27、基于颜色直方图和互相关的视频时间分割及草药物质自动分类技术

基于颜色直方图和互相关的视频时间分割及草药物质自动分类技术

视频时间分割技术

在当今社会，娱乐、远程医疗、监控和安全等多个领域都产生和消耗着大量的视频。随着多媒体内容需求的快速增长，对视频序列进行存储、检索和传输的快速可扩展机制的需求也日益迫切。自动时间分割是视频内容分析的基础过程。

背景知识

视频的时间分割，也就是将视频分割成语义单元，这一过程被称为镜头边界检测。视频镜头由连续生成的一个或多个帧组成，在时间和空间上形成连续的动作。视频摘要可以由代表这些镜头的关键帧集合构建而成。镜头之间的过渡通常分为两类：突然过渡和渐进过渡。突然过渡是指一个镜头的一帧与下一个镜头的相邻帧之间的切换；而渐进过渡则表示在多帧上的平滑变化。许多视频镜头边界检测方法都包含两个主要步骤：首先计算每对连续帧的相似度或不相似度，然后如果该度量高于指定阈值，则检测到切换。

方法介绍

提出的视频切换检测方法基于连续帧之间的两种不同不相似度：颜色直方图之间的Bhattacharyya距离和强度图像块之间的逆归一化互相关。具体步骤如下：
1. 基于直方图的不相似度 ：为了计算帧间不相似度，从每个帧中提取量化颜色直方图（CH），并使用Bhattacharyya距离计算两个连续帧之间的距离，公式如下：
[d(H_i, H_{i - 1}) = \sqrt{1 - \frac{1}{\sqrt{H_i \cdot H_{i - 1} \cdot N^2}} \sum_{b} \sqrt{H_i(b) \cdot H_{i - 1}(b)}}]
其中 (H_k = \frac{1}{N} \sum_{j} H_k(j))，(H