基于图像处理与遗传算法的视频内容3D可视化浏览系统

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目前,可视化技术已经应用到了各种各样的研究当中,但是,针对视频内容的可视化目前还不是很多。本文就围绕视频内容可视化的课题展开研究。因为,在大数据时代,大量的视频数据当中,有很多是关于娱乐数据和剧情的视频。如果在这个方面有所突破,或许能够给视频相关行业带来一些启发。本文中充分利用了镜头分割的技术和关键帧提取的技术,为视频内容可视化部分做了充分的数据准备。在分镜过程中,关于阈值范围的选取,本文做了一系列的实验,所得结果与真实数据进行对比获得了比较好的分镜解决方案。在关键帧提取过程中,也对比了平均采样法、指定差异法和时序等差法,选出最适合视频观看需求的提取方法,即时序等差法。在3D可视化图实现的过程中,本文采用了遗传算法完成布局算法,并同时开发了适应于可视化展示的播放窗口、播放控制窗口、关键帧窗口等。为了更好地为用户提供探索视频的辅助功能,本文改进了快进快退功能、速度可视化功能,以及关键帧选取跳帧功能。在系统的测试评估过程中,对比了3D图与常用播放器的播放效果,结果显示,该系统可以顺利完成预期任务,并且带给观看者更多的信息和乐趣。
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