视频内容特征的提取
视频内容特征的提取
【关键词】关键帧；特征；运动
0 引言
关键帧是视频的镜头表示帧。基于关键帧的特征检索是基于内容视频检索的重要一部分。虽然人们更倾向于使用语义特征进行视频查询，但由于语义特征很难做到自动提取，所以通常视频检索所采用的是较低层的关键帧的视觉特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等静态特征，也包括反映镜头一定语义内容的运动特征等。
1 视频特征描述的要求
基于内容的视频检索实际上就是基于特征的检索。因此是视频检索的基础，也是难点所在。良好的特征应具有以下特点：
1）可区别性：对于不同的图像来说，其特征值应具有明显的差异，便于比较；
2）可靠性：对相似图像的特征值应比较相近，查询的结果是按特征值相似程度排列的图像集合；
3）独立性：所用的各个特征之间应彼此不相关；
4）特征维度低：检索复杂度随着特征数量和特征维数会迅速增长，不利于检索。
2 静态特征提取
2.1 提取颜色特征
色彩是物体表面的一种视觉特性，是人类视觉的重要组成部分。每种物体都有其特有的色彩特征，同一类物体往往有着相似的色彩
视频与图像处理-文字特征提取
图像文本提取算法研究 摘要: 根据图像中文字与背景区城的形态特征，提出了一种基于形态运算和连通域标记的复杂背景图像文档提取算法。实验结果表明，即使在图像分辨率不高以及文字布局较复杂的情况下，该算法仍然较快较准确地提取出复杂背景图像中的文字。关键词: Ostu，二值化，形态学，连通域 1 引言 近年来，随着计算机和网络技术的发展，网页上的数字化图像和视频呈现爆炸式增长。而随着移动数码摄像设备的普及，用户也可以方便地使用移动设备拍摄自然场景中的数字化图像。同时，传统的图书馆为了满足用户对多媒体内容的查询需求，也开始收藏图像和音视频等内容。多样的信息给人们的生产和生活带来了巨大便利的同时，也使如何能让用户准确迅速地找到自己所需的多媒体内容成为日益突出和紧迫的需求，因而也需要有效的方法来组织和检索这些多媒体内容。 以往的文档分析与识别领域，主要着眼于对一些布局较有规律的二值文档进行字符/图形分割与识别。目前，随着WWW页面中图片的大量使用，以及图像、视频数据库的广泛应用，使得图像成为另一种重要的信息载体。Loprest指出，互联网上相当一部分文字是嵌入在图像中的，而且其中大部分文字并没有在HTML页面的其他地方重复出现[1]。Wong则认为视频图像中的文字可为我们提供关于该视频产品的丰富语义信息图。不幸的是，目前大多数的搜索引擎都无法直接对嵌人在图像中的文字内容进行检索。因此，如何在复杂的图像背景下快速、准确地分割与提取文字将具有广泛的应用前景和研究价值。文献[1]~文献[6]分别在Web图像及视频图像的文字分割领域进行了相关研究。 经大量观察后我们发现，WWW图片、Video图像及杂志封面图片一般具有以下特点： （1）图像中包含色彩较为丰富的文字与背景； （2）图像背景可能由一些具有较多灰度变化的复杂图案构成； （3）图像中文字的分辨率一般不高，这是由于在生成文字时使用了图像处理软件中的反锯齿效果（Anti-Aliased）而造成的； （4）图像中文字布局的随意性较大，而且文字与背景的层次关系可能很复杂。 我们称这类图像为包含复杂背景及文字的图像。本文将讨论如何在这一类图像中提取文字。2 算法描述 本文设计用于实现文本的提取的方法，改方法主要分为三个步骤： 第一步：阈值分割，通过Ostu法计算图像的阈值，并对图像进行二值化，实现目标和背景的分离； 第二步：形态学处理，二值化的图像进行膨胀、腐蚀、开、闭运算，实现文字区域的连通，便于文字区域的提取； 第三步：连通域标记，处理后的图像的大部分连通区域是文字区域。利用连通域标记算法实现连通域的标记，再对每个连通域画矩形框从而实现文档的提取。 2．1 阈值分割 2.1.1 阈值分割方法 为了便于对文字的识别，我们需要将检测到的文字进行二值化。图像二值化的方法主要分为局部阈值二值化和全局阈值二值化两种[7]，全局阈值二值化是整幅图像都用同一个阈值进行二值化的方法，其计算简单，但是适合背景简单，灰度直方图只有连个明显的波峰的图像。对于背景复杂、噪声严重或者图像光照分布不均时全局阈值二值化的效果就会很差，造成很多虚景或者造成目标的丢失[8]。局部阈值的方法是将图像分块，对每块使用不同的阈值进行二值化。局部阈值能很好的克服全局阈值所面临的问题，但是局部阈值计算相对较为复杂，对图像的分块方式不同会影响二值化的效果[9]。 图像阈值分割技术的关键在于如何选取阈值。根据其对像素的处理方式，主要分为三类： （1）全局阈值法：是指在二值化过程中只使用一个全局阈值T的方法。它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较，若大于T，则取为前景色(白色)；否则，取为背景色(黑色)。 设图像的灰度函数为f(x，y)，则二值化算法的表达式： 255(,) (,) f x y T f x y > ? =? ?其他 （1）
图像颜色特征提取原理
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
视频压缩原理
1. 为什么要进行视频压缩 未经压缩的数字视频的数据量巨大 存储困难 一张DVD只能存储几秒钟的未压缩数字视频。 传输困难 1兆的带宽传输一秒的数字电视视频需要大约4分钟。 2. 为什么可以压缩 ? 去除冗余信息 ? 空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 编码冗余：不同像素值出现的概率不同 视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感 知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到3. 数据压缩分类 ? 无损压缩（Lossless） ? 压缩前解压缩后图像完全一致X=X' 压缩比低(2:1~3:1) 例如：Winzip，JPEG-LS ?
有损压缩（Lossy） ? 压缩前解压缩后图像不一致X≠X' 压缩比高(10:1~20:1) 利用人的视觉系统的特性 例如：MPEG-2，AVC，AVS 4. 编解码器 ? 编码器（Encoder） ? 压缩信号的设备或程序 ? 解码器（Decoder） ? 解压缩信号的设备或程序 ? 编解码器(Codec) ? 编解码器对 5. 压缩系统的组成 (1) 编码器中的关键技术 (2) 编解码中的关键技术 6. 编解码器实现 ?
编解码器的实现平台： ? ? 超大规模集成电路VLSI ? ASIC， FPGA 数字信号处理器DSP 软件 ? 编解码器产品： ? 机顶盒 数字电视 摄像机 监控器 7. 视频编码标准 编码标准作用： ? 兼容： ? 不同厂家生产的编码器压缩的码流能够被不同厂家的解码器解码? 高效： ? 标准编解码器可以进行批量生产，节约成本。 主流的视频编码标准： MPEG-2 MPEG-4 Simple Profile AVC
关于图像特征提取
关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特
视频会议视频调试技术与技巧
视频会议视频调试技术与技巧 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白 视频会议是图像、声音的有机结合，为了获得理想的效果，必须按照操作规程做好前期的准备和调试工作。在实际应用中还有许多不尽人意的地方，主要表现在参数设置和实际操作等方面。如何做到心中有数、得心应手?本文就相关技术问题进行探讨，提出不同的解决方法和应用技巧。 在视频调试过程中，常见的问题是图像无彩色和图像偏色。对于图像无彩色现象，可通过会议终端控制软件中的参数设置来加以解决;对于图像偏色现象，要通过白平衡调整来校正因光源的色温变化而引起的图像偏色。会场中应避免使用混合光(室内照明光源、室外阳光的直射和散射)作为照明光源，不同色温的光源混合使用，将得不到理想的色彩还原，因此要尽量避免在会场中存在两种以上不同色温的光源。若使用视频会议摄像机，可通过重启的方法加以排除;若使用专业摄像机，可通过白平衡调整来加以解决，具体方法是：根据会场照明光源的色温选择合适的色温滤色片，采用自动白平衡调整，以保证准确的色彩还原。 在召开会议期间，要显示各地分会场的画面，若分会场采用“推”、“拉”、“摇”技巧来拍摄，存在问题的具体表现为运动画面不连贯、运动速度不均匀、落幅画面不到位。“推”是把视线逐渐接近被摄对象，由整体引向局部，突出整体中的某一部分;“拉”是由局部引向整体，说明某一局部所处的环境;“摇”分为左摇和右摇。“推”和“拉”是在同一镜头内包含有特写、近景、中景、全景画面，强调落幅，因此落幅的画面构图尤其重要，这是衡量画面是否到位的标准。不论采用哪种拍摄技巧，都要确保画面的稳定性和连续性，都要以稳定的画面作为起幅，并以稳定的画面作为落幅，并要有足够长的时间来保证画面的相对静止，这是人们心理要求和镜头组接所需要的。无目的地急推、急拉、突然变速、中途停止等，都会使观众造成视觉感受异常和动荡不安的感觉，其主要原因是操作失误和画面延滞效应所造成的。 对于采用会议终端控制软件进行控制的，要采用手动方式进行。比如，若要进行“推”(或拉)的动作，先构好落幅的画面，然后“拉”(或推)到全景，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标，在落幅处松开鼠标;若要进行“摇”的动作，先构好落幅的画面，当总控室切换到本端的画面后，再按下鼠标进行左摇或右摇，在落幅处松开鼠标。但在实际操作中，由于摄像机的机位所限制，“摇”动作的落幅画面不太理想。对于采用专业摄像机控制的，要采用电动变焦方式进行，按下T(推)或W(拉)即可完成所需要的拍摄技巧。由于按压变焦钮
【CN110020639A】视频特征提取方法及相关设备【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910312917.8 (22)申请日 2019.04.18 (71)申请人 北京奇艺世纪科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北一街2号爱奇 艺创新大厦10、11层 (72)发明人 晋瑞锦 张云桃 (74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 钱娜 王宝筠 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称视频特征提取方法及相关设备(57)摘要本发明提供了一种视频特征提取方法及相关设备，本方案可以对多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征，然后对第一预设数量通道的第一视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第一视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第二预设数量通道的第二视频特征，再对第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。本方案中，3D卷积神经网络可以将输入的多帧视频图像进行通道分离处理，不同通道在时域上进行不同尺度的卷积处理，分组的方式可以有效地减少网络参数，从而提高视频特征的提取效率，进而使得该网络模型的实际应用效果 更佳。权利要求书3页 说明书11页 附图3页CN 110020639 A 2019.07.16 C N 110020639 A
权 利 要 求 书1/3页CN 110020639 A 1.一种视频特征提取方法，其特征在于，所述方法适用于3D卷积神经网络，包括： 获得多帧目标视频图像； 对所述多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征； 对所述第一预设数量通道的第一视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第一视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第二预设数量通道的第二视频特征； 对所述第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。 2.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述对所述第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征，包括：合并每个分组各自的第二预设数量通道的第二视频特征，以得到一组包括第三预设数量通道的第二视频特征； 分别对一组中的每个通道的第二视频特征进行空域上的卷积处理，以得到第三预设数量通道的第三视频特征。 3.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，还包括： 对所述第三预设数量通道的第三视频特征进行分组，并使用不同尺寸的卷积核对各个分组的第三视频特征进行时域上的卷积处理，得到每个分组各自对应的第四预设数量通道的第四视频特征。 4.根据权利要求3所述的视频特征提取方法，其特征在于，还包括： 合并每个分组各自的第四预设数量通道的第四视频特征，以得到一组包括第五预设数量通道的第四视频特征； 将所述第一视频特征进行升维处理，以得到第五预设数量的第五视频特征，并将第五预设数量的所述第四视频特征与第五预设数量的所述第五视频特征分别对应相加，以得到第五预设数量的第六视频特征。 5.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述获得多帧目标视频图像，包括： 获得多帧原始视频图像； 对所述多帧原始视频图像中的至少一帧原始视频图像进行分辨率调整，以得到符合3D 卷积神经网络的分辨率要求的目标视频图像。 6.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述获得多帧目标视频图像，包括： 获得多帧原始视频图像； 按照预设的帧间隔长度，从所述多帧原始视频图像中间隔抽取原始视频图像，以得到目标视频图像。 7.一种视频特征提取装置，其特征在于，适用于3D卷积神经网络，所述装置包括： 视频图像获得单元，用于获得多帧目标视频图像； 普通卷积处理单元，用于对所述多帧目标视频图像进行时域及空域上的卷积处理，得到第一预设数量通道的第一视频特征； 2
视频压缩原理
第1章介绍 1. 为什么要进行视频压缩？ ?未经压缩的数字视频的数据量巨大 ? 存储困难 ? ?一DVD只能存储几秒钟的未压缩数字视频。 ? 传输困难 ? ?1兆的带宽传输一秒的数字电视视频需要大约4分钟。 2. 为什么可以压缩 ? 去除冗余信息
? ?空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 ?时间冗余：视频序列的相邻图像之间容相似 ?编码冗余：不同像素值出现的概率不同 ?视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感 ?知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到3. 数据压缩分类 ? 无损压缩（Lossless） ? ?压缩前解压缩后图像完全一致X=X' ?压缩比低(2:1~3:1) ?例如：Winzip，JPEG-LS ? 有损压缩（Lossy） ? ?压缩前解压缩后图像不一致X≠X' ?压缩比高(10:1~20:1) ?利用人的视觉系统的特性 ?例如：MPEG-2，H.264/AVC，AVS
4. 编解码器 ? 编码器（Encoder） ? ?压缩信号的设备或程序 ? 解码器（Decoder） ? ?解压缩信号的设备或程序 ? 编解码器(Codec) ? ?编解码器对 5. 压缩系统的组成
(1) 编码器中的关键技术 (2) 编解码中的关键技术 6. 编解码器实现 ? 编解码器的实现平台： ? ?
超大规模集成电路VLSI ? ?ASIC，FPGA ?数字信号处理器DSP ?软件 ? 编解码器产品： ? ?机顶盒 ?数字电视 ?摄像机 ?监控器 7. 视频编码标准 编码标准作用： ? 兼容： ? ?不同厂家生产的编码器压缩的码流能够被不同厂家的解码器解码 ? 高效： ?
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
图像压缩原理
1、为什么要对图像数据进行压缩？其压缩原理是什么？ 答：（1）数字图像如果不进行压缩，数据量是比较大的，例如一幅分辨率为1024×768的静态真彩色图像，其数据量为1024×768×24=2.25（MB）。这无疑对图像的存储、处理、传送带来很大的困难。事实上，在图像像素之间，无论在行方向还是列方向，都存在一定的相关性。也就是说，在一般图像中都存在很大的相关性，即冗余度。静态图像数据的冗余包括：空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余等。图像压缩编码技术就是利用图像数据固有的冗余性和相干性，将一个大的图像数据文件转换为较小的同性质的文件。 （2）其压缩原理: 空间冗余、时间冗余、结构冗余、和视觉冗余。 2、图像压缩编码的目的是什么？目前有哪些编码方法？ 答：（1）视频经过数字化处理后易于加密、抗干扰能力强、可再生中继等诸多优点，但是由于数字化的视频数据量十分巨大，不利于传输和存储。若不经压缩，数字视频传输所需的高传输率和数字视频存储所需的巨大容量，将成为推广数字电视视频通信的最大障碍，这就是进行视频压缩编码的目的。 （2）目前主要是预测编码，变换编码，和统计编码三种编码方法。 3、某信号源共有7个符号，概率分别为0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,试进行霍夫曼编码，并解释是否进
行了压缩，压缩比为多少？ 0000 0001 000 00 111 110 10 0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25 0.05×4＋0.07×4＋0.1×3＋0.2×2＋0.18×3＋0.15×3＋0.25×2=2.67
图像特征提取方法
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
抠图换背景 视频也轻松
抠图换背景视频也轻松 抠图换背景，是针对图片的一种操作，她是把图片中的背景与前景分离，然后随意更换背景画面。经历过月B种神奇的朋友，无不异想天开地想把这种效果复制到视频中来。然而动态的视频，不断变幻的背景，想抠出其中的主体形像，并换成自己喜欢的背景，这种可能性存在吗9答案是肯定的，只要安装了Adobe Ultra CS3这款软件，视频抠图换背景这类影视专业级操作，一点儿也不困难。 一．添加前景视频 必须事先说明，从视频素材中抠图（称为抠像更合适），对原始视频的背景要求非常严格。最好是单色背景的视频，比如背景为绿布、蓝布等，这样才能抠得丝毫毕现、滴水不漏。本例的原始素材，我们选取段“美女”视频，目的是将“美女”从原视频中抠出来，然后把她放置到其它画面中。 1．运行软件 Adobe Ultra CS3是一款绿色软件。将压缩文件解压后，双击其中的“@lnsta¨一绿化exe”文件进行绿化操作，此后会在解压文件夹中出现名为Adobe Ultra CS3的快捷方式，双击快捷方式，即可运行程序。第一次运行会弹出制式选择对话框，选择其中的PAL模式即可，随后，程序主界面便出现在眼前。假如在打开界面中需要重斯制作新项目时，可单击菜单栏的“文件一新建”选项，然后在弹出的级联菜单中，根据需要，选择“新建4：3项目”或“新建16:9项目”即可。 2．添加前景视频 总体来说，界面分为三大部分：一是左上方的输入区，用于显示输入的素材；二是右上方的作品预览区，实时展示作品效果；三是整个界面下部的操作区，几乎所有的操作都在这里完成。输入区的窗口可以显示输入的视频及图片，生成作品的效果则可通过预览区的窗口预览。 单击界面左上方的下拉箭头，在弹出的菜单中选择“输入剪辑”选项，接着单击右侧的“浏览”按钮，在弹出的对话框中，选择准备好的AVI或MOV格式的“美女”视频素材打开，视频画面便会同时出现在输入窗口和预览窗口里，单击“播放”按钮可以预览视频。 二、去掉背景，抠出“人物” 接下来要做的，是去掉视频中的蓝色背景，把其中的“美女”抠出来。且记住点，在Adobe Ultra CS3中抠像，别管视频中的“人物”动作如何，只要背景简单，抠图就非常轻松。 1．添加抠像点 单击视频控制栏中的第个按钮回到视频起点，在程序界面左上方的输入区单击“增加抠像点”按钮，然后在该区的素材查看窗口中的视频画面背景上单击，这会在该处添棚一个小矩形框，与该处相同的画面将会抠除。大家可以在背景的颜色不同深浅处单击鼠标，多添加几个抠像点。 2.开始抠像 抠像点添加完毕，在界面下方切换到“抠像”标签，勾选“启用”选项，再单击“应用点”按钮，视频中的背景即可被抠除，输入区的素材查看窗口中，背景显示为栅格，画面上只留下前景图像。由于没有设置其它背景，作品预览区的“预览”窗口中，除了抠出的“美女”形像，还显示出个问号。 3．调整效果 完成抠像后，保留部分的颜色可能产生一定的变化，需利用该标签中“颜色分离”、“颜色控制”和“再处理”选项栏中的滑块，对抠出的图像进行颜色、锐度和透明等精细调整，使其颜色真实，画面清晰显示。调整完后，大家可单击“播放”按钮预览一下抠像效果。 三.换一个新背景
视频内容特征的提取
