摘要：針對(duì)SBD及KFE技術(shù)存在特征提取不佳、閾值選取不當(dāng)、閃光與突變的混淆、攝像機(jī)和物體運(yùn)動(dòng)的影響、漸變檢測(cè)精度不高等諸多問(wèn)題,本文提出基于雙層滑動(dòng)窗口的SBD算法和聚類(lèi)的動(dòng)態(tài)KFE算法。對(duì)于SBD,本文首先采用光流法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,接著進(jìn)行分塊處理并運(yùn)用SLIC算法生成每幀圖像的超像素;其次,啟動(dòng)雙層滑動(dòng)窗口對(duì)鏡頭邊界進(jìn)行雙重檢測(cè),在第一層滑動(dòng)窗口根據(jù)差值和這兩個(gè)閾值的關(guān)系確定候選邊界以完成初檢,在第二層滑動(dòng)窗口依次采用相鄰兩幀直方圖的差值法確認(rèn)突變位置以及采用隔幀直方圖的差值法確認(rèn)漸變位置以進(jìn)一步完成復(fù)檢。對(duì)于KFE,將鏡頭聚成若干個(gè)子鏡頭,然后從每個(gè)子鏡頭中選擇熵值最大的幀作為該子鏡頭的關(guān)鍵幀。通過(guò)6組視頻測(cè)試表明,本文SBD算法所得結(jié)果的平均查全率、平均查準(zhǔn)率、平均綜合指標(biāo)較文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[4]均有提高,具有普遍的適用性,并且對(duì)強(qiáng)運(yùn)動(dòng)以及閃光燈的干擾有較好的適應(yīng)性,對(duì)應(yīng)的KFE算法的實(shí)現(xiàn)效果也很好,主觀(guān)評(píng)價(jià)很高。