1、分别进行综述，总结了各自的方法与优缺点，为提出本文的方法做了铺垫。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第三章视频镜头检测和字幕帧提取镜头检测是关键帧即字幕帧提取的前提，字幕帧检测又是后面字幕定位和识别的基础。本文针对新闻视频的特点，采用自适应双阈值进行镜头检测，利用镜头内视频相邻帧间差出现的峰值检测字幕的出现与消失。镜头检测视频镜头边界检测也叫做视频镜头分段，分段的结果直接影响之后分析的正确性，所以是进行基于内容视频检索中非常关键的步骤。视频镜头的边界检测的中心思想其实就是提取视频图像帧的特征，然后根据该特征，检测镜头不同类型。镜头检测的概念为了更好地阐述镜头检测算法，对些基本概念先加以说明。帧个连续的视频其实是。

2、检测方法基于学习的字幕检测方法视频字幕提取本文方法本章小结第三章视频镜头检测和字幕帧提取镜头检测镜头检测的概念镜头突变检测镜头渐变检测种自适应双阈值镜头检测算法视频字幕帧检测典型的关键帧提取算法基于帧间差峰值的字幕帧检测多帧融合本章小结第四章基于蚁群算法的视频字幕定位字幕特征提取新闻视频字幕特点分析灰度共生矩阵特征提取万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文小波变换特征提取角点特征提取基于蚁群算法的视频文本定位蚁群算法基本原理蚁群算法视频字幕定位流程启发引导函数的确定形态学处理利用边缘强度进行文本区域验证实验结果分析本章小结第五章视频字幕提取字幕区域插值放大最近邻插值双线性插值双三次线性插值阈值分割介绍全局阈值法局部。

3、现的过分割以及欠分割现象。本文方法综上比较各种方法，各有春秋。本文采用的自适应双阈值可以应对大多数情况下视频的镜头检测简单地利用镜头内相邻帧差的变化既找到了字幕帧，同时在定程度上完成了字幕的跟踪而且高效多帧融合又大大提高了字幕的检测率。本文的主要创新点在于提出基于蚁群算法的文字定位方法，相比较于学习方法不用确定正负样布训练集，相比较于些聚类方法有更高的准确性，相比较于固定阈值分类方法自适应算法更具通用性。之后的阈值分割，提出针对软件识别的自适应迭代二值化方法能够获得清晰的文字图，提高了字符识别率，是本文的另个亮点。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文本章小结本章主要对视频字幕提取的个关键技术字幕检测字幕定位字幕提。

4、,致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论随着信息数字化技术和多媒体技术的广泛应用，各行各业有大量信息被数字化，人们接受着大量的图像或视频信息，如何利用计算机方便快捷地从中获取所需要的信息，已经成为当今计算机领域的研究热点。研究背景及意义科学技术日新月异，互联网正在悄悄地改变着人们的生活。各种各样的数字视频，音频和图像组成了所谓的网络多媒体。但如何在这万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要第章绪论研究背景及意义国内外研究现状国外研究现状国内研究现状本文主要工作本文结构安排第二章视频字幕提取技术综述视频字幕帧检测视频字幕区定位基于纹理特征的字幕检测方法基于边缘和梯度的字幕检测方法基于的区域字幕。

5、所获得的文字图像二值化，去除背景像素，适当的分割和字幕增强技术可以提高文字的识别率。文献利用二值算法获得系列候选阈值，再对这些阈值对应的纹理进行分析，确定最终阈值。先对文本区域求灰度直方图统计，分为个，然后求该直方图的峰值，峰值最大的为文本灰度值，把小于这个峰值的第二大峰值作为文本区域二值化的阈值。首先计算文本区域灰度值的均值与标准差，对于亮度大于的像素点认为是文本像素。最后搜索文字像素的邻域区，如果邻域亮度值大于，则加入文字区域。重复操作直至没有像素可以加入。该方法对于背景像素与文本像素比较接近的字幕提取效果不理想。文献提出种基于字幕区域和外扩区域“白像素”数量增量比判决的字幕分割算法，克服了字幕图像分割中容易。

6、由幅幅离散的静态图像按时间播放而成，每幅静态图像就是个视频帧。镜头段连续的视频帧，是视频的物理组成单元。关键帧个能反映镜头主要内容的帧。场景能描述个独立的故事单元，由些语义相关的镜头组成。般来说，帧构成了镜头，每个镜头可以由关键帧表示，组相关镜头构成了场景，些描述不同独立故事单元的场景构成视频。镜头在发生转换时往往伴随着系列的变化，比如新旧边缘远离对象形状改变颜色差异突然变大等各个方面。镜头转换分为有两种模式种是两个连续的镜头之间没有任何延迟和过度，镜头突然变化，称作镜头突变而另种是添加了些时间和空间的编辑效果，使得过度显得比较平缓，称作镜头渐变。不同的编辑效果会产生不同的渐变类型，常见的有溶解淡入淡出滑变等。如。

