| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 基于内容的视频检索技术国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 镜头边界检测国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文研究内容及组织安排 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第12-24页 |
| 2.1 视频数据的特点 | 第12-13页 |
| 2.2 视频数据的层次结构 | 第13-14页 |
| 2.3 视频数据的特征 | 第14-19页 |
| 2.3.1 颜色特征 | 第14-16页 |
| 2.3.2 纹理特征 | 第16-18页 |
| 2.3.3 形状特征 | 第18-19页 |
| 2.3.4 运动特征 | 第19页 |
| 2.4 镜头转换的类型 | 第19-21页 |
| 2.5 HSV颜色空间 | 第21-23页 |
| 2.5.1 HSV颜色空间参数 | 第22页 |
| 2.5.2 RGB颜色空间和HSV颜色空间的相互转换 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 镜头边界检测算法概述 | 第24-30页 |
| 3.1 非压缩域中镜头边界检测算法 | 第24-28页 |
| 3.1.1 非压缩域中镜头切变检测算法 | 第24-27页 |
| 3.1.2 非压缩域中镜头渐变检测算法 | 第27-28页 |
| 3.2 压缩域中镜头边界检测算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 基于DCT系数的方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于小波变换的方法 | 第29页 |
| 3.3 评判标准 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于HSV颜色空间和图像子采样的镜头边界检测算法 | 第30-46页 |
| 4.1 基于HSV颜色空间和图像子采样的特征值提取 | 第30-34页 |
| 4.2 邻域的应用 | 第34-36页 |
| 4.3 改进的双阈值法 | 第36-37页 |
| 4.3.1 镜头切变检测的双阈值 | 第36-37页 |
| 4.3.2 镜头渐变检测的双阈值 | 第37页 |
| 4.4 镜头边界检测算法模型 | 第37-39页 |
| 4.4.1 镜头切变检测算法模型 | 第37-38页 |
| 4.4.2 镜头渐变检测算法模型 | 第38-39页 |
| 4.5 实验结果及比较分析 | 第39-45页 |
| 4.5.1 镜头切变检测结果比较分析 | 第40-42页 |
| 4.5.2 镜头渐变检测结果比较分析 | 第42-44页 |
| 4.5.3 改进意见 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 在学期间的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
