1 基於畫素的鏡頭分割演算法
式中，fn(i, j)、fn+1(i, j)分別代表第n 幀和第n+1 幀畫素(i, j)的灰度(亮度)，則相鄰兩幀之間的總幀差為
式中，m、n 為影象的尺寸。若總幀差大於某一設定閾值，則判斷鏡頭內容發生變化。該方法原理簡單、便於實現。缺點是對於攝像機及鏡頭內運動物體、光線條件的劇烈變化敏感，容易誤檢。
2 基於直方圖的鏡頭分割演算法
3 基於x2直方圖的鏡頭分割演算法
x2 直方圖[5]的演算法因能放大最大幀差及演算法比較穩定而得到廣泛應用，為了使直方圖幀差更好反映兩幀間的差別，可把直方圖幀差按下式歸一化為：
4 基於x2直方圖分塊的鏡頭分割演算法
x2直方圖分塊法顧名思義是在x2基礎上改進的，近幾年對x2 直方圖分塊的研究比較少，為了減少運動、光照等引起的幀差值的變化，本文將各幀分塊處理，比較每個塊的直方圖，將差值最大的塊剔除，剩下的塊比較幀差異值，其計算公式如下：
5 基於邊緣輪廓變化率的鏡頭分割
此方法的主要思想是通過計算邊界的變化程度來確定鏡頭的邊界。首先利用canny 運算元將影象邊緣化，然後計算出幀間的總體位移，以此進行配準，然後計算邊緣的數量和位置。幀差由邊緣變化的比例表示，即邊緣從一幀到另一幀移進和移出的比例。但是由於該方法是先邊緣化再進行配準最後才進行邊緣比較，因此此方法對於運動時穩健的但計算比較複雜。設qk為k 幀中與k+1 幀中最近邊緣的距離大於給定閾值t 的邊緣畫素數目的百分比; 同樣設qk+1 為k+1 幀中與k 幀中最近邊緣的距離大於給定閾值t的邊緣畫素數目的百分比，則幀差為：
6 實驗結果與分析
結果比較：
由圖 2 曲線圖可知鏡頭內幀差異值變化不大，但是由於光照和快速運動也會發生很大變化，鏡頭和鏡頭的邊界也發生了很大的變化，怎麼樣區分是否鏡頭邊界這幾種演算法都沒有得到很好地詮釋。而且選取的閾值也不是唯一的，如直方圖選擇的閾值是0。025 漸變的閾值是0。013，x2 直方圖法選擇的是800 漸變的閾值是175，這些值都是根據經驗得到的，沒有一種通用的演算法來計算閾值，這樣得到的結果也不是最完美的。
鏡頭分割 畫素域方法綜述
1 基於畫素的鏡頭分割演算法 式中，fn i,j fn 1 i,j 分別代表第n 幀和第n 1 幀畫素 i,j 的灰度 亮度 則相鄰兩幀之間的總幀差為 式中，m n 為影象的尺寸。若總幀差大於某一設定閾值，則判斷鏡頭內容發生變化。該方法原理簡單 便於實現。缺點是對於攝像機及鏡頭內運動物體 光線條件的...
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