视频镜头边界检测方法及解决办法

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：视频镜头边界检测的最终目的是找到视频最佳的检测方法。针对现有的镜头边界检测算法的局限性，目前已经出现一些解决方法，下面将逐条列举镜头边界检测过程中所面临的困难和目前已有的解决办法。镜头渐变检测将建立在每一种镜头渐变检测类型固有特征的基础上，并与其他因素导致的帧间变化进行区分。

确定视频镜头的边界是大多数视频抽象、概要、浏览和检索的第一步。视频镜头边界检测的最终目的是找到视频最佳的检测方法。最佳的检测方法通常具有以下特征。

（1）不仅要找到视频中所有的镜头转换，而且要确定镜头转换的类型和位置；

（2）具有较高的检测性能，即具有较高的查准率和查全率；

（3）算法不应该只适用于特定类型视频的分割；

（4）具有较低的算法复杂度，可满足一定的实时性要求。

针对现有的镜头边界检测算法的局限性，目前已经出现一些解决方法，下面将逐条列举镜头边界检测过程中所面临的困难和目前已有的解决办法。

（1）闪光。镜头突变检测对这些短时间的变化较为敏感，因此有人提出并设计了闪光检测器来检测序列中的异常帧。(https://www.chuimin.cn)

（2）噪声和相机运动。针对这些问题，有的学者提出了使用自适应阈值法区分镜头突变和由其他外界因素导致的帧间差异。镜头渐变检测将建立在每一种镜头渐变检测类型固有特征的基础上，并与其他因素导致的帧间变化进行区分。

（3）运动检测和补偿。利用运动检测和补偿来消除相机和目标运动等的影响。

（4）特征。大多数的算法使用的是全局直方图特征，虽然全局直方图基本不受相机和目标运动的影响，但是没有足够的区别性，因此全局直方图特征常常与一系列其他特征进行结合使用，比如边缘能量特征、分块亮度等。

（5）转换类型的检测，渐变转换的时间长度以及起始位置。为了能够检测出镜头转换的类型，有学者提出使用类型特定的检测器对镜头突变、淡化、溶解和扫换4种镜头转换类型进行检测，并将检测结果进行融合。通常渐变转换的准确起始帧和持续时间长度很难确定。

（6）算法复杂度。有学者提出并设计了级联分类的检测器，大大减少了分类器中的输入数据，从而降低了算法的复杂度。