低空视频影像自适应关键帧提取与快速拼接

专利名称：提取视频关键帧的系统及方法专利类型：发明专利
发明人：陈波
申请号：CN200810211435.5
申请日：20080922
公开号：CN101360184A
公开日：
20090204
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及视频图像技术领域，提供了一种提取视频关键帧的系统及方法。

所述系统包括：关键帧提取单元，对视频数据中相邻两帧的图像数据进行直方图和灰度图运算，得到由所述运算结果组成的特征向量，比较所述特征向量的欧式距离与预定阈值的大小，以及基于所述比较结果获取镜头转换边界并提取关键帧。

采用本发明所提供的提取视频关键帧的系统及方法，能提高提取视频关键帧的性能。

申请人：腾讯科技(深圳)有限公司
地址：518044 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室
国籍：CN
代理机构：北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司
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基于GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法袁晖;元昌安;覃晓;彭昱忠【摘要】视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题。

该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足，提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法。

通过检测视频镜头变化，得到分割的镜头，然后对视频帧提取图像特征，并利用基因表达式编程（GEP）的自动聚类功能对视频帧进行聚类，提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法（KFC‐GEP）。

实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧。

%The technology of key frame extraction is a research focus in video data processing do‐main .A video shot boundary detection algorithm with adaptive division based on wavelet edge detec‐tion is presented to overcome the drawbacks of the available algorithms for shot detection technology in this paper .First ,we obtain the video shot segmentation by detection of video shot change .Fur‐thermore ,we extract the image feature from video ,which cluster by autoclustering based on Gene Expression Programming ,propose and implement the video key frame extraction using an autocluster‐ing algorithm based on Gene Expression Programming (KFC‐GEP) .The proposed method is demon‐strated efficiently and effectively for extracting the key frame in video experimental results .【期刊名称】《广西师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】4页(P98-101)【关键词】镜头边界检测;小波边缘检测;视频关键帧;KFC-GEP【作者】袁晖;元昌安;覃晓;彭昱忠【作者单位】广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁530023【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言近些年来，随着网络技术及信息采集技术的发展，视频数据呈指数级增长，与之对应的视频数据处理的需求也急剧增长。

一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法初玲;郭三华;谢绍霞【摘要】由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。

将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取．利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。

实验验证了该方法的有效性。

%In order to solve the problems of time consuming and the mount of frames in video mosaic, a mosaic method of video sequence based on adaptive keyframes was proposed. The features of keyframes which were extracted by fixed sampling period were extracted. With the RANSAC robust estimation for homography matrix,the overlaps of keyframes were estimated. Accordingto the overlaps ratio and binary search ,the reorientation of keyframes was completede, repeating above processing procedure,the final keyframes were extracted.finally, Finally ,with the cascades of homography matrix ,the seamless mosaic is rendered by the image blending. The experiment demonstrates this algorithm＇s efficiency.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2011(019)021【总页数】4页(P189-192)【关键词】关键帧;RANSAC鲁棒估计;单映矩阵;无缝拼接【作者】初玲;郭三华;谢绍霞【作者单位】烟台汽车工程职业学院电子工程系,山东烟台265500;烟台汽车工程职业学院电子工程系,山东烟台265500;烟台汽车工程职业学院汽车工程系,山东烟台265500【正文语种】中文【中图分类】TP391.41视频序列拼接是由多帧视频序列拼接而成的完整全景图像，在视频监控、医学图像处理，遥感图像处理等方面得到广泛应用[1]。

低空航片视频图像拼接的开题报告一、选题背景随着近年来航拍技术的发展和普及，低空航拍已经成为了一个非常受欢迎的数码摄影领域。

低空航拍技术可以帮助我们从不同角度和高度拍摄到更加美丽、生动的风景和场景。

然而，由于低空航拍需要频繁地调整飞行姿态以获取更好的拍摄角度，这样不可避免地造成了航拍图像中的各种失真、缺陷以及重叠区域的不连续性等问题，也使得手工处理或自动处理均具有一定困难。

