CN109218728B - 一种场景切换检测方法和系统 - Google Patents

一种场景切换检测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109218728B
CN109218728B CN201811373877.XA CN201811373877A CN109218728B CN 109218728 B CN109218728 B CN 109218728B CN 201811373877 A CN201811373877 A CN 201811373877A CN 109218728 B CN109218728 B CN 109218728B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frame
current
detection
scene
motion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811373877.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109218728A (zh
Inventor
舒倩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Mengwang Video Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Mengwang Video Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Mengwang Video Co ltd filed Critical Shenzhen Mengwang Video Co ltd
Priority to CN201811373877.XA priority Critical patent/CN109218728B/zh
Publication of CN109218728A publication Critical patent/CN109218728A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109218728B publication Critical patent/CN109218728B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/142—Detection of scene cut or scene change

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本发明提出一种场景切换检测方法和系统。本发明方法根据相邻帧的运动特点，设定当前场景发生切换的检测区域和特征，并据此对后续帧进行场景切换的判定。本发明方法根据不同场景的运动特点进行场景检测，既可以保证场景检测的精确度，同时又可以避免了全帧检测算法在计算量上的无谓浪费，从而达到提升算法效率的目的。

Description

一种场景切换检测方法和系统
技术领域
本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种场景切换检测方法和系统。
背景技术
实际视频源具有多样性，精确的场景切换可提升编码器的压缩性能。然而，传统的全帧分析法，虽然判断较为精确，却忽略了每个场景都具有自己的特点，如背景变化、仅前景运动等。如果图像发生了不同于前述图像队列的前背景变化，那么很大的概率上就是发生了场景切换。抛开不同场景的特点，独立进行全帧图像分析的判定，会致使场景切换检测效率低下。
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种场景切换检测方法，旨在解决现有技术独立进行全帧图像分析的判定，会致使场景切换检测效率低下的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种场景切换检测方法，所述方法包括：
选取当前帧的运动检测辅助帧；
利用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析；
根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域；
对视频进行当前场景场景切换检测。
本发明实施例的另一目的在于提出一种场景切换检测系统，所述系统包括：
运动检测辅助帧选取模块，用于选取当前帧的运动检测辅助帧；
场景运动特点分析装置，用于用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析；
场景切换检测区域划分模块，用于根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域，即：如果
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，划定场景检测区域为中心区域；否则，如果
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，划定场景检测区域为边界区域；否则，划定场景检测区域为全帧图像；
场景切换检测装置，用于对视频进行当前场景场景切换检测。
本发明的有益效果
本发明提出一种场景切换检测方法和系统。本发明方法根据相邻帧的运动特点，设定当前场景发生切换的检测区域和特征，并据此对后续帧进行场景切换的判定。本发明方法根据不同场景的运动特点进行场景检测，既可以保证场景检测的精确度，同时又可以避免了全帧检测算法在计算量上的无谓浪费，从而达到提升算法效率的目的。
附图说明
图1是本发明优选实施例一种场景切换检测方法流程图；
图2是图1中Step2详细方法流程图；
图3是图1中Step4详细方法流程图；
图4是本发明优选实施例一种场景切换检测系统结构图；
图5是图4中场景运动特点分析装置详细结构图；
图6是图4中场景切换检测装置详细结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。
本发明提出一种场景切换检测方法和系统。本发明方法根据相邻帧的运动特点，设定当前场景发生切换的检测区域和特征，并据此对后续帧进行场景切换的判定。本发明方法根据不同场景的运动特点进行场景检测，既可以保证场景检测的精确度，同时又可以避免了全帧检测算法在计算量上的无谓浪费，从而达到提升算法效率的目的。
实施例一
图1是本发明优选实施例一种场景切换检测方法流程图；所述方法包括：
Step1：选取当前帧的运动检测辅助帧。
