导读:本文包含了镜头压缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:镜头边界检测,HEVC,压缩域,预测模式
镜头压缩论文文献综述
朱威,商明将,荣意,冯杰[1]（2019）在《基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法》一文中研究指出镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年02期）
王妍[2]（2015）在《什么是长焦镜头的空间压缩效果？》一文中研究指出常说长焦镜头的空间压缩效果，是什么意思呢? 要了解长焦镜头的压缩效果，摄影者首先要明白什么是空间感和透视。“远的景物小，近的景物大”，即“透视”。透视所营造出来的物体之间的“距离感”即为空间感。当使用广角镜头拍摄时，这种情况便会显现出来(本文来源于《中国摄影报》期刊2015-12-25）
潘磊,束鑫,程科[3]（2015）在《基于压缩传感和EMD距离的视频镜头关键帧提取》一文中研究指出关键帧提取是视频内容分析与检索技术的核心问题。提出了一种基于压缩传感和EMD距离的关键帧提取方法,首先构造一个符合有限等距性质的稀疏矩阵,将帧高维特征投影到低维空间,然后通过计算帧低维特征之间的调节余弦相似度完成子镜头分割。在各子镜头中,利用EMD距离计算帧与子镜头中心的差异,并选择差异最小值所对应的帧作为该子镜头的关键帧。实验结果表明,该方法提取的关键帧能够对视频内容进行准确的描述。(本文来源于《电视技术》期刊2015年17期）
潘磊,程科,束鑫,张明[4]（2015）在《基于压缩传感和加权主色的镜头边界检测算法》一文中研究指出针对现有算法存在计算量大、对摄像机和物体运动敏感等缺点,提出一种基于压缩传感(CS)和加权主色(WMC)的镜头边界检测(SBD)算法(CSWMC)。首先通过直方图特征得到粗略的镜头边界集合;然后利用CS将该集合中的帧及其前后帧的高维特征投影到低维空间,采用调节余弦相似度得到基于夹角的第一判定指标;继而定义一种新的图像主色权值和基于该权值的类Bhattacharyya相似度,得到基于颜色相似度的第二判定指标;以两种判定指标的乘积作为最终判定指标,并设计一种朴素但有效的策略进行SBD。实验结果表明,与常用方法相比,所提算法具有更高的查全率和精确率,能够更加有效进行SBD。(本文来源于《光电子·激光》期刊2015年06期）
仝卫国,杨静[5]（2015）在《压缩视频域镜头边界检测研究现状与发展前景》一文中研究指出镜头边界检测是视频检索的首要问题,镜头转换分为突变和渐变,镜头边界的检测结果直接影响视频检索的准确度,针对这个问题,提出了在压缩域视频中进行镜头边界检测常用的两类方法:一类是基于I帧DC系数的方法;另一类是基于聚类的方法。前者先利用I帧的DC图进行镜头的粗略分割,再分别运用基色调、宏块信息和运动矢量进行精确分割;后者聚类法克服了帧的无序性。实验结果表明,第一类压缩域镜头边界检测的方法之于镜头的渐变检测效果普遍不理想,但是计算较第二类算法简便,第二类方法对渐变镜头的检测效果好于第一类,有效克服无序性是一种改进。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2015年04期）
白天[6]（2014）在《连分式方法在脉冲去噪、时序数据压缩及视频镜头检测中的应用研究》一文中研究指出近年来在许多应用问题的研究中,非线性方法越来越受到重视。而在数值分析领域,运用最多的非线性数值研究方法是连分式插值和逼近方法。相较于其它插值和逼近方法,基于连分式的非线性有理插值方法具有更小的逼近误差,尤其对于大范围波动的非线性数据具有更好的逼近效果。由于连分式插值与逼近方法具有优秀的非线性数据逼近性能,目前该方法已被广泛应用于多个工程技术领域。本文主要研究的是如何运用连分式插值和逼近来解决图像脉冲去噪问题、时序数据压缩和重建问题以及视频镜头边界检测问题。具体的研究内容体现在以下几个方面：·提出了一种基于一元Thiele连分式插值的图像脉冲去噪方法。首先,通过分析指出现有脉冲去噪方法存在着先验知识问题、边缘保持问题、自动化检测问题以及区分单极和双极脉冲问题。然后通过对这些问题的研究,提出一种基于一元Thiele连分式插值的脉冲去噪方法,该方法利用四方向一元Thiele连分式插值的加权平均来恢复被污染的图像,能够解决先验知识问题和边缘保持问题。·提出了一种基于二元Newton-Thiele连分式插值的图像脉冲自动检测和去噪方法。通过对现有脉冲图像检测方法的回顾,指出现有检测方法无法实现脉冲图像的自动化判断和检测。为解决该问题,提出了一种脉冲图像自动识别方法LMVD,该方法利用归一化直方图、局部均值和方差来模拟人类识别脉冲噪声的认知过程,能够自动判断出图像是否被脉冲噪声污染。在LMVD的基础上又给出了一种利用二元Newton-Thiele连分式插值来恢复污染像素的算法NTF。该算法包括两个步骤：步骤一,利用污染像素相邻的八个点来构造一个二维网格。步骤二,在二维网格上进行Newton-Thiele插值来恢复被污染的像素点。该算法既适用于双极脉冲也适用于单极脉冲,同时不需要任何先验知识来预设各类参数,因此具有良好的鲁棒性。·提出了一种基于Thiele向量值连分式插值的时序数据压缩和重建算法。该算法首先利用基于分段直线逼近的道格拉斯-普克算法对待压缩的时序数据进行初步压缩,然后在得到的压缩数据点上划分若干区段,在区段上利用Thiele向量值连分式插值来删除冗余的压缩数据点。相较于基于分段直线的算法,该算法不仅适用于线性时序数据的压缩和重建,同时也适用于非线性时序数据的压缩和重建。在给定的压缩误差下,该算法拥有更高的压缩比。·提出了一种基于快速鲁棒特征和支持向量机的视频镜头边界检测算法。该算法利用快速鲁棒特征SURF进行相似度度量,并在此基础上设计了一种变步长切变检测算法。对于渐变的检测,提出了学习摄像机运动特征和渐变过渡特征的思路,利用支持向量机学习得到两级分类器,然后再利用其进行渐变检测。·提出了一种基于Thiele连分式插值的视频边界统一检测模型。通过对现有镜头边界检测算法的分析,本文还提出了一种独立于具体相似度特征的统一视频边界检测模型。该模型可以根据实际应用情况来输入不同的特征,然后进行镜头边界检测。模型利用Thiele连分式插值来构造一个决定函数DF,然后在帧序列上移动DF,根据DF的输出获得一个标志序列,最后通过判断标志序列给出切变和渐变边界。·提出了一种视频场景模糊分割方法。该方法提出了模糊场景边界的概念,首先通过构造和分割有向时序图来获得若干小的视频片段,然后运用实例学习算法和模糊函数Fuz来判断场景边界的不确定程度。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2014-10-01）
于鹏,王永滨,柯雅明,刘文,伏文龙[7]（2014）在《一种基于压缩域的视频镜头检测方法》一文中研究指出针对传统的基于空域的视频镜头检测算法需要解压缩,计算量大、效率低的缺点,提出了一种基于压缩域的视频镜头检测方法。该方法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取I帧中8个低频DCT系数,并对其进行分区加权求二次帧差,从而确定镜头变换所在的GoP;在GoP中通过计算P帧和B帧的不同类型宏块比率,来精确定位镜头边界。实验结果表明,该方法可大大减少计算时间和数据量,且具有良好的检测效果。(本文来源于《电视技术》期刊2014年13期）
刘涛[8]（2014）在《基于压缩感知的镜头成像几何畸变校正研究》一文中研究指出随着计算机视觉技术在现代工业中的广泛使用,基于计算机视觉的光学图像检测技术以其高效率、高精度和智能化等优点已经逐步取代传统的检测技术。但是由于光学成像系统生成的图像也存在有不可避免的缺陷：光学畸变,即：由于光学成像系统的安装、镜头的加工等因素造成物体经过光学系统成像后都存在畸变、偏转或倾斜等不同的现象。随着人们对检测精度要求的不断提高,由成像系统的镜头成像几何畸变造成采集图像的失真问题已经不容忽视。对于高精度的光学图像测量系统,镜头成像几何畸变造成的测量误差是衡量系统的一个重要的指标。由于镜头成像几何畸变是非线性畸变,所以很难找到一个通用的畸变校正模型来满足多尺寸的高精度的检测要求。压缩感知理论一经提出就得到了各领域学者的广泛兴趣,并且已经在很多领域得到了应用。压缩感知的基本思想是：如果一个信号的稀疏的或者这个信号在某个变换域上是稀疏的,就可以通过该信号的少量采样值高精度恢复原始信号。受压缩感知理论的启示,考虑到可以把本论文研究的镜头几何畸变离散采样点误差值看成其连续几何畸变的稀疏信号,本课题拟针对由于镜头成像几何畸变造成测量误差大,以及汽车发动机气门自动图像检测线中几何尺寸图像检测系统的多尺寸高精度的实时在线测量要求,提出基于压缩感知的镜头成像畸变校正的研究,试图利用一个有限阶梯的阶梯轴作为标准件,根据摄像机镜头成像几何畸变模型,以有限阶梯轴标准件为标准得到的镜头几何畸变离散采样点误差值,找到一个能够在一定的尺寸范围内高精度检测多尺寸的畸变校正模型,以实现轴类零件的高精度实时在线测量。本文的具体研究内容如下：1.研究造成图像畸变的原因,以及常用的几种畸变校正方法。2.研究压缩感知理论,和稀疏信号的高精度重构算法。3.结合压缩感知理论和摄像机镜头成像的几何畸变模型,构建畸变校正模型。4.研究选取合适的稀疏字典(正交基或变换基),以获得畸变误差信号的最稀疏表示。5.设计合适的观测矩阵。6.根据选取的稀疏字典和观测矩阵,构建原始的误差信号和畸变系数之间的关系,然后优化求解畸变系数。然后利用畸变系数实现摄像机镜头成像的几何畸变的校正。(本文来源于《广东工业大学》期刊2014-05-01）
游运喜,张恩迪,苟志坚[9]（2013）在《H.264压缩域中利用Biased-SVM检测镜头边界》一文中研究指出为了直接从H.264码流中检测镜头边界,提出了利用H.264压缩域多特征和Biased-SVM(不平衡支持向量机)分类算法的检测方法。分析帧类型、宏块类型、运动矢量、帧内预测模式等信息,以获得发生镜头突变和渐变的特征。针对镜头边界帧的数量远少于视频帧总数的特点,用Biased-SVM分类方法将视频帧分为突变帧、渐变帧和非镜头边界帧。在TRECVID视频集上的实验结果表明,与其他H.264压缩域的算法相比,该算法有更好的性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年24期）
徐焴[10]（2013）在《长焦镜头的“压缩效果”》一文中研究指出一般摄影者用长焦镜头拍摄时，大都比较重视利用它在较远处取景却能获得较大成像的功能。其实长焦镜头有个很特殊的成像特点，它具有“压缩空间”的作用，在摄影实践中加以利用，可以获得一些特殊效果。 长焦成像“压缩效果”的具体表现，就是能在一定程度上(本文来源于《中国摄影报》期刊2013-09-06）
镜头压缩论文开题报告
（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：
常说长焦镜头的空间压缩效果，是什么意思呢? 要了解长焦镜头的压缩效果，摄影者首先要明白什么是空间感和透视。“远的景物小，近的景物大”，即“透视”。透视所营造出来的物体之间的“距离感”即为空间感。当使用广角镜头拍摄时，这种情况便会显现出来
（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。
镜头压缩论文参考文献
[1].朱威,商明将,荣意,冯杰.基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法[J].计算机科学.2019
[2].王妍.什么是长焦镜头的空间压缩效果？[N].中国摄影报.2015
[3].潘磊,束鑫,程科.基于压缩传感和EMD距离的视频镜头关键帧提取[J].电视技术.2015
[4].潘磊,程科,束鑫,张明.基于压缩传感和加权主色的镜头边界检测算法[J].光电子·激光.2015
[5].仝卫国,杨静.压缩视频域镜头边界检测研究现状与发展前景[J].自动化技术与应用.2015
[6].白天.连分式方法在脉冲去噪、时序数据压缩及视频镜头检测中的应用研究[D].合肥工业大学.2014
[7].于鹏,王永滨,柯雅明,刘文,伏文龙.一种基于压缩域的视频镜头检测方法[J].电视技术.2014
[8].刘涛.基于压缩感知的镜头成像几何畸变校正研究[D].广东工业大学.2014
[9].游运喜,张恩迪,苟志坚.H.264压缩域中利用Biased-SVM检测镜头边界[J].计算机工程与应用.2013
[10].徐焴.长焦镜头的“压缩效果”[N].中国摄影报.2013