为了解决这些问题，我们可以使用低空航片视频图像拼接技术。

对于低空航拍得到的一组图像，我们可以将这些图像通过图像处理算法进行拼接，从而得到一张高质量的拼接后图像。

由于这种技术可以有效地处理航拍图像中的失真、重叠、拼接等问题，因此已经被广泛应用于旅游、城市规划、农业等领域。

二、研究目标和意义该研究旨在实现低空航拍视频图像的高效拼接，使得飞行员或者摄影师能够快速、准确地获取到高质量的航拍图像。

随着拼接技术的提高和普及，这项技术也将被用于无人机航拍等应用中。

三、研究内容和方法研究内容包括：1.航拍图像预处理：对于航拍图像进行去噪、对齐等预处理，以便于后续的拼接操作。

2.特征点提取和匹配：对于航拍图像进行特征点提取和匹配，以便于确定重叠区域和相邻图像的对齐情况。

3.拼接算法设计：设计高效的拼接算法，考虑解决重叠区域中的色差、亮度等问题。

4.性能评估：对拼接后的图像进行评估，以确定拼接算法的性能和可靠性。

研究方法包括：1.实验数据采集：采集不同角度、高度和目标的低空航拍视频数据。

2.数据预处理：对采集的图像数据进行去噪、对齐等预处理，以提高拼接质量。

3.算法实现：实现特征点提取和匹配、拼接算法及性能评估。

4.性能评估：对拼接后的图像进行视觉评估和定量分析，以评估算法的效果和可靠性。

四、预期成果和进展计划预期成果：1.提出一种高效的低空航片视频图像拼接算法；2.实现该算法，并评估其性能和可靠性；3.将拼接算法应用于无人机航拍等实际领域。

进展计划：第一年：1.学习图像处理和计算机视觉相关知识；2.收集和整理低空航拍图像相关数据集；3.实现航拍图像预处理和特征点提取和匹配算法。

关键帧提取方法在视频编辑和动画制作中，关键帧起到了至关重要的作用。

它们是定义动画或视频序列中重要位置的帧，通过关键帧，我们可以轻松地控制运动的轨迹和物体的变化。

本文将详细介绍几种常见的关键帧提取方法，帮助读者更好地掌握这一技术。

一、手动提取关键帧1.观察法：通过观看视频或动画序列，手动挑选出具有重要意义的帧作为关键帧。

这种方法简单直观，但需要耗费较多的时间和精力，适用于关键帧数量较少的情况。

2.时间间隔法：按照固定的时间间隔提取关键帧，如每秒提取一帧。

这种方法适用于关键动作或变化较为均匀的场景，但可能导致关键帧遗漏或冗余。

二、自动提取关键帧1.基于阈值的方法：通过设定像素变化阈值，自动检测出相邻帧之间的差异，当差异超过设定阈值时，将该帧作为关键帧。

这种方法适用于画面变化较为明显的场景，但可能对细微的变化不够敏感。

2.基于光流的方法：利用光流算法计算相邻帧之间的像素运动，根据运动信息提取关键帧。

这种方法可以较好地捕捉到物体的运动轨迹，但对计算资源要求较高。

3.基于图像特征的方法：通过提取图像特征（如SIFT、SURF等）来表示帧之间的相似性，根据相似性提取关键帧。

这种方法具有较强的鲁棒性，适用于多种场景。

4.基于深度学习的方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，自动提取关键帧。

这种方法具有较高的准确性和效率，但需要大量的训练数据和计算资源。

三、关键帧提取技巧1.结合多种方法：在实际应用中，可以结合多种关键帧提取方法，以提高准确性和效率。

2.优化关键帧数量：根据实际需求，适当调整关键帧数量，避免冗余和遗漏。

3.关键帧插值：在关键帧之间进行插值处理，使动画或视频过渡更加平滑。

4.人机交互：在自动提取关键帧的基础上，进行人工调整和优化，确保关键帧的质量。

总结：关键帧提取是视频编辑和动画制作中的一项重要技术。

通过掌握不同的关键帧提取方法，我们可以更高效地完成创作任务，提高作品的质量。

基于视觉注意模型的自适应视频关键帧提取
蒋鹏;秦小麟
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2009(014)008
【摘要】关键帧提取是基于内容视频检索领域中一个重要的研究课题.提出了一种基于视觉注意模型的自适应视频关键帧提取方法.该方法分别提取视频中的运动和空间显著度,并用一种运动优先非线性混合模式将显著度合成为视觉注意度.在此基础上提出一种基于视觉注意度的局部和整体两级关键帧提取策略,先采用局部策略,选择镜头内注意度最大的帧作为关键帧候选;再根据视觉注意度的变化,为各个镜头自适应分配关键帧数目作为整体关键帧分配策略.实验证明,该方法提取的关键帧较为符合人类的视觉系统特性,而且该方法具有根据内容变化自适应提取关键帧等特点.
【总页数】6页(P1650-1655)
【作者】蒋鹏;秦小麟
【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与工程系,南京,210016;南京航空航天大学计算机科学与工程系,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.基于视觉注意模型和HMM的足球视频语义分析 [J], 于舟;张瑞;杨小康
2.基于Watson视觉模型的自适应视频水印 [J], 邹复好;卢正鼎;凌贺飞;李瑞轩
3.基于视觉注意模型和互补性融合的关键帧提取 [J], 王灿灿;李金屏
4.基于视频监控场景的用户视觉注意力模型 [J], 刘仁砚;蔡晓东;黄嘉成;梁东旭;甘凯今
5.基于视觉注意力变化的视频质量评估模型 [J], 郭倩;李凡
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视频内容分析中的关键帧提取与跟踪技术综述随着数字媒体技术的快速发展，视频内容分析成为了计算机视觉和人工智能领域中的研究热点之一。