其中，上述“当前帧的运动检测辅助帧”可选取当前帧编码顺序后的某一个P帧，或者选取当前帧在播放顺序上的后续某一帧，间隔不超过1秒。
Step2：利用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析。
图2是图1中Step2详细方法流程图；
Step21：如果当前帧和当前帧的运动检测辅助帧均为已编码帧，则进入Step22；否则进入Step23。
Step22：将当前帧的运动检测辅助帧中Skip模式的预测块划入第一集合，然后进入Step24；
Step23：首先以块为单位，计算相同位置的当前帧和当前帧的运动检测辅助帧对应块的亮度差值，称为差值块；接着求差值块的各像素绝对值，再求取均值；然后将均值小于运动阈值的块划入第一集合；然后进入Step24；
Step24：判断所述第一集合是否为空集，若为非空则进入Step25；若为空则进入Step3。
Step25：首先，划定位于图像中心的块为中心区域，剩余的块划定为边界区域；然后根据所述第一集合中块的位置分布，进行分类标识，即如果
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，则
Figure 786567DEST_PATH_IMAGE002
，并计算变化比重
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
，然后进入Step3；否则如果
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
，则
Figure 706764DEST_PATH_IMAGE004
，并计算变化比重
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
，然后进入Step3；否则，令
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
，然后进入Step3。
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
分别表示第一集合中位于中心区域、边界区域块的数量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
表示第一门限阈值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
表示分类标识符，初始值为0；中心区域可以选取图像中心点为中心的矩形区域，面积不超过图像面积的9/16；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
分别表示中心区域、边界区域块的数量。
Step3：根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域，即：如果
Figure 510641DEST_PATH_IMAGE002
，划定场景检测区域为中心区域；否则，如果
Figure 331966DEST_PATH_IMAGE004
，划定场景检测区域为边界区域；否则，划定场景检测区域为全帧图像。
Step4：对视频进行当前场景场景切换检测。
图3是图1中Step4详细方法流程图；包括以下步骤：
StepC0：当当前检测帧获取失败时，则结束；否则进入StepC1。
首次操作时，则选取当前帧的运动检测辅助帧在播放顺序上的后续某一帧，作为当前检测帧，并设置当前检测帧的运动检测辅助帧为当前帧的运动检测辅助帧；其余情况，设置当前检测帧的运动检测辅助帧为前检测帧、并将当前检测帧在播放顺序上的后续某一帧设置为当前检测帧。
StepC1：首先以块为单位，对位于场景检测区域相同位置的当前检测帧和当前检测帧运动检测辅助帧对应块，计算亮度差值绝对值的均值；然后，将其中均值大于数倍运动阈值的块划入第二集合。
StepC2：计算当前变化比重
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
。
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
分别表示第二集合块的数量、场景检测区域块的数量。
StepC3：如果
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
，则判定当前检测帧为场景切换帧，将当前检测帧设置为当前帧，然后重回Step1；否则，判定当前检测帧为非场景切换帧，重回Step4对当前检测帧在播放顺序上的后续帧进行场景检测。
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
分别表示第二、第三门限阈值，一般
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
。
实施例二
图4是本发明优选实施例一种场景切换检测系统结构图；所述系统包括：
运动检测辅助帧选取模块，用于选取当前帧的运动检测辅助帧。
其中，上述“当前帧的运动检测辅助帧”可选取当前帧编码顺序后的某一个P帧，或者选取当前帧在播放顺序上的后续某一帧，间隔不超过1秒。
场景运动特点分析装置，用于用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析。
场景切换检测区域划分模块，用于根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域，即：如果分类标识符
Figure 195886DEST_PATH_IMAGE002
，划定场景检测区域为中心区域；否则，如果
Figure 601197DEST_PATH_IMAGE004
，划定场景检测区域为边界区域；否则，划定场景检测区域为全帧图像。
场景切换检测装置，用于对视频进行当前场景场景切换检测。
图5是图4中场景运动特点分析装置详细结构图；所述场景运动特点分析装置包括：
第一判断处理模块，用于判断是否当前帧和当前帧的运动检测辅助帧均为已编码帧；
第一集合获取模块，用于根据第一判断处理模块的判断结果，若结果为是，则将当前帧的运动检测辅助帧中Skip模式的预测块划入第一集合；若结果为否，则首先以块为单位，计算相同位置的当前帧和当前帧的运动检测辅助帧对应块的亮度差值，称为差值块；接着求差值块的各像素绝对值，再求取均值；然后将均值小于运动阈值的块划入第一集合；
第二判断处理模块，用于判断所述第一集合是否为空集，若为非空则进入分类标志模块；若为空则进入场景切换检测区域划分模块。
分类标志模块，用于首先，划定位于图像中心的块为中心区域，剩余的块划定为边界区域；然后根据所述第一集合中块的位置分布，进行分类标识，即如果
Figure 225076DEST_PATH_IMAGE006
，则
Figure 900908DEST_PATH_IMAGE002
，并计算变化比重
Figure 483199DEST_PATH_IMAGE008
；否则如果
Figure 611692DEST_PATH_IMAGE010
，则
Figure 304842DEST_PATH_IMAGE004
，并计算变化比重
Figure 73996DEST_PATH_IMAGE012
；否则，令
Figure 827188DEST_PATH_IMAGE014
。
其中，
Figure 911819DEST_PATH_IMAGE016
分别表示第一集合中位于中心区域、边界区域块的数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表示第一门限阈值；
Figure 346342DEST_PATH_IMAGE020
表示分类标识符，初始值为0；中心区域可以选取图像中心点为中心的矩形区域，面积不超过图像面积的9/16；
Figure 996767DEST_PATH_IMAGE022
分别表示中心区域、边界区域块的数量。
图6是图4中场景切换检测装置详细结构图。所述场景切换检测装置包括：
第三判断处理模块，用于判断当当前检测帧获取失败时，则结束；否则进入第二集合获取模块。
首次操作时，则选取当前帧的运动检测辅助帧在播放顺序上的后续某一帧，作为当前检测帧，并设置当前检测帧的运动检测辅助帧为当前帧的运动检测辅助帧；其余情况，设置当前检测帧的运动检测辅助帧为前检测帧、并将当前检测帧在播放顺序上的后续某一帧设置为当前检测帧。
第二集合获取模块，用于首先以块为单位，对位于场景检测区域相同位置的当前检测帧和当前检测帧运动检测辅助帧对应块，计算亮度差值绝对值的均值；然后，将其中均值大于数倍运动阈值的块划入第二集合。
变化比重计算模块，用于计算当前变化比重
Figure 888237DEST_PATH_IMAGE024
。
其中，
Figure 256901DEST_PATH_IMAGE026
分别表示第二集合块的数量、场景检测区域块的数量。
第一判断处理模块，用于判断如果
Figure 26274DEST_PATH_IMAGE028
，则判定当前检测帧为场景切换帧，将当前检测帧设置为当前帧，然后重回运动检测辅助帧选取模块；否则，判定当前检测帧为非场景切换帧，重回第三判断处理模块。
其中，
Figure 796784DEST_PATH_IMAGE030
分别表示第二、第三门限阈值，一般
Figure 360621DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 918379DEST_PATH_IMAGE034
。
本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种场景切换检测方法，其特征在于，所述方法包括
选取当前帧的运动检测辅助帧；
利用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析；
根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域；
对视频进行当前场景场景切换检测；
其中，所述运动检测辅助帧选取当前帧编码顺序后的某一个P帧，或者选取当前帧在播放顺序上的后续某一帧，间隔不超过1秒；
所述“利用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析”包括：
Step21：如果当前帧和当前帧的运动检测辅助帧均为已编码帧，则进入Step22；否则进入Step23；
Step22：将当前帧的运动检测辅助帧中Skip模式的预测块划入第一集合，然后进入Step24；
Step23：首先以块为单位，计算相同位置的当前帧和当前帧的运动检测辅助帧对应块的亮度差值，称为差值块；接着求差值块的各像素绝对值，再求取均值；然后将均值小于运动阈值的块划入第一集合；然后进入Step24；
Step24：判断所述第一集合是否为空集，若为非空则进入Step25；若为空则进入步骤“根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域”；
Step25：首先划定位于图像中心的块为中心区域，剩余的块划定为边界区域；然后根据所述第一集合中块的位置分布，进行分类标识。
2.如权利要求1所述的场景切换检测方法，其特征在于，所述“首先划定位于图像中心的块为中心区域，剩余的块划定为边界区域；然后根据所述第一集合中块的位置分布，进行分类标识”具体为：
如果
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，则
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，并计算变化比重
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；否则如果
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，则
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，并计算变化比重
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；否则，令
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
分别表示第一集合中位于中心区域、边界区域块的数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示第一门限阈值；
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示分类标识符，初始值为0；中心区域可以选取图像中心点为中心的矩形区域，面积不超过图像面积的9/16；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
分别表示中心区域、边界区域块的数量。
3.如权利要求2所述的场景切换检测方法，其特征在于，所述根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域具体为：
如果
Figure 365032DEST_PATH_IMAGE004
，划定场景检测区域为中心区域；否则，如果
Figure 485435DEST_PATH_IMAGE010
，划定场景检测区域为边界区域；否则，划定场景检测区域为全帧图像。
4.如权利要求2所述的场景切换检测方法，其特征在于，所述对视频进行当前场景场景切换检测包括：