视频内容特征的提取 【摘要】本文是基于视频特征提取的技术研究，主要是对关键帧进行特征提取，得到一个尽可能充分反映关键帧内容的特征空间，作为视频聚类和检索的依据，着重研究了关键帧的视觉特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等静态特征和运动特征等。 【关键词】关键帧；特征；运动 0 引言 关键帧是视频的镜头表示帧。基于关键帧的特征检索是基于内容视频检索的重要一部分。虽然人们更倾向于使用语义特征进行视频查询，但由于语义特征很难做到自动提取，所以通常视频检索所采用的是较低层的关键帧的视觉特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等静态特征，也包括反映镜头一定语义内容的运动特征等。 1 视频特征描述的要求 基于内容的视频检索实际上就是基于特征的检索。因此是视频检索的基础，也是难点所在。良好的特征应具有以下特点： 1）可区别性：对于不同的图像来说，其特征值应具有明显的差异，便于比较； 2）可靠性：对相似图像的特征值应比较相近，查询的结果是按特征值相似程度排列的图像集合； 3）独立性：所用的各个特征之间应彼此不相关； 4）特征维度低：检索复杂度随着特征数量和特征维数会迅速增长，不利于检索。 2 静态特征提取 2.1 提取颜色特征 色彩是物体表面的一种视觉特性，是人类视觉的重要组成部分。每种物体都有其特有的色彩特征，同一类物体往往有着相似的色彩特征。因此可以根据色彩特征来区分物体。而且颜色特征非常稳定，对于旋转、平移、尺度变化，甚至各种形变都不敏感，表现出相当强的鲁棒性。颜色内容一般包含两个方面，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的象素的个数并构造颜色灰度直方图来实现，这对检索具有
图象视觉特征的提取与表示
第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性
视频内容特征的提取-精选资料
视频内容特征的提取 0 引言 关键帧是视频的镜头表示帧。基于关键帧的特征检索是基于内容视频检索的重要一部分。虽然人们更倾向于使用语义特征进行视频查询，但由于语义特征很难做到自动提取，所以通常视频检索所采用的是较低层的关键帧的视觉特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等静态特征，也包括反映镜头一定语义内容的运动特征等。 1 视频特征描述的要求 基于内容的视频检索实际上就是基于特征的检索。因此是视频检索的基础，也是难点所在。良好的特征应具有以下特点：1）可区别性：对于不同的图像来说，其特征值应具有明显的差异，便于比较； 2）可靠性：对相似图像的特征值应比较相近，查询的结果是按特征值相似程度排列的图像集合； 3）独立性：所用的各个特征之间应彼此不相关； 4）特征维度低：检索复杂度随着特征数量和特征维数会迅速增长，不利于检索。 2 静态特征提取 2.1 提取颜色特征 色彩是物体表面的一种视觉特性，是人类视觉的重要组成部
分。每种物体都有其特有的色彩特征，同一类物体往往有着相似的色彩特征。因此可以根据色彩特征来区分物体。而且颜色特征非常稳定，对于旋转、平移、尺度变化，甚至各种形变都不敏感，表现出相当强的鲁棒性。颜色内容一般包含两个方面，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的象素的个数并构造颜色灰 度直方图来实现，这对检索具有相似的总体颜色内容的图像是一个很好的途径。局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，它考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。比如，颜色集是通过抽取空间局部颜色信息来提供颜色区域的有效索引。而颜色矩特征的数学依据是任何颜色的分布均可由它的矩来刻画，且大部分信息集中在低阶矩上。 2.2 提取纹理特征 纹理就是图像局部不规则而宏观有规律的特性。它是与物体表面材质有关的图像特征。目前也是基于内容检索系统中所采用的一个重要手段。纹理特征表达是Tamura等人在对人类对纹理的视觉感知的心理学研究的基础上提出的，在视觉上和心理上都是有意义的。纹理特征包括粗糙性（Coarseness）、规则性（Regularity）、线条相似性（Linelikeness）、凹凸性（Roughness）、方向性（Directionality）和对比度（Contrast）等，这些特征都可作为检索项。纹理特征可使用统计方法和结构方法进行分析。结构方法假定图像由较小的纹理基元排列而成，
(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局