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公开(公告)号：CN107220585A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710207717.7
申请日：2017-03-31
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00744 , G06K9/4647 , G06K9/4652 , G06K9/48 , G06K9/6221 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合镜头聚类的视频关键帧提取方法，属于视频内容分析领域。方法的研究是在视频镜头分割基础之上，包括以下步骤：步骤1：提取视频镜头内的一组图像帧集合，提取每帧图像的HSV直方图特征以及canny边缘轮廓特征，加权组合成关键帧聚类的特征信息；步骤2：采用自适应均值聚类方法对依次将每帧图像分类至对应聚类簇，并实时更新各聚类簇的聚类中心；步骤3：分别提取出距离各自聚类中心最近的图像帧作为各自聚类的关键帧，按时间顺序排列形成关键帧集合；步骤4：计算各关键帧的关注度指标，提取关注度指标最高的一帧为视频的代表帧。本发明方法解决了传统关键帧提取算法灵活度不高，保真度较低的问题。
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公开(公告)号：CN106412619B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610855759.7
申请日：2016-09-28
Applicant: 江苏亿通高科技股份有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/44
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV颜色直方图和DCT感知哈希的镜头边界检测方法，包括以下步骤：步骤1：使用基于HSV颜色空间的直方图统计方法计算出相邻两帧图像之间的直方图差异度；步骤2：采用自适应阀值对相邻两帧间的差异度进行判别，若大于阀值，则初步判定为镜头边界；步骤3：采用基于DCT的感知哈希算法对初检结果进行复检并得出最终的视频镜头边界集合，通过HSV颜色直方图的初检和基于DCT感知哈希算法的复检，有效并准确地检测出视频帧序列中的镜头边界位置，从而为多媒体视频数据的结构化分析打下坚实的基础。
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公开(公告)号：CN106412619A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610855759.7
申请日：2016-09-28
Applicant: 江苏亿通高科技股份有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/44
CPC classification number: H04N21/23418 , H04N21/44008
Abstract: 本发明公开了一种基于HSV颜色直方图和DCT感知哈希的镜头边界检测方法，包括以下步骤：步骤1：使用基于HSV颜色空间的直方图统计方法计算出相邻两帧图像之间的直方图差异度；步骤2：采用自适应阀值对相邻两帧间的差异度进行判别，若大于阀值，则初步判定为镜头边界；步骤3：采用基于DCT的感知哈希算法对初检结果进行复检并得出最终的视频镜头边界集合，通过HSV颜色直方图的初检和基于DCT感知哈希算法的复检，有效并准确地检测出视频帧序列中的镜头边界位置，从而为多媒体视频数据的结构化分析打下坚实的基础。
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