导读:本文包含了关键帧选取论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:关键,视频,自适应,内插,图像,直方图,阈值。
关键帧选取论文文献综述
Jorge,Michel,Díaz,Rodriguez,姚品,万旺根[1]（2019）在《基于直方图计算与分析的视频关键帧选取方法》一文中研究指出目前视频在教育、健康、工业等领域有着广泛的应用。这一领域的重要研究表明,视频和图像的处理仍然是一个挑战,进一步的深入研究是相当复杂的。在过去的几十年里,在这一领域的研究中,人们提出了不同的方法和应用。最常用的一种方法是通过关键帧提取技术来对视频数据进行压缩。提出了一种简单、快速、高效、复杂度低的方法,该方法利用直方图差异来实现视频关键帧。算法在读取视频、确定该视频的帧数以及通过计算两个连续帧绝对差的均值和标准差来提高这些帧之间的对比度之后,引入一种均衡化技术来计算每一帧的直方图,这样就可以计算出视频帧之间的直方图差值。之后再进行适当的阈值比较,如果连续两帧之间的直方图差值大于之前计算的阈值,那么当前帧就被选作关键帧。结果表明,该算法不仅复杂度低,而且简单有效。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年19期）
孙光灵,朱庆生,李茜茹[2]（2019）在《建筑工地高分辨率无人机全景图像关键帧选取与拼接》一文中研究指出随着建筑工地规模的增加,及时了解工地的状态变得越来越困难。无人机技术的发展,在短时间内可以收集到大量建筑工地的图像数据。利用这些数据,可以实时、有效地通过视觉技术监测大型建筑工地。论文提出了一种采用过滤模糊帧,选择关键帧,修正摄像机镜头畸变策略,对施工现场全景图进行图像拼接。用该方法得到高质量的完整全景图,有助识别各种施工现场环境。(本文来源于《巢湖学院学报》期刊2019年03期）
柳似霖,王颖,吴峰[3]（2019）在《基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法》一文中研究指出针对原始动作视频帧数多、信息冗余、计算量大的问题,提出了基于离散粒子群算法的人体动作识别关键帧选取方法。提取视频图像中的时空兴趣点建立视觉词典,统计视频图像中视觉词汇概率分布,采用离散粒子群算法进行关键帧选取,引入原始视频和选取的关键帧的视觉词汇概率分布向量的夹角余弦值,作为最优适应度函数评价关键帧选取前后的动作特征相似性。采用离散粒子群关键帧选取方法对KTH和Weizmann数据库进行实验验证。实验结果显示,该文提出的关键帧选取算法可有效去除动作视频中的冗余帧,提高了动作识别效率,动作识别准确率保持89.17%和98.89%不变。(本文来源于《应用光学》期刊2019年02期）
解江川[4]（2014）在《2D-3D视频转换中关键帧选取方法的研究》一文中研究指出立体电影和电视节目受到越来越多的观众的喜爱。但是,目前3D片源稀少,主要由叁种制作方式得到：实拍立体、叁维图形立体和2D转3D。2D转3D因其较低的制作成本和较好的3D效果受到越来越多的关注。2D转3D按照人工参与程度可分为人工转换、半自动转换和自动转换。人工转换的立体效果最好,但是资金和人力需求较高；半自动转换需要人工为选择出来的关键帧分配深度图,耗费较多的人力和时间；自动转换自动估计视频帧深度图,不需人工参与,3D视频立体效果较差。在半自动2D-3D视频转换中,由关键帧的深度利用深度传播算法得到非关键帧的深度图,进行虚拟视点绘制后得到3D视频。关键帧的质量影响着深度图的质量和3D视频的立体效果。国内外对于此领域的关键帧选择研究较少,目前主要是利用固定间隔选取关键帧。为减小深度传播过程中的误差,提高3D视频的质量,本文提出了一种基于遮挡区域的关键帧选取方法。遮挡产生的空洞影响着深度传播的质量,较小的遮挡区域更利于深度的分配和传播,因此首先进行遮挡区域的检测。为避免关键帧冗余和较大的深度传播误差,根据遮挡设定阈值,利用特征匹配比率选取候选关键帧。最后,为了使3D视频与真实场景的差异尽可能小,利用最小重投影误差选取关键帧。为关键帧分配深度需要较多的人工参与,耗费大量时间。我们将深度是否便于自动估计作为选取关键帧的标准,提出了一种基于深度估计的关键帧选取方法。选取出候选关键帧后,利用前、背景的颜色区别,以及前景物体的面积依次更新候选关键帧。最后,根据边缘点选择关键帧。结合深度估计选择关键帧之后,半自动2D-3D视频转换变为一种自动2D-3D视频转换,节省了大量人力和时间。最后,结合我们在视觉关注方面所做的研究,提出了一种基于视觉关注的关键帧选取方法,将观众的注视习惯作为选取关键帧的标准,选取某一时间段内观众注意力集中的视频帧作为关键帧,力求达到更好的主观效果。首先,分别构建视频的时域和空域关注模型。然后,按照时域优先的原则融合得到时空域混合关注模型。计算得到受关注区域,根据受关注区域变化得到视觉关注转移量。最后,根据视觉关注转移量的大小选取关键帧。从客观(深度图的均方误差MSE)和主观(合成3D视频的立体效果等指标)两方面对关键帧选择方法进行评价。评价结果表明本文提出的应用于2D-3D视频转换的关键帧选择方法要优于其他关键帧选择方法。利用这些方法能够以较快的速度转制出高质量的3D视频,满足观众对立体视频的观影需求。(本文来源于《山东大学》期刊2014-04-20）
严权峰,周易梅,胡虚怀,李鹏,黄文兵[5]（2011）在《一种自适应的关键帧选取算法》一文中研究指出文章针对传统的视频编码方法中,当预测图像中绝大多数图像块在参考帧中都找不到相似的块时,其预测效果急剧降低的问题,在对具有预测关系的视频图像集进行分析计算的基础上,设计了一种动态选择关键帧的算法。实验结果表明,该方法能有效地提高视频图像的压缩率。(本文来源于《电子技术》期刊2011年09期）
张晓星,刘冀伟,张波,崔朝辉,张岚[6]（2010）在《分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法》一文中研究指出针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。(本文来源于《光电子.激光》期刊2010年10期）
房岳楼[7]（2008）在《视频关键帧选取方法和可视化表现研究》一文中研究指出随着计算机图形学和网络技术的发展,大量视频动画被制作并在互联网上传播。关键帧是一段视频中包含重要视频内容的一组离散的帧序列。基于关键帧的视频摘要技术被广泛应用于网络视频检索和高效动画渲染中。同时,关键帧的选取算法也在近年来成为在理论和应用方面都有着重要意义的研究课题。本文首先给出度量两帧之间内容信息差异的测度定义,并将其应用到关键帧选取算法中。作为图像的基本特征,本文应用像素颜色值及其分布情况来表示图像的内容信息并计算两幅图像之间的差异。应用像素颜色均值、高阶距以及两幅图像颜色分布的相关系数,本文给出一种基于颜色统计量的帧间内容信息距离测度。同时,应用直方图统计像素颜色的分布情况,并应用信息熵理论,给出一种基于两幅图像颜色分布的联合熵和互信息的帧间内容信息距离测度,和另一种基于相关熵的距离测度。本文给出一种以最大化关键帧对原始视频内容信息表现程度为目标的关键帧选取算法。其基本思想是从将全部帧都看作关键帧这一极端情况下,逐帧删除将使得视频内容信息丢失程度最小的帧,最终得到关键帧。关键帧的选取数量与原始视频无关,完全取决于用户的需求并且不需要设定参数。算法在选取关键帧同时得到关键帧所代表的帧段落的边界帧。在不同类型不同长度的视频在不同的关键帧选取数量下,实验结果表明该算法得到的关键帧能较好地表现原始视频的内容,表达程度优于另外两种关键帧选取方法。本文给出了一种基于时间顺序的关键帧可视化表示方法。时间顺序下的可视化表示方法清晰直观的显示原始视频的帧分段情况并通过交互显示各段的关键帧。同时,本文给出两种非时间顺序的关键帧可视化表示方法:探索方式和引导方式。探索方式下,相邻给出的关键帧的内容相差程度很大,使用户跳跃式的了解视频内容,从而吸引注意力并激发兴趣。引导方式下,相邻给出的关键帧的内容相差程度很小,使用户渐进式了解视频内容。在不同应用需求下,两种方式有各自有其应用价值。最后本文给出基于探索和引导方式的交互式的可视化表示模型。(本文来源于《天津大学》期刊2008-06-01）
叶军,周卉,李建良[8]（2008）在《基于视频分割的关键帧选取》一文中研究指出综合考虑了基于帧分块的局部似然比特征和基于小波变换的全局的边缘信息,利用这两者进行镜头边界检测,从视频镜头重构度(SRD)角度出发,针对线性拟合方法,采用了最小二乘法曲线拟合优化方法,分段重构出视频曲线,求出曲线的极值点,并以极值点代表关键帧。通过实验数据比较表明,该方法与实际的情况相符并取得明显的数值效果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年01期）
孙季丰,徐兴[9]（2003）在《视频检索中关键帧选取的时间自适应算法》一文中研究指出关键帧提取是基于内容检索的视频数据库中十分重要的一步，但在整个视频数据库数组和研究中，由于以前受到计算机处理能力的限制，一直被忽略。文章针对关键帧提取的问题，提出了时间自适应算法, 并用一系列的视频检索实验证明了其有效性。还讨论了在VC++平台上“视频分析及检索系统”软件包的开发问题。此软件包具有MPEG视频播放、视频文件分帧运算、帧图像直方图计算、镜头分割、基于关键帧的视频检索等功能。(本文来源于《计算机工程》期刊2003年07期）
关键帧选取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着建筑工地规模的增加,及时了解工地的状态变得越来越困难。无人机技术的发展,在短时间内可以收集到大量建筑工地的图像数据。利用这些数据,可以实时、有效地通过视觉技术监测大型建筑工地。论文提出了一种采用过滤模糊帧,选择关键帧,修正摄像机镜头畸变策略,对施工现场全景图进行图像拼接。用该方法得到高质量的完整全景图,有助识别各种施工现场环境。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
关键帧选取论文参考文献
[1].Jorge,Michel,Díaz,Rodriguez,姚品,万旺根.基于直方图计算与分析的视频关键帧选取方法[J].电子测量技术.2019
[2].孙光灵,朱庆生,李茜茹.建筑工地高分辨率无人机全景图像关键帧选取与拼接[J].巢湖学院学报.2019
[3].柳似霖,王颖,吴峰.基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法[J].应用光学.2019
[4].解江川.2D-3D视频转换中关键帧选取方法的研究[D].山东大学.2014
[5].严权峰,周易梅,胡虚怀,李鹏,黄文兵.一种自适应的关键帧选取算法[J].电子技术.2011
[6].张晓星,刘冀伟,张波,崔朝辉,张岚.分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法[J].光电子.激光.2010
[7].房岳楼.视频关键帧选取方法和可视化表现研究[D].天津大学.2008
[8].叶军,周卉,李建良.基于视频分割的关键帧选取[J].计算机工程与设计.2008
[9].孙季丰,徐兴.视频检索中关键帧选取的时间自适应算法[J].计算机工程.2003
论文知识图
