基于图像分割和对象跟踪的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是许多多媒体应用的一个重要步骤，而现有的镜头边界检测方法大都是首先提取视频帧低层视觉特征，然后构造相异性测度函数，但由于这些方法对低层特征变化、对象运动、摄像机运动和视频质量较敏感，为克服此问题，提出了一种基于图像分割和对象跟踪的镜头边界检测方法。该方法首先采用分区直方图对镜头进行预检，然后利用基于小波分析的无监督图像分割和对象跟踪技术，通过构造相异性测度函数来对镜头边界进行确认。由于分区直方图方法作为第１过滤器，可有效地减少图像分割和对象跟踪的视频帧数目，从而提高了整个算法的效率，而基于小波变换的无监督图像分割和对象跟踪，则对以上问题具有较好的鲁棒性。在3个多小时的CCTV和CNN新闻视频实验中，获得了97？2%查准率和96？4%的查全率。