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計算機視頻處理技術(shù)范文第1篇

關(guān)鍵詞：視頻編輯；計算機；輸入輸出；網(wǎng)絡(luò)傳播

作者簡介：馮奇（1980-），男，漢族，湖北潛江人，江漢藝術(shù)職業(yè)學(xué)院計算機教師，講師，公共計算機，多媒體技術(shù)。

視頻編輯計算機處理技術(shù)是一種基于網(wǎng)絡(luò)計算機發(fā)展背景下，針對海量的素材信息進(jìn)行視頻精細(xì)化處理的一種新型編輯方法。它與傳統(tǒng)的視頻后期處理技術(shù)有很大的區(qū)別。在利用計算機網(wǎng)絡(luò)硬件的配置特點對視頻材料進(jìn)行播放控制、畫質(zhì)調(diào)節(jié)、視頻轉(zhuǎn)碼編輯的使用過程中，計算機輸送交換信息處理和視頻制作信息處理是非常重要的兩種處理方式。

1利用計算機技術(shù)開展視頻編輯概述

視頻編輯計算機處理技術(shù)依據(jù)計算機After-Effect軟件處理系統(tǒng)的便捷性，對原始的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行快速處理。相對于傳統(tǒng)的線性編輯方式來說，計算機視頻制作過程中的編輯處理技術(shù)，實現(xiàn)視頻軟件編輯的系統(tǒng)性操作，可以輕松對視頻材料進(jìn)行放前“插入”和放后“渲染”的相關(guān)操作。視頻編輯領(lǐng)域中計算機技術(shù)的運用，影視后期工作人員需要根據(jù)數(shù)字非線性編輯概論出發(fā)，通過優(yōu)化影視編輯常用制作流程的方法，提高視頻編輯的效率。在視頻編輯的過程中，技術(shù)人員應(yīng)該根據(jù)鏡頭組接的剪接點，使用Premiere(edius)計算機軟件，對鏡頭組接位置中的分鏡頭的人物運動動作進(jìn)行位置匹配。在匹配的過程中，技術(shù)人員需要考慮到運動物體的圖像組接方式，按照畫面風(fēng)格統(tǒng)一處理的方式，防止在視頻處理的過程中出現(xiàn)色彩搭配不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象。

2開展視頻編輯領(lǐng)域計算機技術(shù)運用的方法

在計算機技術(shù)視頻材料編輯的制作過程中，使用視頻編輯系統(tǒng)進(jìn)行素材制作，應(yīng)該對集錄像機的硬盤儲存區(qū)進(jìn)行安全優(yōu)化，首先要嚴(yán)格按照計算機軟件系統(tǒng)的相關(guān)原則，將視頻編輯的抽象概念形象化，從而加強視頻處理技術(shù)中的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有效地隔離各種現(xiàn)象故障，簡化特效部分的運行細(xì)節(jié)，切實提高視頻鏈接線路的使用效率和非線性編輯的介入水平。對于調(diào)音臺的編輯活動，工作人員應(yīng)該按照多軌信息處理的方式，對音頻材料進(jìn)行精度編輯，實現(xiàn)多種強度的視頻音頻文件的轉(zhuǎn)場，體現(xiàn)出較為優(yōu)異的特效效果。在編輯技術(shù)拓展應(yīng)用的過程中，使用一些內(nèi)置的濾鏡制作符合視頻表達(dá)需要的特效。使用光效制作的方法引入OPTICAL，從而顯著提高視頻的視覺效果。例如，技術(shù)人員可以使用FLARES視頻編輯手段，合成特定的效果延誤，使用AECS6處理合成爆炸實例，最后完成視頻編輯活動中的汽車爆炸效果制作。在視頻編輯領(lǐng)域中，技術(shù)人員進(jìn)場使用基礎(chǔ)離子創(chuàng)作技法，對素材的輸入、編輯、輸出進(jìn)行針對性處理。

2.2視頻編碼系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)

在切換臺方面，應(yīng)該按照關(guān)鍵幀動畫編輯操作過程中的先后順序進(jìn)行，避免采用傳統(tǒng)視頻編輯技術(shù)中的層單一處理的視頻編輯方式，防止數(shù)據(jù)的大范圍丟失，而是使用四點追蹤的方式，實現(xiàn)視頻處理的跟蹤與穩(wěn)定。通過利用中斷向量表技術(shù)建立數(shù)據(jù)交換通道，將視頻信息進(jìn)行復(fù)核操作，兼容YUV分量和S-VHS數(shù)字輸入模式，便于網(wǎng)絡(luò)課程視頻制作師快速編輯各種格式的視頻材料。在三維合成階段，技術(shù)人員可以采用光繪攝影的視頻后期處理方法，對視頻材料進(jìn)行追蹤編輯。在圖層基本操作的過程中，技術(shù)人員需要把握好視頻合成窗口與時間窗口之間的關(guān)系，從“層”的基本關(guān)系出發(fā)，可將相鄰的兩個介入素材進(jìn)行堆砌，同時將終端的層的混合模式整體地介入到聯(lián)網(wǎng)視頻素材中。在系統(tǒng)參數(shù)區(qū)中，使用專門的視音頻處理芯片和附加電路板可以為整個計算機內(nèi)部視頻材料提供運行支持，提高硬盤運行速度，實現(xiàn)文件控制塊的視頻完整和導(dǎo)入方便，從而保證文件妥善分區(qū)和高效儲存。

