| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第17-20页 |
| 第二章 概念与相关技术 | 第20-30页 |
| 2.1 视频数据结构与处理技术 | 第20-22页 |
| 2.1.1 视频数据的层次结构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 视频摘要的概念 | 第21页 |
| 2.1.3 视频数据的分析处理 | 第21-22页 |
| 2.2 视频摘要的表现形式与评价标准 | 第22-24页 |
| 2.2.1 视频摘要的表现形式 | 第22-24页 |
| 2.2.2 视频摘要的评价标准 | 第24页 |
| 2.3 视频摘要生成步骤 | 第24-25页 |
| 2.4 图像处理的有关知识 | 第25-28页 |
| 2.4.1 图像灰度化 | 第25-26页 |
| 2.4.2 图像去噪 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 镜头边界检测 | 第30-48页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 熵和信息熵的概念 | 第30-33页 |
| 3.2.1 熵的基本概念 | 第30-31页 |
| 3.2.2 信息熵的基本概念 | 第31-32页 |
| 3.2.3 在图像处理中熵的引入 | 第32-33页 |
| 3.3 镜头边界检测过程简介 | 第33-34页 |
| 3.4 突变镜头检测 | 第34-40页 |
| 3.4.1 突变检测算法简介 | 第34-36页 |
| 3.4.2 基于双滑动窗口和图像分块的互信息熵突变检测算法 | 第36-40页 |
| 3.5 渐变检测 | 第40-43页 |
| 3.5.1 基于互信息熵的镜头渐变检测算法 | 第41-42页 |
| 3.5.2 基于灰度直方图的互信息熵渐变帧检测算法 | 第42-43页 |
| 3.6 镜头边界检测的性能评价标准 | 第43-44页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 3.7.1 突变检测试验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.7.2 渐变检测的实验报告与分析 | 第45-46页 |
| 3.8 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 视频关键帧提取原理和实现 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 算法基本原理 | 第48-51页 |
| 4.2.1 算法理论原理 | 第48页 |
| 4.2.2 算法的描述 | 第48-51页 |
| 4.3 关键帧提取 | 第51-57页 |
| 4.3.1 概述 | 第51页 |
| 4.3.2 关键帧提取的步骤 | 第51-52页 |
| 4.3.3 关键帧提取具体实现结构 | 第52-57页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 4.4.1 关键帧提取的结果与分析 | 第57-58页 |
| 4.4.2 阈值不同时的结果分析 | 第58-59页 |
| 4.5 总结 | 第59-60页 |
| 第五章 系统设计和实现 | 第60-66页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 视频摘要系统 | 第60-65页 |
| 5.2.1 系统开发工具和实验环境 | 第60页 |
| 5.2.2 视频摘要系统概述 | 第60页 |
| 5.2.3 系统主界面及具体模块设计 | 第60-62页 |
| 5.2.4 视频摘要的设计思路及实验方案选定 | 第62页 |
| 5.2.5 实验结果和分析 | 第62-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |