基于自適應(yīng)雙閾值的足球視頻分割算法研究＊

賈玉福，伍丁紅，胡勝紅

(湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院 計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)中心，湖北 武漢 430205)

鏡頭邊界檢測與分割是進(jìn)行基于內(nèi)容的足球視頻查詢、檢索與精彩度分析的重要環(huán)節(jié)，其目的是將輸入的視頻流分割成基本視頻單元的集合，最終提取出關(guān)鍵幀和運(yùn)動信息。相比于模板匹配、邊緣輪廓特征和聚類算法[1-2]，基于直方圖比較的算法[3]效率較高，應(yīng)用普遍。但利用直方圖進(jìn)行視頻分割的效果與直方圖相似度算法的選取、門限值的設(shè)置有很大關(guān)系。

1 閾值對足球視頻分割的影響

圖1 門限、直方圖距離與鏡頭檢測的關(guān)系

2 基于雙閾值的視頻分割算法

2.1 基于直方圖鏡頭檢測與分割的足球視頻的特點(diǎn)

利用直方圖進(jìn)行足球視頻鏡頭檢測與分割，可能造成過高的誤檢率，這主要有以下幾方面原因：(1)足球視頻近景鏡頭中人物離鏡頭過近，人物的運(yùn)動造成視頻幀直方圖突變而形成誤檢；(2)中遠(yuǎn)景中，為了跟蹤比賽節(jié)奏，鏡頭運(yùn)動速度過快，造成視頻幀直方圖突變而形成誤檢；(3)視頻中大量回放鏡頭的開始與結(jié)束是以漸變而不是切變發(fā)生的，在漸變的過程中如果檢測閾值較低，就會造成單幀鏡頭分割的現(xiàn)象。另外，由于足球視頻一般是在某一個時間段內(nèi)(比如下午)連續(xù)錄制的，亮度和飽和度的影響可以忽略，直方圖距離的計算應(yīng)以色度直方圖為主，但在球場局部區(qū)域形成大面積陰影時，要適當(dāng)提高亮度直方圖相似度的影響因子。

2.2 基于雙閾值的分割算法

基于雙閾值的分割算法的基本思想是：設(shè)置一個較大的閾值Tb和一個較小的閾值Ts，當(dāng)直方圖的相似度小于Ts時，分割鏡頭出現(xiàn)；當(dāng)相似度大于 Tb時，沒有分割鏡頭出現(xiàn)；當(dāng)相似度介于Tb與Ts之間時，表明閾值設(shè)置不合理，若是漏檢，則應(yīng)降低Tb，若是誤檢，則應(yīng)加大Ts。算法的關(guān)鍵是判斷漏檢還是誤檢以及動態(tài)調(diào)整閾值的策略。為了消除上述原因形成的誤檢鏡頭，分割算法引入了鏡頭長度(shotlength，即鏡頭內(nèi)幀數(shù))sl，當(dāng)檢測到鏡頭變換時，首先判斷sl是否小于某一臨界值，如果小于則認(rèn)為是誤檢，不進(jìn)行鏡頭分割。具體的算法步驟如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)雙閾值算法N-S圖

閾值常量TU與TD的設(shè)置應(yīng)滿足如下條件：當(dāng)stt＞TU時，不應(yīng)發(fā)生誤檢；當(dāng)stt＜TD時，不應(yīng)發(fā)生漏檢。因此，應(yīng)設(shè)置極大的TU與極小的 TD。當(dāng) stt＞(Tb+Ts)/2時，說明 Ts不合理，應(yīng)提高 Ts，從圖 2可以看出，stt越大，Ts提高得越快；當(dāng) stt＜(Tb+Ts)/2時，說明 Tb不合理，應(yīng)降低 Tb，從圖 2可以看出，stt越小，Tb下降得越快。當(dāng) stt在[TU，Tb]、[Tb，Ts]和[Ts，TD]各區(qū)間時，算法通過前后兩個相似度差值的絕對值來判斷是否發(fā)生漏檢或誤檢，當(dāng)漏檢發(fā)生時，適當(dāng)提高Tb，當(dāng)誤檢發(fā)生時，適當(dāng)降低 Ts；sl的最小值選取 50，即當(dāng)幀頻為 25幀/s時，忽略時長小于2 s的鏡頭。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文在Visual C++開發(fā)平臺上利用OpenCV視覺庫實(shí)現(xiàn)了上述算法。選取2010南非世界杯足球比賽的兩個視頻片斷進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)視頻中包括近景、中景、遠(yuǎn)景以及切變與漸變等鏡頭變換。鏡頭中，人、球和攝像機(jī)自身運(yùn)動較大。首先將視頻從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，再對H通道的直方圖單獨(dú)進(jìn)行分析，直方圖相似度采用相交算法和B算法。閾值常量TU、TD分別取1和0。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1、表2所示。

表1 視頻片段1各檢測算法漏檢誤檢分布

表2 視頻片段2各檢測算法漏檢誤檢分布

從表1和表2的檢測結(jié)果可以看出，采用雙閾值的檢測方法對B算法和相交算法均適用，檢測的誤檢數(shù)與漏檢數(shù)之和均小于(視頻片段 1)或逼近(視頻片段 2)采用固定閾值的檢測方案得出的最佳結(jié)果。比較可知，采用雙閾值檢測能夠得到較少的漏檢數(shù)。由于視頻2片段在開始時并沒有太大的相似度波動，閾值收斂速度降低，在開始時易造成誤檢和漏檢，因此采用雙閾值B算法得到的誤檢數(shù)與漏檢數(shù)之和略高于固定閾值方案。采用固定閾值B檢測算法在閾值為0.9時檢測的漏檢偏高，主要是因?yàn)殓R頭長度略大于50的誤檢太多，導(dǎo)致后續(xù)視頻漏檢的產(chǎn)生。該雙閾值檢測算法可用于在檢測算法的最佳閾值未知的情況下，要求盡量降低漏檢時的情況。各種算法所需的時間如表3所示。

表3 各種算法所需時間比較

表3的數(shù)據(jù)是在各算法運(yùn)行在相同的系統(tǒng)環(huán)境下得到的，計算所需時間時不考慮分割后的單鏡頭視頻的存儲時間，只考慮分割算法的計算時間。從表3可看出，各個算法所需的計算時間大體相當(dāng)。這主要是由于雙閾值算法只是引入了一些簡單的比較和算術(shù)運(yùn)算，并沒有增加算法的復(fù)雜度，算法計算簡單。

本文提出了利用雙閾值自適應(yīng)變化動態(tài)跟蹤視頻分割中最佳閾值的方法。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本算法能夠得到較低的檢測誤差，同固定閾值相比，算法的漏檢數(shù)少。但算法在判斷漏檢和誤檢時，根據(jù)相似度差值分別采用了固定的參數(shù)0.08、0.12和0.2，針對足球視頻的特點(diǎn)自適應(yīng)改變上述參數(shù)，對于算法結(jié)果有很大改善。因此，下一步的工作是對上述參數(shù)的設(shè)置展開研究。

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