StepC0：当当前检测帧获取失败时，则结束；否则进入StepC1；
StepC1：首先以块为单位，对位于场景检测区域相同位置的当前检测帧和当前检测帧运动检测辅助帧对应块，计算亮度差值绝对值的均值；然后，将其中均值大于数倍运动阈值的块划入第二集合；
StepC2：计算当前变化比重
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
分别表示第二集合块的数量、场景检测区域块的数量；
StepC3：如果
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，则判定当前检测帧为场景切换帧，将当前检测帧设置为当前帧，然后重回步骤“选取当前帧的运动检测辅助帧”；否则，判定当前检测帧为非场景切换帧，重回步骤“对视频进行当前场景场景切换检测”；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
分别表示第二、第三门限阈值，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034
。
5.如权利要求4所述的场景切换检测方法，其特征在于，步骤StepC0中，首次操作时，则选取当前帧的运动检测辅助帧在播放顺序上的后续某一帧，作为当前检测帧，并设置当前检测帧的运动检测辅助帧为当前帧的运动检测辅助帧；其余情况，设置当前检测帧的运动检测辅助帧为前检测帧、并将当前检测帧在播放顺序上的后续某一帧设置为当前检测帧。
6.一种场景切换检测系统，其特征在于，所述系统包括：
运动检测辅助帧选取模块，用于选取当前帧的运动检测辅助帧；
场景运动特点分析装置，用于用当前帧的运动检测辅助帧，对当前帧进行当前场景运动特点分析；
场景切换检测区域划分模块，用于根据当前场景运动特点分析，划定当前场景切换的检测区域，即：如果
Figure 690938DEST_PATH_IMAGE004
，划定场景检测区域为中心区域；否则，如果
Figure 617306DEST_PATH_IMAGE010
，划定场景检测区域为边界区域；否则，划定场景检测区域为全帧图像；
场景切换检测装置，用于对视频进行当前场景场景切换检测；
所述场景运动特点分析装置包括：
第一判断处理模块，用于判断是否当前帧和当前帧的运动检测辅助帧均为已编码帧；
第一集合获取模块，用于根据第一判断处理模块的判断结果，若结果为是，则将当前帧的运动检测辅助帧中Skip模式的预测块划入第一集合；若结果为否，则首先以块为单位，计算相同位置的当前帧和当前帧的运动检测辅助帧对应块的亮度差值，称为差值块；接着求差值块的各像素绝对值，再求取均值；然后将均值小于运动阈值的块划入第一集合；
第二判断处理模块，用于判断所述第一集合是否为空集，若为非空则进入分类标志模块；若为空则进入场景切换检测区域划分模块；
分类标志模块，用于首先，划定位于图像中心的块为中心区域，剩余的块划定为边界区域；然后根据所述第一集合中块的位置分布，进行分类标识，即如果
Figure 634941DEST_PATH_IMAGE002
，则
Figure 863928DEST_PATH_IMAGE004
，并计算变化比重
Figure 396540DEST_PATH_IMAGE006
；否则如果
Figure 1965DEST_PATH_IMAGE008
，则
Figure 372641DEST_PATH_IMAGE010
，并计算变化比重
Figure 897164DEST_PATH_IMAGE012
；否则，令
Figure 792438DEST_PATH_IMAGE014
；
其中，
Figure 263871DEST_PATH_IMAGE016
分别表示第一集合中位于中心区域、边界区域块的数量；
Figure 928202DEST_PATH_IMAGE018
表示第一门限阈值；
Figure 889204DEST_PATH_IMAGE020
表示分类标识符，初始值为0；中心区域可以选取图像中心点为中心的矩形区域，面积不超过图像面积的9/16；
Figure 832627DEST_PATH_IMAGE022
分别表示中心区域、边界区域块的数量。
7.如权利要求6所述的场景切换检测系统，其特征在于，所述场景切换检测装置包括：
第三判断处理模块，用于判断当当前检测帧获取失败时，则结束；否则进入第二集合获取模块；
首次操作时，则选取当前帧的运动检测辅助帧在播放顺序上的后续某一帧，作为当前检测帧，并设置当前检测帧的运动检测辅助帧为当前帧的运动检测辅助帧；其余情况，设置当前检测帧的运动检测辅助帧为前检测帧、并将当前检测帧在播放顺序上的后续某一帧设置为当前检测帧；
第二集合获取模块，用于首先以块为单位，对位于场景检测区域相同位置的当前检测帧和当前检测帧运动检测辅助帧对应块，计算亮度差值绝对值的均值；然后，将其中均值大于数倍运动阈值的块划入第二集合；
变化比重计算模块，用于计算当前变化比重
Figure 514276DEST_PATH_IMAGE024
；
其中，
Figure 423326DEST_PATH_IMAGE026
分别表示第二集合块的数量、场景检测区域块的数量；
第一判断处理模块，用于判断如果
Figure 165017DEST_PATH_IMAGE028
，则判定当前检测帧为场景切换帧，将当前检测帧设置为当前帧，然后重回运动检测辅助帧选取模块；否则，判定当前检测帧为非场景切换帧，重回第三判断处理模块；
其中，
Figure 362780DEST_PATH_IMAGE030
分别表示第二、第三门限阈值，
Figure 346654DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 47894DEST_PATH_IMAGE034
。
CN201811373877.XA 2018-11-16 2018-11-16 一种场景切换检测方法和系统 Active CN109218728B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811373877.XA CN109218728B (zh) 2018-11-16 2018-11-16 一种场景切换检测方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811373877.XA CN109218728B (zh) 2018-11-16 2018-11-16 一种场景切换检测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109218728A CN109218728A (zh) 2019-01-15
CN109218728B true CN109218728B (zh) 2021-09-10