2.3計算機技術(shù)在視頻處理中的作用

我們知道，視頻材料編輯活動中，字母欄的編輯設(shè)置也是重要的一環(huán)，使用矢量繪圖及輸出可以完成“嵌入式”視頻字幕的處理。在視頻特效后期渲染工作完成之后，技術(shù)人員需要采用計算機激光掃描的方法，對視頻材料進(jìn)行套底剪輯。對于視頻材料的數(shù)字配光處理，視頻處理人員可以采用膠片記錄儀或者是數(shù)字拷貝的方法，實現(xiàn)如何體現(xiàn)視頻畫面中心的感染力，是視頻編輯領(lǐng)域的重要工作。由于計算機網(wǎng)絡(luò)課程接入層中涉及到許多的硬件設(shè)備，硬件條件的穩(wěn)定可靠決定了計算機網(wǎng)絡(luò)課程視頻處理能力的高低。為了保證視頻軟件編輯處理技術(shù)更加具有真實性，必須要求網(wǎng)絡(luò)視頻制作人員運用抽象思考的方式，對視頻素材進(jìn)行藝術(shù)化的思考和形式上的創(chuàng)新。在進(jìn)行視頻編輯的過程中，力爭把一段作品的畫面感、清晰度和飽和度做到最佳水平，使得計算機編輯制作中的視頻素材“活”起來。從而實現(xiàn)了計算機視頻渲染和儲存環(huán)境的穩(wěn)定。

3結(jié)束語

如果實現(xiàn)視頻軟件編輯的通暢，可以對視頻素材進(jìn)行壓縮方面和解壓縮技術(shù)方面的深入優(yōu)化，在廣度上實現(xiàn)計算機分配視頻制作設(shè)施和“輸入”、“輸出”系統(tǒng)的長期穩(wěn)定，必須要使用精簡化的系統(tǒng)設(shè)定，通過實地分析視頻軟件組織運行的負(fù)載強度，從而適度實現(xiàn)視頻編輯系統(tǒng)中相應(yīng)冗余部件的優(yōu)化與技術(shù)革新。

參考文獻(xiàn)

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計算機視頻處理技術(shù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：多媒體課件；非線性編輯；視頻

中圖分類號：TP37文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044(2007)03-10834-01

1 引言

近年來，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體技術(shù)呈現(xiàn)出嶄新的面貌。非線性編輯技術(shù)作為計算機技術(shù)和視頻技術(shù)發(fā)展的結(jié)晶，它日漸成為多媒體課件的一個重要工具。生動直觀的視頻影像容易給人留下深刻的印象。多媒體課件中恰當(dāng)選用視頻素材，能使課件更具有真實感和感染力，有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動學(xué)習(xí)積極性。本文就非線性編輯技術(shù)的特點與構(gòu)成、視頻采集與壓縮、非線性視頻編輯等方面對多媒體課件中的視頻處理進(jìn)行闡述。

2 多媒體課件的特點

多媒體課件是由計算機對視頻、音頻、圖像、動畫、文字等進(jìn)行處理，使之有機結(jié)合在一起成為應(yīng)用于教學(xué)的信息載體。視頻作為多媒體家族中的成員之一，在多媒體課件中占有非常重要的地位。因為它本身就可以由文本、圖形圖像、聲音、動畫中的一種或多種組合而成。利用其聲音與畫面同步、表現(xiàn)力強的特點，能大大提高教學(xué)的直觀性和形象性。多媒體課件中的數(shù)字視頻處理包括視頻捕獲、視頻編輯、視頻壓縮/解壓縮等環(huán)節(jié)。

非線性編輯是數(shù)字視頻技術(shù)與多媒體計算機技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。所謂非線性，實際上指工作流程不是在時間軸線上，而是任意的，分割的，其工作素材是可以前后隨意調(diào)動的，經(jīng)各種處理后，重新編排的技術(shù)。非線性編輯則是指電視節(jié)目后期制作系統(tǒng)，它主要是通過數(shù)字壓縮技術(shù)將視頻、音頻素材數(shù)字化，存儲在計算機硬盤中，然后利用視頻編輯軟件對數(shù)字化素材進(jìn)行多種處理。

非線性編輯方式的主要優(yōu)點是：（1）編輯時，搜尋素材的時間大大減少。（2）它能集編輯、特技、字幕、背景、配音和網(wǎng)上傳輸于一體。（3）便于影片整體結(jié)構(gòu)的把握。（4）運行費用低。非線性編輯為多媒體視頻制作提供了便利的條件，極大地提高了編輯效率。

非線性編輯系統(tǒng)是由計算機、視頻處理卡、大容量高速度素材硬盤及視、音頻軟件組成，其中采集卡是非線性編輯系統(tǒng)中的關(guān)鍵，計算機主要用于對軟件的運行，特技生成、人機界面的管理等工作。硬盤主要用于存放數(shù)字化素材，采集卡是通過一定的壓縮方法，將輸入的模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，或是將數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成模擬信號，最后將視頻信號輸出的。

4 非線性編輯技術(shù)在多媒體課件中的應(yīng)用

4.1 素材的采集與壓縮

視頻素材輸入到計算機中常用的采集類型有幀采集卡、動態(tài)圖像連續(xù)采集卡、電視節(jié)目接受卡，一般是把輸入的模擬信號解碼成RGB或TUV，再經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號存儲在磁盤中，并以一定的文件格式存儲。視頻素材的采集對制作多媒體課件來說是一個關(guān)鍵性的技術(shù)，采集素材時，圖像清晰度如何，色調(diào)是否失真都直接影響課件的教學(xué)質(zhì)量，因此，在制作多媒體課件時，一定要重視視頻素材的采集。課件質(zhì)量取決于視頻源的質(zhì)量，所以應(yīng)盡可能的使用高質(zhì)量的視頻源，一般高質(zhì)量的視頻格式為D2、D3格式，如果視頻捕獲卡支持復(fù)合信號和S－Video信號或IEEE－1394接口，應(yīng)盡可能使用有高質(zhì)量的S－Video信號或IEEE－1394接口。又由于視頻文件所占空間較大，所以在采集素材時要看圖像尺寸、幀率、壓縮方式和采集時間的長短，要根據(jù)在課件中的實際情況進(jìn)行采集，以免浪費空間。

