基于特征窗跟蹤的視頻穩(wěn)像和鏡頭檢測(cè)算法研究.pdf

1、多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展使得我們?cè)絹?lái)越容易獲得大量的視頻信息.然而對(duì)這些信息的組織、管理和檢索將直接影響對(duì)這些信息的有效利用.基于內(nèi)容的視頻檢索正是基于解決該問(wèn)題而引出的一個(gè)新的研究領(lǐng)域,其中視頻鏡頭邊界檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的視頻檢索的首要任務(wù).而隨著視頻采集設(shè)備的廣泛使用,視頻穩(wěn)像系統(tǒng)——用于消除由于載體運(yùn)動(dòng)造成的視頻圖像抖動(dòng),成為了應(yīng)用于工業(yè),軍事,消費(fèi)領(lǐng)域的視頻采集設(shè)備的基本部分.本文就是針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi)研究的.上述兩個(gè)問(wèn)題中

2、都隱含著對(duì)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的標(biāo)定問(wèn)題,其中,視頻穩(wěn)像是利用攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,得到畫(huà)面的穩(wěn)定顯示;而視頻鏡頭邊界檢測(cè)則是要區(qū)分鏡頭切換和攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)引起的圖像內(nèi)容的不同變化.因此,本文首先系統(tǒng)研究了用于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的特征窗跟蹤算法,針對(duì)特征檢測(cè)和特征跟蹤兩個(gè)子系統(tǒng),分別采用SUSAN準(zhǔn)則用于二維角點(diǎn)特征提取和將模糊控制理論與經(jīng)典Kalman濾波相結(jié)合的模糊Kalman濾波算法用于特征窗跟蹤,提高了算法的精度和執(zhí)行效率.隨后,在深入研究和