 |
| ·面向硬件设备的颜色空间 | 第34-36页 |
| ·面向色彩处理的颜色空间 | 第36-38页 |
| ·基于颜色直方图特征的帧间不连续值计算 | 第38-40页 |
| ·颜色直方图统计 | 第38-39页 |
| ·直方图不相似性测度标准 | 第39-40页 |
| ·一种改进的基于双高斯模型的阈值选择方法 | 第40-43页 |
| ·双高斯模型方法 | 第40-41页 |
| ·算法流程 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于梯度信息的镜头边界检测 | 第45-67页 |
| ·图像多尺度梯度信息的获取 | 第45-54页 |
| ·基于二进小波的方法 | 第45-51页 |
| ·基于反对称双正交小波的方法 | 第51-54页 |
| ·梯度方向角-模值直方图特性 | 第54-57页 |
| ·梯度方向角直方图 | 第54-56页 |
| ·梯度方向角-模值直方图 | 第56-57页 |
| ·帧间不连续值计算 | 第57页 |
| ·应用Kohonen自组织竞争神经网络的边界分类 | 第57-59页 |
| ·Kohonen自组织竞争神经网络 | 第57-58页 |
| ·Kohonen网络用于边界分类 | 第58-59页 |
| ·实验结果与讨论 | 第59-66页 |
| ·A，M，AM直方图的性能比较 | 第59-61页 |
| ·AM，HSV直方图的性能比较 | 第61-64页 |
| ·改进的分块AM直方图和一维AM直方图性能 | 第64页 |
| ·应用Kohonen自组织神经网络的分类实验结果 | 第64页 |
| ·基于AM直方图的渐变检测实验 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于镜头划分的字幕检测 | 第67-76页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·字幕检测方法综述 | 第68-72页 |
| ·基于结构元素的方法 | 第68-70页 |
| ·基于纹理的方法 | 第70页 |
| ·在压缩域中的方法 | 第70-71页 |
| ·性能评价 | 第71-72页 |
| ·基于镜头划分的字幕检测 | 第72-75页 |
| ·前提条件及基本思想 | 第72页 |
| ·镜头划分 | 第72页 |
| ·运动补偿 | 第72-73页 |
| ·投影定位 | 第73-74页 |
| ·出现／消失检测 | 第74-75页 |
| ·实验结果与讨论 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·工作总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 硕士学位期间参与的相关科研课题 | 第84-85页 |
| 硕士学位期间撰写的相关学术论文 | 第85页 |
