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Die Edge Change Ratio (Abkürzung ECR, englisch für „Kantenänderungsverhältnis“) ist ein Maß, das die Unterschiedlichkeit zweier aufeinanderfolgender Bilder in einem digitalen Video misst und von Algorithmen zur Schnitterkennung verwendet wird. Gelegentlich wird auch ein solcher Algorithmus selbst als Edge Change Ratio bezeichnet.
Die ursprüngliche Idee für die ECR stammt von Mitarbeitern der Dublin City University in Irland, die 1998[1] das Maß Edge Change Fraction (Abkürzung ECF, englisch für „Kantenänderungsbruch“) zur Erkennung und Klassifizierung von Szenenübergängen in digitalem Videomaterial und einen dazugehörigen Algorithmus vorstellten. Es folgten Arbeiten weiterer Forscher mit dem Ziel, den ursprünglichen Algorithmus zu verbessern; so stellten beispielsweise Mitarbeiter der Cornell University in Ithaca (USA) 1999[2] einen Algorithmus vor, der zusätzlich die Kamerabewegung kompensiert und durch Einbindung der Hausdorff-Distanz Szenenübergänge zuverlässiger erkennen kann.
Die Edge Change Fraction ist definiert als:
wobei die Anzahl der Kantenpixel ist, die im zweiten Bild hinzu kommen und die Anzahl der Kantenpixel, die aus dem ersten Bild verschwinden.
Die ECR verändert diese Definition geringfügig zu:
wobei die Anzahl aller Kantenpixel im ersten Bild und die Anzahl aller Kantenpixel im zweiten Bild bezeichnet.
Edge Change Ratio ermittelt für je zwei aufeinanderfolgende Bilder den Anteil der „fernen“ verschwindenden und der erscheinenden Kanten.
Der wichtigste Schritt zur Bestimmung der ECR zweier Bilder ist das Erstellen von Kantenbildern. Ein „gutes“ Kantenbild ist ein zweifarbiges Bild, das nicht mehr und nicht weniger als die Umrisse aller Objekte im Ursprungsbild enthält. Ausgangsbasis zur Erstellung von Kantenbildern sind die unter Kantendetektion beschriebenen mathematischen Filter. Prinzipiell ermitteln diese, wie stark die Farbwerte zweier benachbarter Bildpunkte voneinander abweichen und zeichnen die Stärke dieser Abweichung in ein Grauwertbild ein.
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