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基于视频内容的片段分割关键技术探讨
作者：陈伟
来源：《硅谷》2012年第03期
摘 要： 视频分割技术在基于内容的视频编码、视频检索、模式识别等领域应用广泛，成为近年来视频处理技术研究中的热点。系统阐述视频分割技术的应用及常用的算法，并提出另一种基于机器学习、模式识别的方法，将机器学习的思想引入镜头边界检测。此类方法是目前镜头边界检测研究领域中的热点。
关键词： 视频分割；视频检索；镜头边界检测
中图分类号：G632 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）0210173－02
1 研究视频分割的意义
近年来，随着多媒体技术的发展，视频图像得到了广泛应用，数字视频数量的急剧增长，自动的视频分析技术变得十分有必要，而视频分割技术更是为视频理解、视频编码等领域广泛应用。所谓视频分割就是把视频中重要的或人们感兴趣的物体或对象（Video Object VO）与背景分割开来，或者说就是要划出分别具有一致属性的一个个区域，同时区分背景区域和前景区域。视频图像可以看作一类3-D图像，换句话说，视频图像是由一系列时间上连续的2-D图像组成的。从空间分割的角度看，视频图像分割主要是利用时域信息和空域信息把视频图像中独立运动的区域逐帧检测出来[1]。
视频对象是一个具有一定生存周期的在时间轴上连续的概念，属于包含时间轴在内的三维空间。视频对象在某一帧中的表象称为视频对象平面（Video Object Plane，VOP），具体分割时，到底哪些部分重要，人们对哪些部分感兴趣，要看具体的应用而定。视频图像分割在视频处理中的作用如图1所示：
图1 视频图像分割在视频处理中的作用
视频对象的分割提取是基于对象的视频处理的第一步，也是关键的一步。因而，视频分割技术的研究是非常有意义的。 2 镜头边界检测
基于视频内容的片段分割关键技术探讨
