新闻视频字幕定位技术的研究与应用

"一种用于新闻视频的文本定位方法，主要针对新闻视频中字幕的检测与定位，以提取丰富的语义信息。该方法结合了边缘检测、二值化、形态学操作、连通域分析等技术，并应用启发性规则去除非文本区域，以实现高准确率的文本定位。在新闻视频的背景下，文本检测与提取对于视频检索和理解具有重要意义。现有的文本定位方法主要包括基于边缘和梯度的方法、基于连通域的方法以及基于纹理的方法。基于边缘和梯度的方法利用字符与背景的对比度形成明显的边缘；基于连通域的方法通过字符的相同颜色或灰度级进行字符组合；基于纹理的方法则依赖于文本与背景的纹理差异。" 新闻视频文本定位是一个关键的技术挑战，尤其是在大量视频数据的背景下，快速检索和理解内容的需求日益增长。新闻视频因其信息量大、时效性强的特点，其字幕往往提供了关键的语义线索。本文作者时阳来自北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，提出了针对新闻视频字幕的定位策略。 首先，该方法通过边缘检测技术捕捉文本区域的边界，这是因为文本字符通常有显著的边缘特征。接着，二值化处理将图像转化为黑白两色，便于后续处理。形态学操作如腐蚀和膨胀则用于去除噪声并保留文本结构。连通域分析则用于识别和分离出单个字符或单词。最后，利用启发式规则，如字符的形状、大小和排列，来剔除非文本区域，确保定位的准确性。 在新闻视频中，字幕的检测和定位对于视频内容的理解和检索至关重要。例如，它可以支持自动化新闻摘要生成、关键词提取、以及用户定制的视频搜索。基于边缘、连通域和纹理的文本定位方法各有优势，但新闻视频的特殊性（如字幕的规范性、位置固定等）使得这些方法可以有效结合，提高文本定位的效率和精确度。 实验证明，所提方法在处理新闻视频字幕时表现出良好的性能，不仅操作简单，而且效率高，定位准确率较高。这一研究成果对于视频分析、内容理解以及视频搜索引擎的优化具有重要价值，为新闻视频的智能处理提供了一种有效的工具。