在多媒體課件制作中，數(shù)字視頻文件很大，而存儲媒介的容量有限，因而必須對數(shù)字視頻文件進(jìn)行壓縮。在視頻信號數(shù)字化過程中需要解決的一個問題是存儲容量。由于未經(jīng)壓縮的視頻信號占用的存儲空間非常大，所以視頻壓縮是關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。通過壓縮減少圖像所要求的數(shù)據(jù)量，節(jié)省存儲空間，提高存取速度。視頻壓縮技術(shù)除了利用空間冗余、頻譜冗余和心理視覺冗余對視頻圖像進(jìn)行幀內(nèi)壓縮外，還利用相鄰圖像幀之間的相似性而產(chǎn)生的時間冗余對視頻圖像進(jìn)行幀間壓縮，進(jìn)一步提高壓縮效率。

由于壓縮方式的不同，數(shù)字視頻的格式主要有以下幾種：

AVI：Audio/Video Interleave（音頻/視頻隔行掃描）的縮寫。AVI是Windows下的指定視頻文件格式，也是PC系統(tǒng)中使用最廣泛的視頻文件格式。幾乎所有的視頻編輯軟件都可以直接操作非壓縮的AVI文件。

MPGE：Moving Pictures Experts Group（運動畫面專家小組）的縮寫。MPGE是一種運動畫面及聲音的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，這種壓縮方法是將視頻信號分段取樣，然后對相鄰各幀未變化的畫面忽略不計，僅僅記錄變化了的內(nèi)容，因此壓縮比很大。

QuickTime：由Apple電腦公司開發(fā)，它已漸漸變成Mac電腦和PC電腦上通用的標(biāo)準(zhǔn)視頻技術(shù)。QuickTime回放的文件都由.mov的后綴表示。它與AVI大體上屬于同一級別，在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方面也較常見。

Real：由Real Network公司開創(chuàng)，采用流式技術(shù)，可以將聲音視頻重新編碼，源源不斷在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸，減少了等待時間，不必等所有數(shù)據(jù)傳送到本地才開始播放，因此很適合網(wǎng)絡(luò)的。

數(shù)字視頻的格式眾多，在多媒體課件中以AVI和MPEG格式的視頻文件應(yīng)用最為廣泛。

(1)素材編輯素材編輯就是設(shè)置素材的入點與出點，以選擇最合適的部分，然后按時間順序組接不同素材的過程。

(2)特技處理對于視頻素材，特技處理包括轉(zhuǎn)場、特效、合成疊加。對于音頻素材，特技處理包括轉(zhuǎn)場、特效。非線性編輯軟件功能的強弱，往往也是體現(xiàn)在這方面。

(3)字幕制作字幕是課件中非常重要的部分，包括文字和圖形兩個方面。

(4)視頻的組接非線性編輯系統(tǒng)中各段素材的相互位置可以隨意調(diào)整。編輯過程中，可以在任何時候刪除節(jié)目中的一個或多個鏡頭，或向節(jié)目中的任一位置插入一段素材，也可以實現(xiàn)磁帶編輯中常用的插入和組合編輯。視頻編輯的基本要求是素材與素材之間的接點要連接的準(zhǔn)確、平穩(wěn)、自然。

大多數(shù)基于PC的非線性編輯系統(tǒng)能直接從CD唱盤、MIDI文件中錄制波形聲音文件，波形聲音文件可以非常直接地在屏幕上顯示音量的變化，使用編輯軟件進(jìn)行多軌聲音的合成時，一般也不受總的音軌數(shù)量的限制。

(6)輸出與生成節(jié)目編輯完成以后，就可以生成多媒體課件所需要的視頻文件。

非線性編輯軟件有很多，如Video wave、Premiere、Media Studio，國內(nèi)現(xiàn)在最流行的是Premiere非線性編輯軟件，通過對錄像、聲音、動畫、照片、圖畫、文本等素材的采集能制作出完美炫目的視頻作品。Premiere有豐富的剪輯剪裁、特級應(yīng)用、場景切換、字幕疊加、配音配樂等功能，能滿足多媒體課件制作的編輯需求。經(jīng)過Premiere處理后的視頻課件具有較好的視覺效果。Premiere支持全系列的Windows產(chǎn)品，而且是無縫集成。它對內(nèi)存的要求較高，裝有Premeire6.5的機器要求的最低內(nèi)存為128MB。Premiere支持最新的IEEE－1394接口，也支持外掛插件和濾鏡。

Premiere 6.5提供了強大的DV（Digital Video）設(shè)備支持功能，而且無論是PC還是MAC，用戶都可以使用。用戶可以在Premiere 6.5中進(jìn)行自定義，從而使用特殊的DV設(shè)備和格式。無論是家用設(shè)備還是專業(yè)設(shè)備，只要計算機上具有IEEE1394端口,將DV設(shè)備同IEEE1394端口相連，用戶就可以捕捉和編輯視頻片斷了。同時，Premiere支持各種非標(biāo)準(zhǔn)像素比率，對數(shù)字視頻的制作提供了極大的方便。利用Premiere，用戶可以輕易地捕捉數(shù)碼視頻，使用多種多樣的工具制作視頻作品，然后輸出成為最先進(jìn)的Web流視頻格式或任何其他媒體格式。Premiere 6.5還實現(xiàn)了包括與Photoshop、After Effects、Go Live、Live Motion 等Adobe產(chǎn)品家族知名應(yīng)用軟件的無縫集成。

6 結(jié)束語

課件設(shè)計時的注意事項：在設(shè)計過程中，首先要設(shè)計好腳本。在設(shè)計腳本時中要考慮到用戶界面、教學(xué)內(nèi)容及視音頻畫面的配合問題，盡量開發(fā)具有交互式性能好、可操作性強、界面較為活潑的多媒體教學(xué)軟件。其次要認(rèn)真制作課件中的視頻或動畫部分。如果是教學(xué)用，則可以把視頻或動畫的尺寸制作的大一些、畫面質(zhì)量更好一些；如果是網(wǎng)上遠(yuǎn)程教學(xué)用，則把視頻或動畫的尺寸制作的小一些，因為網(wǎng)上傳輸?shù)乃俣纫恍?。在多媒體課件中視頻或動畫的使用是十分重要的，不管是在界面中，還是在課程內(nèi)容中，制作必要的視頻或動畫，對提高教學(xué)軟件的質(zhì)量是十分有用的。要提高視頻的圖像質(zhì)量，應(yīng)選擇高質(zhì)量的視頻源及適當(dāng)?shù)挠布O(shè)備。為采集到良好的視頻圖像可適當(dāng)降低捕獲幀數(shù)并選擇合適的視頻壓縮方式以節(jié)省存儲空間。

在多媒體課件制作中，數(shù)字視頻處理是一項重要技術(shù)。視頻的制作效果在很大程度上反映了多媒體課件的水平。隨著數(shù)字視頻處理技術(shù)的發(fā)展，新的硬件設(shè)備及采集壓縮軟件的推出，數(shù)字視頻編輯將會給多媒體課件帶來新的生機和活力，創(chuàng)造出更加生動活潑的教學(xué)環(huán)境。

非線性編輯技術(shù)將在課堂教學(xué)、自學(xué)教育、網(wǎng)上遠(yuǎn)程教育等技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用將會更為廣泛。這對傳統(tǒng)的教學(xué)方法、教學(xué)手段，乃至教育思想的改革將起促進(jìn)作用。

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計算機視頻處理技術(shù)范文第3篇

多媒體應(yīng)用技術(shù)是一門計算機專業(yè)課程,開設(shè)于計算機應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)專業(yè)等,時間為一學(xué)期,每周6學(xué)時,主要以學(xué)生實作為主,占總學(xué)時的2/3。

本課程是一門將文本、圖形、圖像、音頻、視頻等多種媒體信息和計算機結(jié)合在一起的應(yīng)用技術(shù)課題,它要求學(xué)生具備計算機操作能力,文字、圖片、聲音和視頻處理能力,綜合能力和團隊合作能力等。

二、教學(xué)中的普遍問題

1.學(xué)習(xí)目標(biāo)不明確

多媒體應(yīng)用技術(shù)分為理論和實踐兩部分教學(xué),理論學(xué)習(xí)中,有少部分學(xué)生出現(xiàn)開小差、看課外書等現(xiàn)象;在機房的實作中,有學(xué)生玩游戲現(xiàn)象。這些情況說明,學(xué)生還處在不知道主動學(xué)習(xí)的階段,不知道自己該怎樣學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)目標(biāo)很不明確。

2.基礎(chǔ)知識不扎實,專業(yè)知識盲點多

通過與學(xué)生的交流了解到,他們對基礎(chǔ)知識的掌握不扎實、不牢固。而在專業(yè)知識方面,只有幾位學(xué)生能夠回答問題,并能夠自己主動思考和鉆研。

3.團隊協(xié)作能力差

完成本課程的最終目標(biāo)需要學(xué)生分成小組,由組長帶領(lǐng),分工合作完成作品。在分組時,有的學(xué)生不服從安排孤立成組,以后又因分工產(chǎn)生爭議,這些都是學(xué)生團隊意識薄弱、團隊協(xié)作能力差的表現(xiàn)。

三、產(chǎn)生問題的原因

1.學(xué)生自信心不足是學(xué)習(xí)目標(biāo)不明確的首要原因

中職學(xué)校的學(xué)生基本都是中考失利、考不上高中的學(xué)生,自覺低人一等。帶著這樣的思想來到學(xué)校,他們自信心不足,不敢大膽地發(fā)表和堅持自己的意見,有些學(xué)生干脆就對學(xué)習(xí)不聞不問。

2.生活環(huán)境和學(xué)習(xí)環(huán)境一定程度上影響了學(xué)生對知識的掌握

(1)生活環(huán)境的影響。以技工77班為例,全班一共46名學(xué)生,3名來自市區(qū),11名來自郊區(qū),其他的來自偏遠(yuǎn)農(nóng)村。其中,20名學(xué)生接觸過計算機,占全班的43.5%,但也僅限于開關(guān)機等簡單操作,另外26名學(xué)生入校前從未接觸過計算機。

(2)學(xué)習(xí)環(huán)境的影響(如表1)。

如表1所示,學(xué)生都具備一定的計算機基礎(chǔ)操作能力和文字處理能力,但在圖片處理方面還不夠?qū)I(yè),在音視頻處理上的能力基本為零。

3.學(xué)生性格特征對團隊協(xié)作能力的影響

在校學(xué)生大都為90后,他們敢于表現(xiàn)自己,喜歡追新求異。但又依賴性強,常以自我為中心。在與同學(xué)的互相交流中,他們只顧個人得失,不顧他人感受,在團隊中不能很好地和別人合作,常引起一些不必要的矛盾。

四、解決對策

1.鼓勵學(xué)生增強自信,引導(dǎo)學(xué)生明確學(xué)習(xí)目標(biāo)

在教學(xué)過程中,教師盡可能地記下學(xué)生做得好的方面和每一次進(jìn)步,及時進(jìn)行表揚并提出希望。同時,通過新課前對課本目錄的講解,引導(dǎo)學(xué)生明確本門課的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

2.給學(xué)生補課

給學(xué)生補課鞏固基礎(chǔ)知識,加強對“周邊知識”的修補。如表1所示,在學(xué)習(xí)新課之前,教師將根據(jù)需要用24個學(xué)時來給學(xué)生補習(xí)音視頻處理方面的知識。

3.找共同點,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情

了解學(xué)生感興趣的話題和他們喜歡的人和物,將這些內(nèi)容貫穿到教學(xué)中以激發(fā)學(xué)習(xí)興趣。例如,在學(xué)習(xí)第十章時,通過制作拼圖游戲,讓學(xué)生在做游戲的同時學(xué)到圖片分割、按鈕交互和目標(biāo)區(qū)交互等知識。

4.灌輸團隊合作思想,充分發(fā)揮隊員作用

在團隊中各成員的個性不一,隊員之間往往存在一些沖突,這就要求他們要化解沖突,讓1+1≥2。

五、效果分析

1.學(xué)生的自信心增強了,學(xué)習(xí)目標(biāo)很明確

教師通過對學(xué)生的鼓勵和引導(dǎo),學(xué)生的自信心增強了,學(xué)習(xí)目標(biāo)很明確。在提問過程中學(xué)生不會再出現(xiàn)不說話或者回答“我不會”等現(xiàn)象,取代的是熟練的操作或者是“我試試”等學(xué)生獨立、自主的學(xué)習(xí)現(xiàn)象。

2.通過補課學(xué)生掌握了圖文聲像處理軟件方面的知識

通過一個月的“補課”,學(xué)生對圖文聲像處理軟件方面的知識得到了一些修補,基本滿足了學(xué)習(xí)本課程的

需要。

3.以案例教學(xué)為主,學(xué)生學(xué)習(xí)積極性得到了提高

在授課過程中,由于以學(xué)生感興趣的案例教學(xué)為主,所以學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性得到了提高,全體同學(xué)基本能按時按質(zhì)地完成教學(xué)任務(wù)。

4.團隊協(xié)作能力增強,取得一定學(xué)習(xí)成果

計算機視頻處理技術(shù)范文第4篇

論文摘 要：多媒體技術(shù)是信息技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。它集中了已經(jīng)比較成熟的圖像處理、聲音處理、視頻處理、三維動畫技術(shù)等信息處理技術(shù)，改變了傳統(tǒng)計算機單一的字符、平面圖形的人機界面。為人們提供了一個具有圖像、聲音、視頻、動畫等多種視聽信息，具備良好的交互式可操作性能的信息系統(tǒng)。因此“多媒體信息處理”這門課程的地位得到了提高，尤其在榆林學(xué)院這樣一所普通應(yīng)用型高等院校中，變的更為重要，也更為迫切，因此我提出以下改革方式。本文就在學(xué)校課程改革的大環(huán)境下,對多媒體信息處理技術(shù)這門課程的教學(xué)方式進(jìn)行了探索。 

 

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，使人類社會進(jìn)入了信息時代。計算機技術(shù)在當(dāng)今教育領(lǐng)域中的應(yīng)用，是教育現(xiàn)代化的一個重要標(biāo)志。多媒體技術(shù)運用多種現(xiàn)代化手段對信息進(jìn)行加工處理，顯示與重放，模擬、仿真與動畫技術(shù)的應(yīng)用可以使一些在普通條件下無法實現(xiàn)或無法觀察到的過程與現(xiàn)象生動而形象地顯示出來，可大大增強人們對抽象事物與過程的理解與感受。交互式多媒體技術(shù)將圖、文、聲、像融為一體，可以達(dá)到在短時間內(nèi)獲取大量知識信息的效果。 

在教育部關(guān)于高等學(xué)校計算機基礎(chǔ)教育三層次方案的指導(dǎo)下，我國高等學(xué)校的計算機基礎(chǔ)教育事業(yè)蓬勃發(fā)展，多媒體技術(shù)與應(yīng)用就是一門面向高等學(xué)校非計算機專業(yè)的學(xué)生而設(shè)置的第三層次的計算機技術(shù)基礎(chǔ)課程。由于計算機軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體技術(shù)領(lǐng)域里也不斷出現(xiàn)新的技術(shù)、概念，這就使得多媒體技術(shù)與應(yīng)用課程的教學(xué)內(nèi)客和方法都面臨著新的挑戰(zhàn)。如何在有限的課時數(shù)內(nèi)高質(zhì)最地完成課程的教學(xué)，為學(xué)生奠定一個扎實的多媒體技術(shù)應(yīng)用和開發(fā)的基礎(chǔ)呢？本文就該課程目前教學(xué)過程中存在的主要問題進(jìn)行了探討。 

教學(xué)內(nèi)容不能及時跟進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，制約著多媒體信息處理技術(shù)的發(fā)展。我校多媒體技術(shù)與應(yīng)用課程主要包括多媒體應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域里的基本知識和內(nèi)容，從總體上叫以分為多媒體技術(shù)基本原理、多媒體硬件、多媒體軟件應(yīng)用設(shè)計三大方面，原理是基礎(chǔ)，硬件和軟件的應(yīng)用是提高，它們是互相促進(jìn)的兩個方面。多媒體技術(shù)與應(yīng)用課程的教學(xué)目標(biāo)是培養(yǎng)社會需要的多媒體技術(shù)應(yīng)用人才，這就要求學(xué)生除了要掌握扎實的多媒體技術(shù)基本原理以外，還要熟悉多媒體硬件和軟件的靈活應(yīng)用。很顯然，目前的教學(xué)內(nèi)容是不符合這一教學(xué)目標(biāo)的。 

基于以上原因，我提出了以下改革方式，首先將一學(xué)期的教學(xué)分為兩大階段，第一階段屬于初期學(xué)習(xí)階段，對項目所涉及的多媒體技術(shù)軟件行正常教學(xué)，向?qū)W生布置正常的個人作業(yè)任務(wù)，達(dá)到初步教學(xué)的目的。關(guān)鍵是在后期的第二階段，通常是由教師設(shè)計一個，中型的具有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜性和難度的開發(fā)項目，它將由學(xué)生經(jīng)過一定的學(xué)習(xí)積累后，發(fā)揮他們個人的特長，團隊協(xié)作完成，項目要求每個學(xué)生發(fā)揮各自的精專技能并參與團隊合作。也正是通過項目對每個學(xué)生這種唯一性的要求以及揚長避短發(fā)揮每個學(xué)生創(chuàng)造性的特點，極強地激勵了每一個學(xué)生參與該項目工程的學(xué)習(xí)能動性和積極性。在多媒體技術(shù)課程中主要是圍繞各個媒體對象的創(chuàng)建、編輯入手。每一種媒體對象都有相關(guān)的多種專業(yè)性軟件可供選擇，如文本對象——office下的word編輯軟件，圖像處理——photoshop，音頻處理—goldwave，視頻處理——premiere，網(wǎng)頁動畫——flash/gifconstr- uctset，變形動畫處理—morpheus，多媒體合成制作——authorware等。 

