| 相应的结构框图如图5所示。
 图5自适应阈值实现结构框图
另外，因为镜头内运动员剧烈运动或摄像机移动等活动造成一个镜头内连续几个帧间差都大于平均值，为了避免这种误检现象，通常设定相邻10帧内不会出现第二个镜头边界帧，这样可以有效避免存在剧烈运动的一个镜头分割为多个镜头。
2.5镜头分割算法的基本流程图
本文足球视频自适应阈值镜头分割算法流程如图6所示。
图6自适应阈值镜头分割算法流程图
3实验结果分析
为了使实验数据具有普遍性和代表性，本实验从10场足球视频比赛中截取10个片段作为素材，每个片段目测镜头数大约在50个左右。采用目前比较受欢迎的算法性能评价标准：查全率和查准率。定义如下：
查全率＝正确检测数/(正确检测数＋漏检数)
查准率＝正确检测数/(正确检测数＋误检数)
为了证明本算法镜头检测效果，选用传统的基于颜色直方图的单阈值分割方法同时进行检测。检测结果记入在表1中。
表1镜头分割检测实验结果
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算法 视频片段 目测数 正确检测数 误检数 漏检数 查全率 查准率
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片段1 52 44 6 8 84.6% 88.0%
片段2 49 39 7 10 79.6% 84.8%
基于 片段3 48 40 9 8 83.3% 81.6%
颜色 片段4 50 38 10 12 76.0% 79.2%
直方 片段5 51 42 9 9 82.4% 82.4%
图的 片段6 56 41 8 15 73.2% 83.7%
分割 片段7 54 40 11 14 74.1% 78.4%
方法 片段8 45 38 8 7 84.4% 82.6%
片段9 47 40 9 7 85.1% 81.6%
片段10 55 46 12 9 83.6% 79.3%
片段1 52 48 3 4 92.3% 94.1%
片段2 49 42 6 7 85.7% 87.5%
自 片段3 48 43 8 5 89.6% 84.3%
适应 片段4 50 45 11 5 90.0% 80.4%
阈值 片段5 51 48 7 3 94.1% 87.3%
镜头 片段6 56 47 10 9 83.9% 82.5%
分割 片段7 54 48 9 6 88.9% 84.2%
方法 片段8 45 45 0 0 100.0% 100.0%
片段9 47 44 5 3 93.6% 89.8%
片段10 55 50 4 5 90.9% 92.6%
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通过分析实验数据，可以看出不管是查全率还是查准率，本文提出的自适应阈值镜头分割算法比基于颜色直方图检测方法都得到显著提高，效果令人满意。不足之处是，摄像机闪光灯以及不太明显的渐变造成漏检，误检现象主要发生在近镜头某运动员频繁移动或遮挡处，所以今后还要对渐变检测及运动特征作进一步研究。
4结论
本文在充分理解典型镜头分割算法的基础上，提岀了一种适合足球视频的自适应阈值实时镜头分割算法，不仅可以检测镜头切变，也能够对渐变进行边缘检测。实验表明，本算法与传统镜头分割算法相比，在查全率和查准率方面都有很大提高。不足之处是：难以区分摄像机闪光灯闪光和不太明显的渐变过渡效果，还有如何将自适应阈值思想应用到其他体育视频检索领域也是需要进一步研究的内容。
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