[发明专利]一种视频边界检测的方法

权利要求书

1.一种视频边界检测的方法，其特征在于：所述该视频边界检测的方法，具体步骤如下：

S1：通过计算每一帧的像素间标准差，如果标准差接近于0，则为单色帧，剔除所有单色帧，再以20帧为间隔，将待检测视频分割为一系列长度为21帧的视频片段，然后，计算每个视频片段的首尾帧间直方图相似度；

S2：动态选取阈值，并计算步骤S1中所有视频片段的剔除阈值；

S3：剩余所有视频片段中相邻片段都被剔除的片段称为孤立片段，设d²⁰(n+1)和d²⁰(n-1)被剔除，则d²⁰(n)为孤立片段，计算该片段与未被剔除的相邻片段间的首尾间直方图相似度，记为d²⁰(n-2,n)和d²⁰(n,n+2)，若1＜d²⁰(n)/d²⁰(n-2,n)＜T₁或者1＜d²⁰(n)/d²⁰(n,n+2)＜T₁，表明该视频片段帧间没有大的特征差异，剔除，其中，d²⁰(n)代表第n个时间片段的首尾特征差值，T₁代表直方图相似度的一个接近1的倍数；

S4：计算所有非孤立片段的中间帧和首尾的直方图相似度和若且则表明该视频片段没有大的特征差异，剔除；

S5：合并连续非孤立片段为疑似渐变镜头片段，针对孤立片段，按顺序计算片段中相邻两帧间的直方图相似度，记片段d²⁰(n)中所有相邻帧间相似度中最大值和除最大值外的均值分别为和

S6：选取疑似渐变视频中按步骤S1中分段的首尾帧相似度最大的片段

m，代表渐变最剧烈的片段，计算片段中相邻两帧间的直方图相似度，选取所对应的两帧，分别与该片段首和尾计算帧间相似度d₁₀和d₂₀；

S7：所对应的两帧分别为x1和x2，依次分别计算两边的帧间相似度，再计算x1至x1+10和x2至x2+10的标准差为δ_X1和δ_X2，然后再逐一加帧计算后续的标准差；

S8：相似度较大的一侧视频片段，首先计算10帧内的标准差，再依次逐一加帧计算该后续的标准差；

S9：设剩余片段长度为L，当L≤25时，因为新的渐变不能发生在25帧以内，否则人眼无法识别，进入步骤S5中进行渐变再检测，当L＞25的视频片段按照步骤S6进行迭代。

2.根据权利要求1所述的一种视频边界检测的方法，其特征在于：所述步骤S1中，直方图相似度均以去除图片上部10％，下部15％，留下中间75％部分，分成4块计算每帧的HSV直方图信息，并计算对应分量计算帧间相似度，再加权求和，归一化，其中，直方图相似度的具体计算方法为：

式中：d(i,i+1)代表归一化后的i和i+1帧间直方图相似度，M是直方图的总等级数，对于要强调的直方图等级的情况，使用权值W(j)，b代表矩形块的个数，C_k代表第k个矩形块的权值。

3.根据权利要求1所述的一种视频边界检测的方法，其特征在于：所述步骤S2中，动态阈值计算方法为：

式中：μ_G表示视频中所有片段首尾特征的均值，μ_L表示一组阈值单元中10个片段首尾特征差值的均值，δ_L是阈值单元内各个片段的特征距离标准差，在式中，a是一个参数，将会在训练参数中确定，将特征差值小于等于阈值T_L且不满足

(d²⁰(n))＞3d²⁰(n-1)∪d²⁰(n)＞3d²⁰(n+1)∩d²⁰(n)＞0.8μ_G的视频片段剔除。