在前期的教學(xué)中,教師也積極響應(yīng)“抓實驗促教學(xué)”，在每個獨立單元中花相對較少的時間介紹與軟件應(yīng)用相聯(lián)系的背景理論知識，主要時間讓學(xué)生自己動手操作，完成一個小任務(wù)，達(dá)到會使用該軟件的目的。具體操作如下： 

（1）文字編輯方面：利用截圖工具h(yuǎn)ypersnap和powerpoint制作一節(jié)課的教案。 

（2）圖像處理方面：讓學(xué)生利用photoshop設(shè)計一款食品的包裝紙盒設(shè)計。 

（3）音頻處理方面：每個人完成個人自我簡介的錄音，后期再配以音樂背景合成。 

（4）動畫處理方面：將個人照片輸入到電腦中，制作成人物的不同年齡段的成長過程的瀏覽。 

（5）視頻處理方面：制作一份精致的電了相冊。 

（6）多媒體合成：用authorware完成拼圖游戲及個人求職簡介的制作。 

為了全面提高多媒體技術(shù)與應(yīng)用課程的教學(xué)質(zhì)量、深化該課程教學(xué)手段的改革，制定出符合榆林學(xué)院實際的改革方案。我們在近幾年的教學(xué)改革實踐中制訂了以上的改革方式。希望可以起到緩解教學(xué)與實踐不符合的矛盾，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，提高學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量的作用。 

參考文獻(xiàn)： 

［1］艾德才.計算機多媒體應(yīng)用基礎(chǔ).北京：中國水利水電出版社，2001-01. 

計算機視頻處理技術(shù)范文第5篇

 

0 引言

 

隨著大量視頻探頭的廣泛使用，以視頻內(nèi)容為突破口的視頻偵查逐漸成為公安機關(guān)偵破案件的重要方法。然而，傳統(tǒng)視頻偵查的成果多是在花費大量警力和時間的基礎(chǔ)上獲得的。于是，具備對海量視頻有快速研判方法的智能視頻偵查成了解決該問題的關(guān)鍵。

 

1 相關(guān)研究

 

智能視頻偵查是指借助計算機視覺和視頻分析的方法對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，完成監(jiān)控目標(biāo)的定位、識別和跟蹤，并判斷目標(biāo)對象的行為，輔助公安機關(guān)對疑難案件的偵破面對日益復(fù)雜的治安形勢，智能視頻偵查正逐漸成為“公安技術(shù)”學(xué)科中繼刑事技術(shù)、行動技術(shù)和網(wǎng)偵技術(shù)之后的第四大警務(wù)技術(shù)支柱。智能視頻在技術(shù)層面上都包含視頻分析和視頻理解這兩個重要環(huán)節(jié)，其中視頻分析技術(shù)主要包括背景減除檢測、基于區(qū)域的跟蹤以及時間差分檢測等[1]。

 

由于二維視頻圖像丟失了現(xiàn)實場景的深度、方向等信息，這些方法都限制了特定的場景構(gòu)成、相機配置、動作形式和視點角度等前提條件。在實際刑事案件中，這些前提條件基本上無法保證，導(dǎo)致大多數(shù)方法無法有效的處理目標(biāo)對象被遮擋、短時間內(nèi)消失，以及多個目標(biāo)相互交錯等復(fù)雜情形，因而這些無法直接應(yīng)用于刑事案件中。

 

雖然視頻分析仍是大多數(shù)研究者關(guān)注的方向，但人們已注意到視頻理解才是智能視頻偵查的最終目標(biāo)，是智能視頻偵查的核心。視頻理解的關(guān)鍵是視頻事件語義描述。視頻語義內(nèi)容分析是抽取用戶所關(guān)心的語義內(nèi)容，這會出現(xiàn)計算機自動理解與用戶需求之間的矛盾，即語義鴻溝(the Semantic Gap)[2]。

 

傳統(tǒng)視頻處理技術(shù)中存在的這些難題根源在于，視頻圖像征屬性和結(jié)構(gòu)化信息的缺失。顯然，如果能借助一些先驗知識，在三維空間里對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，這些問題就可以迎刃而解。但是依靠現(xiàn)有技術(shù)從視頻序列中恢復(fù)目標(biāo)對象的三維運動信息和三維結(jié)構(gòu)是非常困難的。究其原因，主要是由于問題本身的困難性所致：包含在視頻中的目標(biāo)對象運動信息是不充分的，不足以用來重構(gòu)三維動畫，這是典型的欠約束問題。

 

針對于此，在前期工作的基礎(chǔ)上[3～8]，本文提出了在三維時空子空間中分析處理視頻數(shù)據(jù)的新思路。利用三維時空子空間蘊含的先驗知識引導(dǎo)整個處理過程，克服了傳統(tǒng)人體運動識別技術(shù)需要限定前提條件和行為描述困難的不足。研究的關(guān)鍵問題有：①在體形子空間的引導(dǎo)下在視頻中匹配三維目標(biāo)模型;②在運動子空間引導(dǎo)下進(jìn)行視頻事件跟蹤;③在三維事件庫中進(jìn)行動作比對分類。

 

2 系統(tǒng)目標(biāo)與框架

 

2.1 目標(biāo)

 

