鄒曉燕，殷 建

（山東大學(xué)威海分校 信息工程學(xué)院，威海 264209）

隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，多媒體信息已逐漸成為信息處理領(lǐng)域中越來越重要的信息媒體形式。面對越來越龐大的網(wǎng)絡(luò)多媒體信息，要找到自己所需信息并非易事，而準(zhǔn)確地找到自己所需的信息則更是難上加難。為了便于人們快捷準(zhǔn)確地訪問多媒體信息，研究人員在過去的十幾年里已經(jīng)開展了大量的研究工作，主要集中在兩個方面：基于關(guān)鍵字的檢索和基于內(nèi)容的檢索。在基于文本的圖像檢索（Text-based Image Ret r ieval）中采用關(guān)鍵字標(biāo)識符方法描述信息線索，然后在索引時對標(biāo)簽進行檢索。這樣一來對圖像的查詢變成了基于標(biāo)簽的查詢。這種傳統(tǒng)的方法雖然簡單，但特定的標(biāo)簽只適合特定的查詢要求，并且沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。此外這種方法不適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集合。為了解決這個問題，基于內(nèi)容的視頻檢索受到了人們廣泛的關(guān)注?；趦?nèi)容的視頻檢索，就是由計算機來對視頻內(nèi)容進行自動分析，用戶可以通過提交樣例數(shù)據(jù)或者描述信息查找自己想要的視頻數(shù)據(jù)。

在基于內(nèi)容的檢索技術(shù)中，視頻結(jié)構(gòu)的基本單元是鏡頭。鏡頭定義為攝像機一次不間斷的拍攝。因此同一鏡頭內(nèi)的內(nèi)容具有一致性?；趦?nèi)容的視頻檢索的第一步工作就是從視頻流中找到鏡頭變換的邊界，從而對視頻流進行切分以得到一個個的鏡頭，其效果的優(yōu)劣直接影響到視頻特征的提取、更高層結(jié)構(gòu)的描述以及視頻的瀏覽和檢索，因此，鏡頭分割在基于內(nèi)容的視頻檢索中有著重要的地位。鏡頭的變換是指兩個鏡頭之間的切換，從大類上分，可以分為突變和漸變兩大類。傳統(tǒng)的鏡頭分割算法對于鏡頭內(nèi)部閃光的誤檢率過高，或者不能同時檢測到鏡頭的突變和漸變。而本文提出的改進的算法，即自適應(yīng)滑窗的雙閾值鏡頭檢測算法，可以很好地對兩種鏡頭轉(zhuǎn)變方式進行識別，并且可以使鏡頭內(nèi)部閃光的誤檢率大大下降。

1 特征選擇

在視頻邊界檢測技術(shù)中，可以使用的視頻特性包括顏色、紋理、運動向量等。選取其中的一種則對視頻的描述不夠精確，檢索也容易出現(xiàn)大的誤差，選取過多的特性則會在數(shù)量級上加大計算量，極大地降低計算速度，因此，本文中我們選取顏色直方圖和紋理直方圖作為特征，一方面可以對全局顏色信息進行描述，另一方面可以對圖像的局部紋理進行刻畫。

1.1 HSV顏色空間

選取HSV顏色空間對顏色進行H、S和V3個分量上的劃分，它符合人眼對顏色的識別模式。在這3個分量中，H是最重要的，因此劃分的時候，采取非等量化分，使用7∶2∶2的模型，從而得到一個28維顏色直方圖。

1.2 紋理譜描述子

本文使用紋理譜描述子來描述紋理。對于圖像中的每一個像素，使用一個3×3的矩陣I來描述它的紋理模式，I的計算公式如式（1）：

為了降低計算難度，將矩陣I映射成一個[0,255]之間的值T，公式如式（2）：

其中，G 為變換系數(shù)矩陣。

這樣，可以將3×3的區(qū)域紋理模式轉(zhuǎn)化到[0,255]之間的一個值。具有視覺一致性的多種紋理模式將分類成為同一種紋理模式，這樣紋理直方圖的維度就降低很多，為后續(xù)的計算節(jié)省了不少資源而精確度上卻沒有較大的損失。視覺一致性定義： 對于任意兩個紋理模式A和B，如果通過旋轉(zhuǎn)（0°，90°，180°或360°），翻轉(zhuǎn)（水平，垂直，主對角線或副對角線）等變換，A可以轉(zhuǎn)換為B，則認(rèn)為A和B 具有視覺一致性，劃分為同一紋理模式類。最終，可以得到51種紋理模式類。

1.3 二維聯(lián)合直方圖

使用顏色和紋理兩種特征，可以得到28×51維的二維聯(lián)合直方圖。設(shè)隨機變量C代表顏色分量，隨機變量T代表紋理分量，則Pi,j=P(C=ci,T=tj)代表聯(lián)合分布公式。通過該公式即可得到聯(lián)合分布直方圖。單一特征直方圖可以通過二維聯(lián)合直方圖的邊緣分布得到。對于兩個二維分布直方圖Hx和Hy，其相似度可以用兩個直方圖的交來表示，公式如式（4）：

而兩個直方圖的距離，也就是幀間差，可以用1－Inner(Hx, Hy)來表示。

2 傳統(tǒng)滑動窗口鏡頭邊界檢測算法

定義一個長度為2R+1的窗口，使要檢測的幀位于次窗口的正中。計算前后兩幀的幀間差差值，設(shè)Di為待檢測幀的幀間差差值，則當(dāng)Di滿足下列條件時認(rèn)為待檢測幀處為突變位置：

（1）Di是2R+1窗口中的最大值。

（2）設(shè)窗口中的第2大幀間差為D2，且Di＞k·D2。

傳統(tǒng)的滑動窗口法主要用于鏡頭突變的檢測。它可以有效的減少因全局閾值選取不當(dāng)而造成的漏檢。但是由于其判斷準(zhǔn)則較為簡單，會造成較大的漏檢和誤檢。

3 傳統(tǒng)雙閾值鏡頭邊界檢測算法

傳統(tǒng)的雙閾值法是一種經(jīng)典的通用鏡頭檢測方法，可以檢測出突變鏡頭和漸變鏡頭。根據(jù)前面滑動窗口算法對突變鏡頭檢測的介紹，當(dāng)前后兩幀的幀間差超過閾值時，則認(rèn)為此處有一個突變，可將此方法推廣到漸變檢測中。幀間差在漸變處要比在鏡頭內(nèi)部高，但比在突變處要低很多。為此，需要設(shè)置高低兩個閾值TH和TL。順序考察幀間差，如果超過了TH，就認(rèn)為是檢測到一個突變。如果沒有超過TH，但超過了TL，就認(rèn)為檢測到了一個可能的漸變起始幀，并繼續(xù)向后檢測，如果仍超過TL，則將幀間差累加，直至幀間差低于TL。若此時累計的幀間差超過了TH，則認(rèn)為是檢測到漸變的結(jié)束幀，否則認(rèn)為剛才那些超過TL的幀間差是由于其他原因（如光照變化和運動等）造成的，不是漸變。這個過程如圖1。

圖1 雙閾值法鏡頭檢測示意圖

4 改進的基于滑動窗口和雙閾值的鏡頭邊界檢測算法

傳統(tǒng)的雙閾值算法可以同時檢測突變和漸變，具有算法簡單，計算量小等優(yōu)點。但是其檢測效果依賴于閾值的設(shè)定。本文通過統(tǒng)計當(dāng)前窗口內(nèi)的平均幀間差，從而動態(tài)設(shè)定閾值，提高了算法的靈活性和適應(yīng)性。具體算法如下：

（1）輸入：高閾值因子FH，低閾值因子FL，初始窗口寬度w， 二次檢測長度l，幀間差計算函數(shù)fradif(i,j)，整個視頻的幀間差序列FraDif={d1, d2, …, dn}。

（2）輸出： 鏡頭邊界序列n1, n2, …, nm。

。對于每個幀間差di做如下判斷：

（1） 如果di>TH，則說明可能發(fā)生了突變。以當(dāng)前幀為中心，取長度大小為l的窗口，計算該窗口幀間差序列的均。

（2）如果diTL，則假定出現(xiàn)漸變，設(shè)置漸變標(biāo)志。記錄下當(dāng)前幀位置作為候選鏡頭邊界，并開始累計幀間差FraDiffSum。

（3）如果diTH，則說明漸變可能發(fā)生，需進一步檢測。假定漸變發(fā)生，設(shè)漸變開始幀為s t ar t，漸變結(jié)束幀為end，計算。如果，則認(rèn)為發(fā)生了漸變，并記錄當(dāng)前漸變位置。否則認(rèn)為沒有發(fā)生漸變，取消漸變標(biāo)記并清零FraDiffSum。

如果判斷發(fā)生了鏡頭切換，則需要重新設(shè)定窗口并計算幀間差平均值：。如果沒有發(fā)生鏡頭變化，設(shè)當(dāng)前鏡頭開始位置為start，取w=max(w,i－start)，調(diào)整閾值。根據(jù)設(shè)定高閾值，設(shè)定低閾值。

在算法的最后，所有幀處理完畢后，輸出鏡頭邊界序列n1, n2, …, nm。

改進的算法主要是改變了自適應(yīng)閾值TH和TL的確定方式。在算法中，設(shè)定窗口寬度w小于一個鏡頭長度（可設(shè)定為視頻的fps值）。這樣每一個鏡頭的閾值由該鏡頭內(nèi)的幀間差動態(tài)確定。不同的鏡頭，其內(nèi)部的活動度不一樣，活動度與平均幀間差、閾值成正比。由鏡頭本身確定的平均幀間差和閾值才能夠正確地檢測出鏡頭的變化。另外在檢測出鏡頭邊界后，需要提取鏡頭的前后l幀進行鏡頭邊界的確認(rèn)。這樣能夠有效地避免因為閃光等原因造成的誤檢。

5 實驗與討論

5.1 鏡頭邊界檢測算法的評價標(biāo)準(zhǔn)

綜合考慮正確檢測數(shù)、漏檢數(shù)和誤檢數(shù)，檢測一個鏡頭邊界檢測算法是否有效。

5.2 實驗結(jié)果

實驗中，共選取了2段視頻片段，16 402幀，合計突變鏡頭52個，漸變鏡頭13個。分別采用傳統(tǒng)滑動窗口鏡頭檢測算法(A)、傳統(tǒng)雙閾值鏡頭邊界檢測算法(B)和本文提出的改進算法(C)進行了突變鏡頭的檢測并對實驗結(jié)果進行比較，如表1。

表1 算法運行結(jié)果比較表

由表1可見，傳統(tǒng)滑動窗口鏡頭檢測算法的漏檢誤檢現(xiàn)象比較嚴(yán)重。傳統(tǒng)雙閾值鏡頭邊界檢測算法效果要好于傳統(tǒng)滑動窗口鏡頭檢測算法，相比之下，本文提出的改進算法能夠較好地避免漏檢和誤檢。由于本算法對檢測到的鏡頭邊界進行了第2次驗證，因此可以有效避免由閃光造成的誤檢。

5.3 使用改進算法實現(xiàn)的視頻檢索系統(tǒng)

本文使用Visual C#和SQL2000實現(xiàn)了一個基于本文提出算法的視頻分割檢索系統(tǒng)。系統(tǒng)分為視頻分割部分和視頻檢索部分。首先對視頻進行分割，同時在視頻中抓取要查找的圖像，然后讓系統(tǒng)動態(tài)查找與該幅圖像相似度最高的關(guān)鍵楨圖像。根據(jù)實驗結(jié)果可知，該改進算法快速有效。

6 結(jié)束語

通過使用顏色紋理等特征并對視頻采用本文提出的方法進行鏡頭檢測，實驗結(jié)果表明，本文提出的算法較之傳統(tǒng)算法在精確度和效率上有了較大的改進。

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