基于蚁群算法的新闻视频字幕识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 视频字幕提取技术综述 | 第14-20页 |
| 2.1 视频字幕帧检测 | 第14-15页 |
| 2.2 视频字幕区定位 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于纹理特征的字幕检测方法 | 第15页 |
| 2.2.2 基于边缘和梯度的字幕检测方法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于的区域字幕检测方法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 基于学习的字幕检测方法 | 第17-18页 |
| 2.3 视频字幕提取 | 第18页 |
| 2.4 本文方法 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 视频镜头检测和字幕帧提取 | 第20-30页 |
| 3.1 镜头检测 | 第20-26页 |
| 3.1.1 镜头检测的概念 | 第20-21页 |
| 3.1.2 镜头突变检测 | 第21-22页 |
| 3.1.3 镜头渐变检测 | 第22-23页 |
| 3.1.4 一种自适应双阈值镜头检测算法 | 第23-26页 |
| 3.2 视频字幕帧检测 | 第26-29页 |
| 3.2.1 典型的关键帧提取算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于帧间差峰值的字幕帧检测 | 第27页 |
| 3.2.3 多帧融合 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于蚁群算法的视频字幕定位 | 第30-48页 |
| 4.1 字幕特征提取 | 第30-39页 |
| 4.1.1 新闻视频字幕特点分析 | 第30-31页 |
| 4.1.2 灰度共生矩阵特征提取 | 第31-33页 |
| 4.1.3 小波变换特征提取 | 第33-36页 |
| 4.1.4 角点特征提取 | 第36-39页 |
| 4.2 基于蚁群算法的视频文本定位 | 第39-47页 |
| 4.2.1 蚁群算法基本原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 蚁群算法视频字幕定位流程 | 第40-41页 |
| 4.2.3 启发引导函数的确定 | 第41-43页 |
| 4.2.4 形态学处理 | 第43-45页 |
| 4.2.5 利用边缘强度进行文本区域验证 | 第45-46页 |
| 4.2.6 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 视频字幕提取 | 第48-55页 |
| 5.1 字幕区域插值放大 | 第48-49页 |
| 5.1.1 最近邻插值 | 第48页 |
| 5.1.2 双线性插值 | 第48-49页 |
| 5.1.3 双三次线性插值 | 第49页 |
| 5.2 阈值分割介绍 | 第49-54页 |
| 5.2.1 全局阈值法 | 第50-52页 |
| 5.2.2 局部阈值法 | 第52-53页 |
| 5.2.3 自适应阈值迭代二值化法 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-67页 |