本系統(tǒng)在盡量少的人工干預(yù)下，通過三維模型時空子空間的引導(dǎo)，探索目標(biāo)體型匹配、視頻事件提取以及動作比對分類技術(shù)，開拓使用三維圖形學(xué)的理論和方法處理視頻偵查難題的新渠道，完成智能視頻偵查的快速研判，圖1顯示了智能視頻偵查的基本工作模式。

 

2.2 框架

 

人體的運動是符合一定規(guī)律的，反向運動學(xué)IK(Inverse Kinematics)[9]是描述人體運動規(guī)律的一個比較合適的方法。傳統(tǒng)的IK一個比較大問題是定義關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)不是一件容易的事情，其整個過程也不直觀，要花大量的時間用于參數(shù)的設(shè)置工作。針對這種情況，文獻(xiàn)[10]提出了基于網(wǎng)格的反向運動學(xué)(Mesh-Based Inverse Kinematics)。與基于骨骼體系的傳統(tǒng)IK相比，該方法依賴已有的樣例網(wǎng)格來隱含地確定各種約束條件。本文直接使用空間序列模型庫、時間序列模型庫和空間關(guān)系模型庫來指導(dǎo)人體運動跟蹤，通過對仿射變換矩陣的比對來匹配特定的人體運動，圖2顯示了本系統(tǒng)的總體架構(gòu)。

 

2.2.1 體形子空間中的模型匹配

 

選擇模型匹配模塊主要作用是，對應(yīng)于復(fù)雜視頻場景選擇最為合適的三維人體模型來跟蹤視頻，以有效地解決遮擋和多目標(biāo)交錯等問題。研究的關(guān)鍵點有：①人體局部插值算法的建立;②建立從二維圖像生成三維人體模型的數(shù)學(xué)模型。

 

2.2.2 運動子空間中的人體運動視頻跟蹤

 

本系統(tǒng)的一個重點就是如何在空間關(guān)系模型庫的支撐下完成運動子空間中的人體運動視頻跟蹤。人體運動是遵循運動學(xué)規(guī)律的，采用運動子空間來描述其反向運動學(xué)信息，然后把運動子空間作為運動捕捉的約束條件，以應(yīng)對復(fù)雜的視頻場景。研究的關(guān)鍵點為：①運動子空間的約束方程的建立;②動作庫模型投影與視頻序列匹配的約束方程的建立;③空間關(guān)系模型庫的約束方程的建立。

 

2.2.3 三維事件庫中的動作比對分類

 

人體運動比對分類是本文的另一個研究重點，其功能就是輸入一套人體運動數(shù)據(jù)，然后在三維事件庫中進(jìn)行動作比對分類，用來確定最相似的動作，以確定目標(biāo)特點或分析事件性質(zhì)。

 

3 關(guān)鍵算法

 

3.1 體形子空間中的模型匹配

 

在跟蹤視頻人體運動時，首先根據(jù)空間序列模型庫合成與被跟蹤對象體形最為接近的三維人體模型。文獻(xiàn)[11]對人體模型進(jìn)行了比較全面的研究，提出了在指定人體模型間線性插值的方法產(chǎn)生新的模型。本文拓展了文獻(xiàn)[11]的算法，其基本方案為：模型Mi可以表示為標(biāo)準(zhǔn)人體模型通過仿射變換獲得的結(jié)果，把仿射矩陣極分解(Polar Decomposition)，對非旋轉(zhuǎn)部分可以直接采用線性插值，而對旋轉(zhuǎn)部分需要先對旋轉(zhuǎn)矩陣求對數(shù)，然后對矩陣對數(shù)(Matrix Logarithm)線性插值，最后通過矩陣指數(shù)(Matrix Exponential)把疊加后的值映射回原來的坐標(biāo)空間。通過這種方法可以在體形子空間上構(gòu)造一個函數(shù)，M是空間序列模型庫中的模型集合{M1，…，Mn}，ξ是參數(shù)向量{ξ1，…，ξn}，ξi與Mi一一對應(yīng)。

 

為了確定參數(shù)ξ，需要對確定的模型與視頻圖像進(jìn)行匹配。本文使用自底向上法(bottom-up)進(jìn)行匹配。匹配之前需對空間序列模型庫中的模型按主要關(guān)節(jié)進(jìn)行分解，采用SNAKE算法或人工分解，分解過程只需進(jìn)行一次就可以反復(fù)使用。三維模型與圖像的匹配問題一直是計算機視覺領(lǐng)域一個富有挑戰(zhàn)性的話題，可以把此問題歸結(jié)為一個高維空間中的帶約束的數(shù)值優(yōu)化問題。本文通過輪廓匹配(圖3a)與邊界匹配(圖3b)來完成三維模型選擇。匹配計算時，各三維模型子塊只做剛體運動。

 

為了提高算法可靠性，需要在開始的多幀視頻圖像中進(jìn)行模型匹配，為此設(shè)計了公式(1)表示的數(shù)學(xué)模型，其中有三個約束項，通過求取三個約束項線性組合的最優(yōu)參數(shù)合成最匹配的三維人體數(shù)學(xué)模型。

 

其中P為投影矩陣;parti為獲取人體模型第i部分的函數(shù);T為仿射變換矩陣，不同部分的人體模型對應(yīng)不同的Ti;j表示第j幀視頻圖像;SVideo是視頻圖像輪廓;E是求取三維模型透影邊界的函數(shù)，Evideo是視頻圖像邊界;V是三維人體模型頂點;C1是輪廓約束的簡化表達(dá)式;C2是邊界約束的簡化表達(dá)式;C3保證各人體模型子塊剛體運動。k1、k2和k3是權(quán)重系數(shù)，可以調(diào)整各約束條件所起的作用。求取ξ*后，就是所需要的結(jié)果。

 

3.2 運動子空間中的人體運動視頻跟蹤

 

對于有瑕疵的視頻圖像，可以先進(jìn)行圖像變形矯正、運動模糊去除和去霧處理。在跟蹤過程中有三組約束，第一組約束就是運動子空間的約束，結(jié)合前期工作，提出如下數(shù)學(xué)模型：

 

其中ROI(k)表示第k個感興趣區(qū)域(ROI);R為三維人體模型中ROI的數(shù)量;V與為變形前后的頂點坐標(biāo)，變形后的人體模型是的函數(shù)，記為;N(i)是頂點Vi相鄰頂點的集合;Gi是對應(yīng)于頂點Vi的仿射變換矩陣，它的合成需要先把仿射矩陣的旋轉(zhuǎn)部分從全旋轉(zhuǎn)群SO(3)映射到Lie代數(shù)空間so(3)上，在so(3)上進(jìn)行線性疊加，然后映射回SO(3)空間，對非旋轉(zhuǎn)部分，直接進(jìn)行線性疊加，最后兩者相乘：

 

其中L(l1，…，lt)是運動子空間中的系數(shù)向量;Q是指仿射矩陣的旋轉(zhuǎn)部分，U是指非旋轉(zhuǎn)部分，Exp和Log分別是矩陣指數(shù)和對數(shù)函數(shù)。

 

第二組約束是動作庫模型投影與視頻序列匹配的約束。具體跟蹤以跟蹤片斷(Tracklet) (圖4a)為單位，每個Tracklet包含n幀，n的值需要在研究中確定。在進(jìn)行下一步處理前，使用三維智能剪刀獲得一個時空體(Space Time Volume，圖4c)，三維智能剪刀是在文獻(xiàn)[8]基礎(chǔ)上拓展出來的。除了采用輪廓匹配和邊界匹配外，還采用3D SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配。輪廓匹配和邊界匹配概念的表達(dá)式不同，即式(4)的C5和C6。3D SIFT匹配首先需要在視頻圖像上計算出所有3D SIFT特征，如圖4b的d就是一個3D SIFT;然后要把d和三維人體模型頂點進(jìn)行匹配。具體過程如下：對第j幀的d，找出離其最近的第j-1幀三維人體模型投影點u，而u是由三維頂點V投影產(chǎn)生，這樣就把d和V關(guān)聯(lián)起來。這樣，對第j幀上的所有3D SIFT特征都可以找出對應(yīng)的三維頂點，可以寫出3D SIFT匹配的表達(dá)式C7。為保持跟蹤結(jié)果的連續(xù)性，還要使用C8約束。

 

第三組約束利用多目標(biāo)間的空間關(guān)系來解決相互遮擋問題。如果其中一個角色被另外一個遮擋，可以把這種多目標(biāo)間的空間聯(lián)系作為約束條件來輔助視頻跟蹤。多目標(biāo)空間關(guān)系的約束可以用下式表示：

 

其中Mi是對應(yīng)于頂點Vi的仿射變換矩陣。其余符號與C4類似。聯(lián)立C4～ C9，可以得到公式(2)，其中k1～k6為權(quán)重系數(shù)。

 

3.3 三維事件庫中的動作比對分類

 

三維事件庫中的人體運動是使用標(biāo)準(zhǔn)三維人體存儲的，而用于匹配的人體運動也是用標(biāo)準(zhǔn)三維人體模型表示的。經(jīng)過前期探索，提出了基于三維時空子空間的人體運動比對分類方案：

 

記待檢索人體運動為，其中Fj表示第j幀三維模型，共L幀，是對應(yīng)各幀的時鐘數(shù)據(jù);類似的，可以用和表述三維事件庫中的第i套人體運動，共p(i)幀。對于Fj，第k個頂點相對于初始位置的仿射變換矩陣記為;同樣，對于，對應(yīng)其第i套動作的仿射變換矩陣可以標(biāo)記為的形式。

 

Fl在中匹配的數(shù)學(xué)模型為：

 

其中λ是對應(yīng)于的系數(shù);n為標(biāo)準(zhǔn)三維人體模型的頂點數(shù);k1和k2為權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整子項的權(quán)重。計算出λ*后，需要找出其中的最大值：，然后設(shè)立閾值α>0，如 則表示匹配，形成匹配對。

 

4 實驗結(jié)果與分析

 

本文使用Visual C++實現(xiàn)了系統(tǒng)初步框架。在體型庫中，以浙江警察學(xué)院普通學(xué)生為藍(lán)本，建立男和女兩個模型，在動作庫中，建立了走、跑、跳、蹲幾個動作。在此基礎(chǔ)上，針對簡單背景的20段視頻進(jìn)行了測試，識別率為80%，在Intel i5 CPU和4G內(nèi)存的普通PC機上平均耗時100秒鐘。初步實驗表明，本文提出系統(tǒng)是可行的。

 

5 結(jié)束語

 

本文是涉及圖形學(xué)、視頻處理技術(shù)和刑事技術(shù)的交叉性課題，不僅在學(xué)術(shù)上有諸多閃光點，而且為智能視頻偵查在刑事偵查和治安管理等方面的應(yīng)用打下了良好的理論基礎(chǔ)。主要創(chuàng)新與特色之處有以下。

 

5.1 從方法層面看

 

通過三維時空子空間，把三維圖形學(xué)的理論和方法引入到了視頻處理中，為處理視頻偵查難題提供了新的渠道，可以有效地克服視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性差和缺乏特征信息等弱點，促進(jìn)了智能視頻偵查技術(shù)的發(fā)展和完善。

 

5.2 從技術(shù)層面看

 

提出了基于體形子空間的二維監(jiān)控目標(biāo)與三維模型匹配的三維重建算法。在三維人體模型局部參數(shù)化以后，可以根據(jù)二維體形生成最為匹配的三維模型。

 

結(jié)合3D SIFT圖像特征和三維運動子空間以及空間關(guān)系模型庫中的引導(dǎo)信息，提出了新的運動跟蹤算法，對動作進(jìn)行預(yù)測，并處理遮擋問題，可以應(yīng)對復(fù)雜場景的運動跟蹤。