33、视频检索与相机参数恢复方法解析

视频检索与相机参数恢复方法解析

在当今数字化时代，视频数据量呈爆炸式增长，高效准确的视频检索技术以及精确的相机参数恢复方法变得至关重要。本文将深入探讨视频检索方法和相机外部参数恢复算法，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。

视频检索方法

特征提取与相似性测量

1. 特征提取
   • 视觉特征 ：用户使用视频检索系统时，需选择查询图像或查询视频片段。系统会从所选内容的 R 帧中提取视觉特征。R 帧被定义为镜头持续时间内运动最少的帧，采用基于边缘的空间描述符（ESD）作为视觉特征描述符。ESD 结合了边缘相关图和颜色相干向量（CCV），具体操作如下：
     • 对整个图像的每个像素应用 3x3 窗口，使用基于颜色向量角度的像素分类系统，将 R 帧中的像素分为平滑像素或边缘像素。
     • 通过中心像素及其相邻像素形成的最大颜色向量角度检测颜色边缘。
     • 若 3x3 窗口的中心像素是边缘像素，使用在 RGB 颜色空间中量化的颜色，用边缘相关图表示边缘中灰度对的全局分布。
     • 若中心像素是平滑像素，用 CCV 表示颜色分布。边缘相关图和 CCV 组成的增强特征图即为 ESD。
   • 运动特征 ：分段镜头具有八种运动索引之一，即 {S, P_L, P_R, T_U, T_D, Z_I, Z_D, R}，这被定义为镜头的运动特征。为索引特征描述符，使用 R*-树结构，它能有效管理多