Family

ID=64996552

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811373877.XA Active CN109218728B (zh) 2018-11-16 2018-11-16 一种场景切换检测方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109218728B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112019849B (zh) * 2020-09-11 2022-10-04 深圳市梦网视讯有限公司 一种预测模式快速分析方法、系统及设备
CN114339431B (zh) * 2021-12-16 2023-09-01 杭州当虹科技股份有限公司 缩时编码压缩方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003047004A (ja) * 2001-07-30 2003-02-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像特徴検出方法、映像特徴検出装置およびデータ記録媒体
CN102497556A (zh) * 2011-12-26 2012-06-13 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种基于时间变化度的场景切换检测方法、装置、设备
CN102883175A (zh) * 2012-10-23 2013-01-16 青岛海信信芯科技有限公司 深度图提取、判断视频场景切换及深度图边缘优化方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003047004A (ja) * 2001-07-30 2003-02-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像特徴検出方法、映像特徴検出装置およびデータ記録媒体
CN102497556A (zh) * 2011-12-26 2012-06-13 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种基于时间变化度的场景切换检测方法、装置、设备
CN102883175A (zh) * 2012-10-23 2013-01-16 青岛海信信芯科技有限公司 深度图提取、判断视频场景切换及深度图边缘优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109218728A (zh) 2019-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108353208B (zh) 优化媒体指纹保持以提高系统资源利用率
CN106937114B (zh) 用于对视频场景切换进行检测的方法和装置
CN109194955B (zh) 一种场景切换检测方法及系统
CN109308711B (zh) 目标检测方法、装置及图像处理设备
CN109446967B (zh) 一种基于压缩信息的人脸检测方法和系统
JPWO2010084739A1 (ja) 映像識別子抽出装置
US9621785B2 (en) Passive auto-focus device and method
CN109697725B (zh) 一种背景过滤方法、装置及计算机可读存储介质
JP2009512246A (ja) 画像のショットタイプを決定する方法及び装置
JP2009147911A (ja) 映像データ圧縮前処理方法およびこれを用いた映像データ圧縮方法と映像データ圧縮システム
CN109218728B (zh) 一种场景切换检测方法和系统
US20210319230A1 (en) Keyframe Extractor
CN109492545B (zh) 一种基于场景及压缩信息的五官定位方法和系统
KR20110099047A (ko) 영상 디스크립터 생성 장치
CN112087624A (zh) 基于高效率视频编码的编码管理方法
CN111079527B (zh) 一种基于3d残差网络的镜头边界检测方法
US20230343082A1 (en) Encoding of training data for training of a neural network
WO2024001345A1 (zh) 图像处理方法、电子设备及计算机存储介质
CN105721870A (zh) Hevc中编码单元分割方式的判定方法及装置
JPWO2010084738A1 (ja) 照合加重情報抽出装置
CN116416582A (zh) 大分辨率交通图像的检测方法、设备、存储介质
CN114943834A (zh) 一种少标注样本下基于原型队列学习的全场景语义分割方法
JP4154459B2 (ja) デジタル映像処理方法及びその装置
CN113191210A (zh) 一种图像处理方法、装置及设备
US9135509B2 (en) Determining representative images for a video

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 518000 Guangdong city of Shenzhen province Nanshan District Guangdong streets high in the four Longtaili Technology Building Room 325 No. 30

Applicant after: Shenzhen mengwang video Co., Ltd

Address before: 518000 Guangdong city of Shenzhen province Nanshan District Guangdong streets high in the four Longtaili Technology Building Room 325 No. 30

Applicant before: SHENZHEN MONTNETS ENCYCLOPEDIA INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant