KR100311739B1 - Method of cuts-detection of moving picture - Google Patents

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KR100311739B1
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오길록
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Abstract

본 발명은 동영상에서 데이터베이스를 구축하기 위하여, 기존의 히스토그램(Histogram) 차이값을 계산하는 알고리즘 중에서 컬러 히스토그램과 X2장면 변환 검출 방법의 장점을 복합하여 변형한 새로운 동영상 장면 변환 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides a new video scene transformation detection method modified by combining the advantages of a color histogram and an X 2 scene transformation detection method among algorithms for calculating a histogram difference value in order to construct a database from a video. There is a purpose.

본 발명에서는 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 동영상을 검출하는 동영상 장면 변환 검출 방법에 있어서, 이전 동영상 내지 다음 동영상의 각각의 R(Red)히스토그램, G(Green) 히스토그램 및 B(Blue)히스토그램을 구하는 제 1 단계와 ; 상기 R 히스토그램 내지 B 히스토그램을 이용하여 이전 동영상과 연속되는 다음 도영상의 히스토그램 차이값을 각각 구하는 제 2 단계 ; 상기 히스토그램 차이값을 운용자가 정한 소정값과 비교함으로서, 상기 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 장면을 검출하는 제 3 단계를 포함한다.According to the present invention, in the moving picture scene detection method for detecting a converted video between successive moving picture frames, R (Red) histogram, G (Green) histogram, and B (Blue) histogram of the previous video to the next video are obtained. The first step; A second step of obtaining a histogram difference value of the next video continuous to the previous video using the R histogram to the B histogram; And comparing the histogram difference value with a predetermined value determined by an operator, thereby detecting a scene converted between successive video frames.

이로 인해, 보다 간단한 계산을 통한 동영상간의 변환된 장면을 검출할 수 있다.As a result, it is possible to detect a scene converted between moving images through a simpler calculation.

[색인어][Index]

동영상 장면 변환 검출 방법, 히스토그램, 동영상 장면, 가중치, 소정값.Video scene change detection method, histogram, video scene, weight, predetermined value.

Description

동영상 장면 변환 검출 방법 {Method of cuts-detection of moving picture}{Method of cuts-detection of moving picture}

본 발명은 동영상에서 데이터베이스를 구축하기 위한 장면 변환 검출 방법에 관한 것으로서, 특히, 입력되는 동영상의 각 프레임을 영상 파일 형식으로 저장한 후, 각 영상의 RGB(Red, Green, Blue) 히스토그램을 구하여 히스토그램 비교법을 이용하여 장면 변환을 검출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a scene transformation detection method for constructing a database from a video. In particular, after storing each frame of an input video in an image file format, an RGB histogram of each image is obtained to obtain a histogram. A method for detecting a scene transformation using a comparison method.

최근 멀티미디어 자료의 활용이 적극적으로 요구되면서 다양한 자료를 저장, 관리 및 검색하는 데이터베이스 기술이 요구되고 있다. 특히, 동영상 자료인 비디오는 인간에게 많은 정보를 매우 자연스럽게 제공하여 줌으로써, 많은 관심의 대상이 되고 있으면, 특정한 문제 영역에 맞도록 데이터 베이스를 저장하고 이용하는 내용 기반 멀티미디어 데이터베이스의 구축에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.Recently, as the utilization of multimedia data is actively demanded, a database technology for storing, managing and retrieving various data is required. In particular, video, which is a video material, provides a lot of information to human beings very naturally, and if there is a lot of interest, researches on the construction of a content-based multimedia database are actively conducted to store and use a database for a specific problem area. In the process.

한편, 멀티미디어 데이터베이스를 효율적으로 이용하기 위하여 동영상의 장면 분할 방법이 요구되는데, 종래의 기술로는 프레임간의 차이를 이용하는 방법, 에지(Edge)를 추출하여 이용하는 방법 및 전체적인 웨이블릿(Wavelet)을 측정하여 이용하는 방법 등의 많은 방법이 있다. 그 중에서도 특히, 히스토그램 차이를 계산하여 사용하는 방법이 보편화되어 있다.Meanwhile, in order to efficiently use a multimedia database, a scene segmentation method of a video is required. In the related art, a method of using a difference between frames, a method of extracting and using an edge, and a whole wavelet are measured and used. There are many ways, such as the method. Especially, the method of calculating and using a histogram difference is common.

그러나, 히스토그램 차이를 계산하여 장면을 분할하는 기존의 장면 분할 방법은 객체의 이동이나 잡음에 매우 민감하게 반응하여 불만족스러운 결과를 산출하기도 하고, 복잡한 히스토그램 차이값을 이용하여 계산하므로, 시간이 오래 걸리는 단점이 있으며, 소정값을 적용할 때에도 까다롭다는 문제점이 있었다.However, the conventional scene segmentation method that calculates the histogram difference and divides the scene is very sensitive to the movement or noise of the object to produce an unsatisfactory result. There is a disadvantage, and there is a problem that is difficult even when applying a predetermined value.

본 발명은 앞서 설명한 바와 같이 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 기존의 히스토그램(Histogram) 차이값을 계산하는 알고리즘 중에서 컬러 히스토그램과 X2장면변환 검출 방법의 장점을 복함하여 보다 간단한 계산을 수행하면서도, 정밀하고 신뢰성이 있는 동영상의 장면 변환 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the problems of the prior art as described above, among the conventional algorithms for calculating the histogram difference value, the advantages of the color histogram and the X 2 scene transformation detection method to simplify the calculation While doing so, it is an object of the present invention to provide a method for detecting scene transformation of a video with precision and reliability.

도 1은 일반적인 동영상 장면 변환 검출 방법을 설명하기 위한 비디오 분석 시스템의 전체 구성도,1 is an overall configuration diagram of a video analysis system for explaining a general video scene transformation detection method;

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상의 장면 변환 검출 방법을 도시한 흐름도,2 is a flowchart illustrating a scene change detection method of a video according to an embodiment of the present invention;

도 3은 본 발명에 따른 동영상 장면 변환 검출 방법 중, 히스토그램 차이값 계산 과정을 시한 흐름도,3 is a flowchart illustrating a process of calculating a histogram difference value in a video scene transformation detection method according to the present invention;

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 차이값과 종래의 다른 방법에 따른 결과를 비교한 도면,4 is a view comparing a histogram difference value according to an embodiment of the present invention with results according to another conventional method;

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 여러 자료에 대한 결과를 나타낸 도면,5 is a view showing the results for various materials according to an embodiment of the present invention,

도 6는 본 발명에 따른 도영상 장면 변환 검출 방법에 이용되는 히스토그램 차이값에 소정값을 적용한 것을 도시한 도면,FIG. 6 is a diagram illustrating a predetermined value applied to a histogram difference value used in a video image transition detection method according to the present invention; FIG.

도 7은 본 발명에 따른 동영상 장면 변환 검출에 따른 결과와 종래의 다른 방법에 따른 결과를 비교한 그래프도이다.7 is a graph illustrating a result of detecting a video scene change according to the present invention and a result according to another conventional method.

앞서 설명한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 동영상을 검출하는 동영상 장면 변환 검출 방법에 있어서, 이전 동영상 내지는 다음 동영상의 각각의 R(Red)히스토그램, G(Green) 히스토그램 및 B(Blue)히스토그램을 구비하는 제 1 단계와 ; 상기 R 히스토그램 내지 B히스토그램을 이용하여 이전 동영상과 연속되는 다음 동영상의 히스토그램 차이값을 각각 구하는 제 2 단계 ; 상기 히스토그램 차이값을 운용자가 정한 소정값과 비교함으로서, 상기 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 장면을 검출하는 제 3 단계를 포함한다.According to the present invention for achieving the object as described above, in the video scene conversion detection method for detecting the converted video between successive video frames, each R (Red) histogram, G ( Green) a first step comprising a histogram and a B (Blue) histogram; A second step of obtaining a histogram difference value of a next video continuous to a previous video using the R histogram to the B histogram; And comparing the histogram difference value with a predetermined value determined by an operator, thereby detecting a scene converted between successive video frames.

양호하게는, RGB 히스토그램 및 X2히스토그램을 통한 동영상 장면 변환 검출 방법을 수행하기 위해 컴퓨터로 실행할 수 있는 프로그램을 저장한 기록매체에 있어서, 이전 동영상 내지 다음 동영상의 각각의 R(Red)히스토그램, G(Green) 히스토그램 및 B(Blue)히스토그램을 구하는 제 1 단계와 ; 상기 R 히스토그램 내지 B히스토그램을 이용하여 이전 동영상과 연속되는 다음 동영상의 히스토그램 차이값을 각각 구하는 제 2 단계 ; 상기 히스토그램 차이값을 운용자가 정한 소정값과 비교함으로서, 상기 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 장면을 검출하는 제 3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 저장한 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체가 제공된다.Preferably, in a recording medium storing a computer-executable program for performing a video scene conversion detection method through an RGB histogram and an X 2 histogram, each R (Red) histogram, G of a previous video to the next video, G A first step of obtaining (Green) histogram and B (Blue) histogram; A second step of obtaining a histogram difference value of a next video continuous to a previous video using the R histogram to the B histogram; And comparing the histogram difference value with a predetermined value determined by an operator, thereby detecting a scene converted between successive video frames. Is provided.

이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 장면 변환 검출 방법을 자세하게 알아보기로 한다. 도 1은 일반적인 동영상 장면 변환 검출 방법을 설명하기 위한 비디오 분석 시스템의 전체 구성도이다.Hereinafter, a video scene transformation detection method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is an overall configuration diagram of a video analysis system for explaining a general video scene transformation detection method.

비디오 카메라로 직접 입력되는 비디오 또는 비디오 테잎에 저장된 비디오(10)를 캡쳐(Cature) 장치를 이용하여 동영상 파일(20)로 저장한다. 이렇게 저장된 비디오 파일(20)의 각 프레임을 정지 영상 파일(30)로 변환하여 저장한 후, 저장된 정지 영상 파일의 히스토그램 차이값을 계산하여 장면 변환을 검출(40, 컷 프레임을 추출)하고 검출된 컷 프레임 중에서 키 프레임을 선택(50)한다. 선택된 키 프레임을 이용하여 비디오 인덱싱(60)을 구성하면, 사용자(80)는 검색 브라우저(70)를 이용하여 동영상 파일 형식으로 저장된 비디오 파일을 검색할 수 있다.The video 10 stored in the video or video tape directly input to the video camera is stored as a video file 20 using a capture device. After converting and storing each frame of the stored video file 20 into the still image file 30, the histogram difference value of the stored still image file is calculated to detect a scene change (extract cut frame 40). A key frame is selected 50 from the cut frames. When the video indexing 60 is configured using the selected key frame, the user 80 may search for the video file stored in the video file format using the search browser 70.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 장면 변환 검출 방법을 도시한 전체 흐름도로서, 이를 상세히 설명하면 다음과 같다.2 is a flowchart illustrating a video scene change detection method according to an exemplary embodiment of the present invention.

먼저, 스텝 S201 내지 스텝 S204 에서, 처음 영상 파일에서 마지막 영상 파일까지 각 파일의 RGB에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후, 스텝 S205에서, 이전 영상과 다음 영상의 차이값을 계산하고, 그 차이값이 운영자가 지정한 소정값보다 큰지 여부를 판단하고, 차이값이 소정값보다 크면, 스텝 S206에서, 컷 프레임으로 선택하고, 작거나 같으면, 스텝 S207을 거쳐, 스텝 S202로 복귀한다. 이후에는, 마지막 영상까지 위와 같은 방법으로 되풀이한다.First, in step S201 to step S204, each histogram of the RGB of each file is obtained from the first video file to the last video file, and then in step S205, a difference value between the previous video and the next video is calculated, and the difference value is calculated. It is judged whether or not it is larger than the predetermined value designated by the operator. If the difference value is larger than the predetermined value, it is selected in step S206 as the cut frame, and if it is smaller or equal, the process returns to step S202 via step S207. After that, the same procedure is repeated until the last image.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 차이값 계산에 따른 흐름도로서, 이를 상세히 설명하면 다음과 같다.3 is a flowchart illustrating a histogram difference value calculation according to an embodiment of the present invention.

먼저, 스텝 S301 내지 스텝 S303 에서, 영상의 히스토그램 각각의 요소 0부터 225 까지 현재의 영상과 그 다음 영상의 히스토그램의 Red 에 해당하는 값을 빼서, 그 값을 제곱한다.First, in steps S301 to S303, the values corresponding to the red of the histogram of the current image and the next image are subtracted from the elements 0 to 225 of each of the histograms of the image, and the value is squared.

이어서, 스텝 S304 에서, 상기 제곱한 값을 다음 영상의 히스토그램 요소값으로 나누어 정형화시킨 후, 그 값에 NTSC(National Television Systen Committee) 표준에 따른 가중치를 각각 곱한다.Subsequently, in step S304, the squared value is divided by the histogram element value of the next image for shaping, and then the value is multiplied by the weight according to the National Television Systen Committee (NTSC) standard.

마찬가지 방법으로 스텝 S305 내지 스텝 S308 에서, Green 및 Blue 요소에 대한 값을 구한 후, 스텝 S309 에서, 각각의 RGB 의 차이값을 더한 후, 3으로 나누어서 누적한다. 위와 같은 방법을 스텝 S310 에서, 히스토그램의 끝 요소인 255 까지 반복한다.In the same manner, in Steps S305 to S308, the values for the Green and Blue elements are obtained, and in Step S309, the difference values of the respective RGB are added, and then divided by 3 to accumulate. The above method is repeated in step S310 up to 255, which is the end element of the histogram.

상기 방법을 수식의 형태로 표현하면, 아래의 [수학식 1]과 같이 된다.When the method is expressed in the form of an equation, it is expressed as Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

상기 [수학식 1]을 상세히 설명하면 다음과 같다.[Equation 1] is described in detail as follows.

d(Ii, Ij)는 i번째 영상과 j번째 영상의 차이값을 의미하고,는 i번째 영상의 Red 에 대한 히스토그램에서 k 번째 요소의 값을 의미한다. 즉, 이전 영상의 Red 에 대한 히스토그램과 다음 영상의 Red에 대한 히스토그램의 동일한 요소를 뺀 후, 그 값을 제곱하여 차이값을 강조한다. 그리고 상기 제곱한 값을 다음 영상의 히스토그램 값으로 나누어 정형화 한다. 이런식으로 Green과 Blue에 대한 값을 구한 후, 그 값에 NTSC 표준에 따른 가중치를 곱하여 그 값을 누적한다.d (I i , I j ) means the difference between the i th image and the j th image, Denotes the value of the k th element in the histogram of the red of the i th image. That is, after subtracting the same elements of the histogram for the red of the previous image and the histogram for the red of the next image, the value is squared to emphasize the difference. The squared value is divided by the histogram value of the next image for shaping. In this way, the values for Green and Blue are calculated, and the values are accumulated by multiplying the values according to the NTSC standard.

한편, 본 실시예에서 사용될 가중치는 각각 0.229, 0.587 및 0.114로서 이는 RGB 컬러에서 명암도 등급으로 변환할 때 사용되기도 하고, RGB 컬러 모델을 YIQ 모델의 Y component로 바꿀 때 사용하는 식이다. 이 값은 NTSC에서 지정한 표준 방식의 하나로서, 다른 모델로 변환할 때도 사용할 수 있는 표준 방식의 일종이다.On the other hand, the weights to be used in the present embodiment are 0.229, 0.587 and 0.114, respectively, which are used when converting from RGB color to intensity class, and used to convert the RGB color model to the Y component of the YIQ model. This value is one of the standard methods specified by NTSC and is a standard method that can be used when converting to another model.

본 실시예의 실험을 위하여, 아래의 [표 1]과 같은 비디오 자료를 이용하여 히스토그램 차이값을 계산하여 장면 변환 검출하였다.For the experiment of this embodiment, the histogram difference value was calculated using scene data as shown in Table 1 below to detect the scene transformation.

[표 1]TABLE 1

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 차이값과 종래의 다른 방법에 따른 결과를 비교한 도면으로서, [표 1]의 비디오 자료 중에서 A를 이요하여 산출한 히스토그램 차이값이다.FIG. 4 is a diagram comparing a histogram difference value according to an embodiment of the present invention with a result according to another conventional method, and is a histogram difference value calculated by using A among video data of Table 1. FIG.

기존의 방법 중에서 컬러 히스토그램(Color Histogram) 방법(41)과 Bin_to_Bin difference 방법(43)은 히스토그램이 매우 복잡하게 나타나므로, 소정 값의 설정에 따른 장면 변환 검출의 결과가 매우 민감하게 반응한다. 그리고, 적정 소정값의 설정이 어려운 것은 물론, 소정값의 작은 변화에도 그 결과값은 크게 달라지는 단점이 있다.Among the existing methods, the color histogram method 41 and the bin_to_bin difference method 43 are very complicated in histogram, so that the result of scene change detection according to a predetermined value is very sensitive. In addition, it is difficult to set an appropriate predetermined value, and there is a disadvantage that the resultant value varies greatly even with a small change of the predetermined value.

그러나, X2히스토그램 방법(42)과 본 발명의 실시예에 따른 방법(44)을 이용하면 장면 변환이 대부분 히스토그램 차이가 큰 곳에 위치하여 소정값 선택을 쉽게 할 수 있는 장점을 가진다.However, the use of the X 2 histogram method 42 and the method 44 according to an embodiment of the present invention has the advantage that the scene transformation is located mostly at the place where the histogram difference is large, so that a predetermined value selection can be easily made.

특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법(44)은 히스토그램 차이값이 어느 정도 크지 않으면, 히스토그램 상에 나타나지 않고, 값의 차이가 크게 나타나는 장면들만 히스토그램에 나타나므로, 소정값을 자동 설정할 수 있는 기반을 제공한다.In particular, the method 44 according to an embodiment of the present invention, if the histogram difference value is not large enough, only the scenes where the difference in the value is large appear in the histogram, so that the predetermined value can be automatically set. Provide the foundation.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 [표 1]의 자료에 적용한 결과를 나타낸 그래프로서, 본 실시예를 자료 A 에 적용한 결과도(410), 자료 B 에 적용한 결과도(420), 자료 C 에 적용한 결과도(430), 자료 D 에 적용한 결과도(440), 자료 E 에 적용한 결과도(450), 자료 F 에 적용한 결과도(460), 자료 G 에 적용한 결과도(470) 및 자료 H 에 적용한 결과도(480)를 나타낸다.5 is a graph showing the results of applying the method according to an embodiment of the present invention to the data in [Table 1]. , Results plot applied to data C (430), results plot applied to data D (440), results plot applied to data E (450), results plot applied to data F (460), results plot applied to data G (470) And Result 480 applied to Data H. FIG.

도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 차이값에 소정값을 적용한 그래프로서, [표 1]의 자료 G에 적용하여 나타난 히스토그램 차이값의 결과도에 소정값(472)을 적용하여 소정값보다 높게 나타나는 값(471)이 나타내는 영상을 장면 변환점이라고 판단하여 그 영상을 컷 프레임으로 선택한다.FIG. 6 is a graph in which a predetermined value is applied to a histogram difference value according to an embodiment of the present invention, and a predetermined value is applied by applying a predetermined value 472 to a result diagram of the histogram difference value applied to the data G of [Table 1]. The image indicated by the higher value 471 is determined as the scene change point, and the image is selected as the cut frame.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 결과와 종래의 다른 방법에 따른 결과를 비교한 그래프로서, 막대는 추출되지 않아야 할 오류 프레임이 추출된 경우를 의미하며, 본 발명의 일 실시예에 따른 결과가 나머지 다른 방법에 비하여 훨씬 정밀하다는 것을 알 수 있다.7 is a graph comparing a result according to an embodiment of the present invention with a result according to another conventional method, and a bar means a case in which an error frame that should not be extracted is extracted, and according to an embodiment of the present invention. It can be seen that the results are much more accurate than the other methods.

앞서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 동여상의 장면 변환 검출 방법에 있어서, 기존의 히스토그램 (Histogram) 차이값을 계산하는 알고리즘 중에서 컬러 히스토그램 X2장면 변환 검출 방법의 장점을 복합하기 때문에 보다 간단한 계산을 수행하면서, 정밀하고 신뢰성이 있게 되는 효과가 있다.As described in detail above, the present invention combines the advantages of the color histogram X 2 scene transform detection method among the algorithms for calculating the histogram difference value in the scene image detection method while performing a simpler calculation. This has the effect of being accurate and reliable.

이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본의 가장 양호한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.Although the technical spirit of the present invention has been described above with the accompanying drawings, this is for illustratively describing the best embodiments of the present invention and not for limiting the present invention. In addition, it is obvious that any person skilled in the art may make various modifications and imitations without departing from the scope of the technical idea of the present invention.

Claims (6)

연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 동영상을 검출하는 동영상 장면 변환 검출 방법에 있어서, 이전 동영상 내지는 다음 동영상의 각각의 R(Red)히스토그램, G(Green) 히스토그램 및 B(Blue)히스토그램을 구하하는 제 1 단계와 ; 상기 R 히스토그램 내지 B히스토그램을 이용하여 이전 동영상과 연속되는 다음 동영상의 히스토그램 차이값을 각각 구하는 제 2 단계 ; 상기 히스토그램 차이값을 운용자가 정한 소정값과 비교함으로서, 상기 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 장면을 검출하는 제 3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 장면 변환 검출 방법.A moving picture scene detection method for detecting a converted video between successive moving picture frames, comprising: a first step of obtaining R (Red) histograms, G (Green) histograms, and B (Blue) histograms of a previous video or a next video; Step; A second step of obtaining a histogram difference value of a next video continuous to a previous video using the R histogram to the B histogram; And comparing the histogram difference with a predetermined value determined by an operator, thereby detecting a scene converted between successive video frames. 제 1 항에 있어서, 상기 히스토그램 차이값은 이전 영상과 다음 영상의 각각의 R, G, B 히스토그램값에서 동일한 요소를 제외한 값을 제공하여 생성한 것을 특징으로 하는 동영상 장면 변환 검출 방법.The method of claim 1, wherein the histogram difference value is generated by providing values of the R, G, and B histogram values of the previous image and the next image except for the same element. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 차이값이 상기 소정값보다 크면, 해당 동영상 프레임을 컷 프레임으로 정하는 것을 특징으로 하는 동영상 장면 변환 검출 방법.The video scene change detection method according to claim 1 or 2, wherein if the difference value is larger than the predetermined value, the video frame is set as a cut frame. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 제 2 단계는, 상기 히스토그램 차이값을 상기 다음 영상의 히스토그램 각 요소값으로 나누어 정형화시키는 제 1 서브 단게와; 상기 정형과된 해당 히스토그램 값에 가중치를 각각 곱하는 제 2 서브 단계 ; 상기 제 2 서브 단계를 통해 얻은 R 히스토그램 내지 B 히스토그램 각가의 차이값을 모두 더하고, 3으로 나눈 후, 누적하는 제 3 서브 단계 ; 상기 제 1 서브 단계 내지 제 3 서브 단계를 상기 R 히스토그램 내지 B 히스토그램의 끝 요소까지 반복 수행하는 제 4 서브 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 장면 변환 검출 방법.The method of claim 1 or 2, wherein the second step comprises: a first sub-step for shaping and dividing the histogram difference value by each histogram element value of the next image; A second substep of multiplying the weighted value by the corresponding histogram value; A third substep of adding all the difference values of the R histogram to the B histogram value obtained through the second substep, dividing by 3, and accumulating; And a fourth substep of repeating the first to third substeps to the end elements of the R histogram and the B histogram. 제 4 항에 있어서, 상기 가중치는 NTSC(National Television System Committee : 국제 텔레비젼 쳬계 위원회)의 표준에 따른 것을 특징으로 하는 동영상 장면 변환 검출 방법.5. The method according to claim 4, wherein the weight is in accordance with the standard of the National Television System Committee (NTSC). RGB(Red, Green, Blue)히스토그램 및 X2히스토그램을 통한 동영상 장면 변환 검출 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 실행할 수 있는 프로그램을 저장한 기록매체이 있어서, 이전 동영상 내지는 다음 동영상의 각각의 R(Red)히스토그램, G(Green) 히스토그램 및 B(Blue)히스토그램을 구비하는 제 1 단계와 ; 상기 R 히스토그램 내지 B히스토그램을 이용하여 이전 동영상과 연속되는 다음 동영상의 히스토그램 차이값을 각각 구하는 제 2 단계 ; 상기 히스토그램 차이값을 운용자가 정한 소정값과 비교함으로서, 상기 연속되는 동영상 프레임들간의 변환된 장면을 검출하는 제 3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 저장한 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체.There is a recording medium that stores a computer-executable program for performing a video scene conversion detection method using an RGB (Red, Green, Blue) histogram and an X 2 histogram, each R (Red) histogram of the previous or next video, A first step having a G (Green) histogram and a B (Blue) histogram; A second step of obtaining a histogram difference value of a next video continuous to a previous video using the R histogram to the B histogram; And comparing the histogram difference value with a predetermined value determined by an operator, thereby detecting a scene converted between the successive moving image frames.
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