7、值法自适应阈值迭代二值化法本章小结第六章总结与展望总结工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论随着信息数字化技术和多媒体技术的广泛应用，各行各业有大量信息被数字化，人们接受着大量的图像或视频信息，如何利用计算机方便快捷地从中获取所需要的信息，已经成为当今计算机领域的研究热点。研究背景及意义科学技术日新月异，互联网正在悄悄地改变着人们的生活。各种各样的数字视频，音频和图像组成了所谓的网络多媒体。但如何在这数据的海洋中搜索多媒体信息，就需要多媒体信息检索技术。我们知道，当今基于关键字的搜索技术已经非常强大，谷歌百度等搜索引擎已经成为人们获取互联网信息必不可少的工具。但是面对多媒体信息搜索时。

8、致的块，统计块的直方图，然后比较两帧对等块在之间的直方图距离，最后求出总体的个差值。该算法从定程度上克服了直方图统计的缺陷。基于聚类的方法聚类算法是种无监督的计算机学习机制。它的主要原理就是利用样本元素的特征进行分类，开始会任意指定些聚类中心，然后将样本元素分配到最接近的聚类中心中，进行训练，以此达到个最优的结果。现在比较常用的聚类算法有均值，模糊聚类等。均值是种非常基本的聚类方法，用于镜头检测中，流程如下随机选取帧作为初始聚类中心，计算其余图像相对于聚类中心的距离，然后将其归类到距离最近的类中，重新计算每个类的中心，将新的聚类中心替换原有的中心，重复步骤，直至聚类中心不再改变。模糊聚类的主要思想就是使得同类之间。

9、这些技术往往变得不够理想。目前搜索引擎的图像视频搜索还是基于关键字的，图像先进行人工标注，当用户输入关键字进行搜索时，其实搜索引擎只是将结果映射到标注对应的图片上。这种方法的局限性具体表现在目前的图像和视频数据海量，且每天都在不断增加，依靠人工全部标注不现实也不可能。人的主观因素比较强，对同事物的关注重点，表达方式不同，这也影响搜索的效果。语言种类繁多，不可能对同图像进行所有语言标注，这样检索也会比较困难。为了解决这个问题，有研究人员提出用计算机自动标注的方案。其实质还是利用了当前发达的自然出为二值图像，其中，像素为的代表字幕区域。视频字幕提取如果直接把包含背景的文字输入中识别将会出现很多乱码，字幕提取的作用就是。

10、，该方法减少了由物体运动引起的误差，但只局限于物体的较小偏移，对物体大程度的运动无济于事。基于颜色直方图统计的方法直方图统计方法经常被用于镜头检测。直方图可以统计灰度颜色形状纹理，通过直方图的相似度计算，我们可以计算两幅图像的相似度，万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文据此判断是否发生镜头转换。该方法首先分别统计相邻两帧的直方图，然后计算这两个直方图的距离。假如这个距离大于阈值，那就认定为突变镜头。计算距离的方式有很多，常见的有马氏距离，欧式距离，卡方距离，余弦角度等。总而言之，直方图统计方法实现比较简单，但是它忽略了像素的坐标位置，在种程度上会导致错误。因此，文献提出了种基于图像块的改进方法。首先把图像分成大小。

11、相似度最大化，而异类之间的相似度最小化。聚类算法的优势就是不用设定分类阈值。镜头渐变检测镜头突变检测的方法已经非常成熟有效，准确率已经能够达到以上，但这些方法用于镜头渐变检测无法获得个令人满意的效果。图像亮度的突然改变，高速运动的物体，摄像机移动都有可能引起误检。以下是几种用于镜头渐变检测的方法双重阈值等人提出了种双重阈值方法来检测镜头渐变。首先，设定两个阈值个大，个小。当相邻帧之间的差异大于时，就认为是镜头突变。当差异大于，但是小于时，就假设它开始发生渐变，继续累加之后的差异值。当差异总和大于时，就认定已经发生了镜头渐变。双阈值算法已经广泛用于镜头突变检测，该算法的主要难点就是如何确定阈值。文献基于的研究提出了。

12、所示，就是两种镜头的转换方式。镜头突变的检测已经可以取得个比较好的结果，但是其无法适用于渐变检测，如何提高渐变检测的准确率是问题的关键。先分别介绍下常见的几种检测方法。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,,,镜头突变镜头渐变图两种镜头转换模式镜头突变检测基于像素的方法该算法简单直观，通过比较相邻两帧的灰度差值来判断是否达到镜头边界。计算公式如下其中表示第帧与第帧在坐标,处的像素灰度值。因此，于是相邻两帧总的像素差值可以按如下计算其中，是图像的大小尺寸，就是两帧之间灰度值帧差。该算法比较简单，但对噪声和物体运动比较敏感。文献提出了种改进算法，它只对像素差值大于阈值的进行求和，公式如下在种程度。

参考资料：

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