视频内容分析的一个重要任务是提取并跟踪视频中的关键帧。

关键帧是视频中具有重要信息的帧，通过提取关键帧可以有效地减少视频数据量，提高视频内容的表达效果。

本文将对视频内容分析中的关键帧提取与跟踪技术进行综述。

关键帧提取是视频内容分析的一项基础任务，其主要目标是从视频序列中选择一些具有代表性和信息丰富度的帧。

在关键帧提取中，常用的方法有基于图像质量评价、基于运动分析和基于帧间相似度的方法。

基于图像质量评价的关键帧提取方法主要利用图像特征和质量评估算法来衡量帧的重要性。

其中，图像特征可以包括亮度、对比度、色彩饱和度等，质量评估算法可以是传统的像素差异度或者是深度学习模型。

这种方法主要适用于静态场景的视频内容分析。

基于运动分析的关键帧提取方法主要利用帧间的运动信息来确定关键帧。

常用的方法有基于光流和基于运动轨迹的方法。

光流法通过计算连续帧之间的像素位移来获得视频序列中物体的运动状态，根据像素位移的大小和方向可以确定运动帧。

运动轨迹法可以跟踪视频序列中的对象运动，根据运动轨迹的连续性和方向来选择关键帧。

基于帧间相似度的关键帧提取方法主要利用帧与帧之间的相似度来判断关键帧。

相似度可以通过计算帧之间的像素差异、颜色直方图匹配、感知哈希算法等来衡量。

相似度越高的帧被认为是关键帧。

此方法适用于动态场景的视频内容分析。

关键帧跟踪在关键帧提取的基础上，通过跟踪相邻帧之间的目标运动来实现。

关键帧跟踪是一种目标跟踪算法，其目标是通过连续帧图像中的目标检测和位置预测来追踪视频中的目标对象。

关键帧跟踪可以通过基于特征的方法、基于深度学习的方法和基于模型的方法来实现。

基于特征的关键帧跟踪方法主要利用目标对象的视觉特征，如颜色、纹理、形状等来完成目标跟踪。

常用的方法有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。

基于深度学习的关键帧跟踪方法主要利用深度卷积神经网络（CNN）来提取目标对象的特征表示。

基于自适应阈值的压缩域上MPEG视频关键帧提取算法的研究的开题报告一、研究背景在现代数字视频技术中，关键帧提取是视频编辑和压缩处理的关键问题之一。

关键帧提取是一种技术，它可以使视频压缩更加有效，同时保留视频的主要信息。

目前，基于压缩域的关键帧提取方法已经成为研究热点，这是因为它可以在压缩域中进行高效的处理，从而节省计算资源和存储空间。

在MPEG压缩标准中，关键帧是指具有完整帧信息的帧，而非前后预测的帧。

因此，通过分析MPEG压缩域来提取关键帧具有重要意义。

然而，现有的压缩域上的关键帧提取方法都存在一些问题，比如需要调整阈值，不能适应不同场景的视频数据等问题。

因此，本文提出了一种基于自适应阈值的压缩域上MPEG视频关键帧提取算法，旨在通过自适应阈值的方法解决调整阈值的困难，从而提高关键帧提取效率和准确率。

二、研究目标和意义本文的研究目标是提出一种基于自适应阈值的压缩域上MPEG视频关键帧提取算法，旨在提高关键帧提取的效率和准确率，在不同场景的视频数据中都能够适应。

该算法的意义在于：1.提高MPEG视频的压缩效率2.保留视频的主要信息3.提高视频编辑和压缩处理的效率三、研究内容和方法本文的研究将采用以下方法：1.采用MPEG压缩标准中的关键帧定义，通过分析MPEG压缩域来提取关键帧。

2.提出一种基于自适应阈值的算法，该算法可以自动调整阈值，适应不同场景的视频数据，从而提高关键帧提取效率和准确率。

3.通过实验验证该算法的有效性和实用性。

四、预期成果本文的预期成果如下：1.提出一种基于自适应阈值的压缩域上MPEG视频关键帧提取算法。

2.通过实验验证该算法的有效性和实用性。

3.撰写论文并发表在相关学术期刊上。

五、研究计划本文的研究计划如下：1.对相关文献进行综述，了解MPEG压缩标准和压缩域上的关键帧提取方法。

2.提出基于自适应阈值的压缩域上MPEG视频关键帧提取算法，实现算法。

3.进行实验验证该算法的有效性和实用性。