基于图像特征分析的视频场景变化检测

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基于图像特征分析的视频场景变化检测

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基于图像特征分析的视频场景变化检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 研究目的及意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文的结构安排	第12-14页
第2章 H.264/AVC与MVC	第14-24页
2.1 引言	第14页
2.2 H.264/AVC	第14-21页
2.2.1 编码器	第16-17页
2.2.2 解码器	第17页
2.2.3 H.264/AVC编码的关键技术	第17-21页
2.3 多视点视频编码	第21-23页
2.3.1 多视点视频系统及技术	第21-22页
2.3.2 MVC编解码框架	第22页
2.3.3 MVC编码软件平台	第22-23页
2.4 小结	第23-24页
第3章场景变化检测算法	第24-32页
3.1 引言	第24-26页
3.2 传统的镜头突变检测算法	第26-28页
3.2.1 像素比较法	第26-27页
3.2.2 基于块的直方图比较法	第27-28页
3.2.3 边缘变化率法	第28页
3.3 传统的镜头渐变检测算法	第28-31页
3.3.1 阈值比较法	第28-29页
3.3.2 基于方差的方法	第29-30页
3.3.3 借助产生式模型法	第30-31页
3.4 场景变化检测算法的性能比较测度	第31页
3.5 小结	第31-32页
第4章基于JMVC的3D视频场景突变检测	第32-40页
4.1 算法概述	第32-33页
4.2 基于JMVC的3D视频场景突变检测	第33-36页
4.2.1 基于视差矢量的3D视频场景突变检测	第33-34页
4.2.2 基于运动矢量的单视图场景突变检测	第34-35页
4.2.3 立体视频的场景突变检测	第35-36页
4.3 算法的仿真与实验结果	第36-38页
4.4 小结	第38-40页
第5章基于SIFT的2D视频场景突变检测	第40-50页
5.1 算法概述	第40-41页
5.2 基于SIFT的2D视频场景变化检测算法	第41-46页
5.2.1 尺度空间极值检测	第41-43页
5.2.2 关键点的精确定位	第43-44页
5.2.3 关键点方向分配	第44-45页
5.2.4 关键点特征描述	第45页
5.2.5 SIFT算法的图像匹配	第45-46页
5.2.6 基于SIFT的场景突变点判断	第46页
5.3 算法的仿真与实验结果	第46-49页
5.3.1 算法验证	第46-48页
5.3.2 实验结果与分析	第48-49页
5.4 小结	第49-50页
第6章先切分后检测的2D视频场景渐变检测	第50-60页
6.1 算法概述	第50-51页
6.2 D-SIFT算子与聚类算法相结合的场景渐变检测	第51-54页
6.2.1 D-SIFT特征向量提取	第51-52页
6.2.2 基于层次聚类算法的视频切分	第52-53页
6.2.3 基于灰度直方图的2D视频场景渐变检测	第53-54页
6.3 算法的仿真与实验结果	第54-58页
6.3.1 算法验证	第54-57页
6.3.2 实验结果与分析	第57-58页
6.4 小结	第58-60页
第7章总结与展望	第60-62页
7.1 全文总结	第60页
7.2 研究展望	第60-62页
参考文献	第62-68页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第68-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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