비디오에 삽입된 플래시라이트는 연속된 프레임사이의 차이 값을 높게 형성하여 장면전환 검출을 위한 임계값 결정에 많은 어려움을 주며, 특히 장면전환 지점으로 잘못 검출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 플래시라이트를 연속된 프레임으로부터 효율적으로 제거하여 신뢰할 수 있는 장면전환 지점을 검출하는 강건한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값 추출을 위하여 객체나 카메라의 움직임에 덜 민감하고 프레임의 공간정보를 이용하는 지역 히스토그램 비교에 의한 추출 식을 사용하며, 추출된 차이 값들의 큰 변이 폭에 의한 임계 값 결정의 문제점을 해결하기 위하여 차이 값들의 동적 압축에 의한 정규화 작업을 수행한다. 또한 추출된 차이 값들의 시간적 연속성의 변이에 따라 플래시라이트가 가지는 특징을 이용하여 플래시라이트와 장면전환 검출을 따로 구분하여 추출할 수 있는 새로운 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 플래시라이트가 들어있는 다양한 비디오 타입으로부터 실험되어졌으며, 실험결과 플래시라이트 검출에 높은 신뢰성과 효율성을 보여주었다.
Flashlights in video has many problem to detect the scene change because of high difference values from successive frames. In this paper propose the reliable scene change detection algorithms by extracting the flashlights. This paper proposes a robust scene change detection technique that uses the weighted chi-square test and the automated threshold-decision algorithms. The weighted chi-square test can subdivide the difference values of individual color channels by calculating the color intensities according to NTSC standard, and it can detect the scene change by joining the weighted color intensities to the predefined chi-square test which emphasize the comparative color difference values. The automated threshold-decision algorithm uses the difference values of frame-to-frame that was obtained by the weighted chi-square test. At first, The Average of total difference values is calculated and then, another average value is calculated using the previous average value from the difference values, finally the most appropriate mid-average value is searched and considered the threshold value. Experimental results show that the proposed algorithms are effective and outperform the previous approaches.
