贾 伟

(中国电子科技集团第二十研究所，陕西西安 710068)

随着多媒体技术的应用越来越广泛，基于内容的视频检索技术被提出。镜头探测技术是低层视频结构化分析中的一项关键技术，好的镜头边界检测技术一定能为视频结构化分析打下坚固的基础，在视频检索中起着重要的作用;镜头检测使更高层的语义视频处理成为可能，镜头检测意味着为视频的结构化表示提供基础。在镜头边界检测方面，目前已经有了许多研究。在镜头转换时，视频数据会发生一系列的变化，镜头边界检测方法就是通过比较前后两帧间的差异来寻找这些变化的规律。根据所使用的视频特征不同以及应用的视频对象不同，镜头边界检测算法可分成许多类，其中有一些算法应用于压缩视频上，但是大部分算法都是处理非压缩视频的。视频可以划分成4个层次:镜头、图像帧、场景、视频。为提高镜头边界检测的查全率和精确度，本文基于图像的颜色特征和空间特征，提出了全局阈值的镜头边界检测算法［1］。在目前研究的基于内容的视频检索系统中，首先将视频分割成独立的镜头，接着对每个镜头选取关键帧来表示该镜头。视频一般由多段镜头拼接而成，镜头内部各帧图像是连续变化的。因此，镜头边界检测是基于内容的视频检索中十分关键的技术。

1 镜头边界检测方法

1．1 基于块比较的方法

基于块比较的方法将每帧图像分成b块，接着比较相邻帧的相应块，第i帧和第(i+1)帧之间的差异就可以定义为［2］: