本文根據 H.264 編碼特點，提出了一種從 H.264 壓縮域中快速有效地進行鏡頭運動參
數估計的算法。鏡頭運動信息在視頻分析處理中起著重要的作用。該算法充分利用了 H.264 壓縮碼流中的信息，通過提取預測殘差 DC 圖像的運動背景區域，估計鏡頭運動參數，從而保證了參數估計的準確性，有效地克服了已有文獻中僅僅采用運動矢量進行鏡頭運動估計的局限性。根據不同的 H.264 測試序列的對比分析，結果表明本算法可快速準確地對 H.264 視頻序列進行全局運動信息估計，同時具有很高的魯棒性。
關鍵詞：H.264 ；壓縮域；鏡頭運動；背景估計；
大量的存貯和傳輸的圖像視頻數據都是采用不同壓縮標準完成的，諸如MPEG、H.263 和
H.264 等標準。如何從圖像和視頻的壓縮數據中提取出關鍵信息，提高網絡資源的利用率，快速有效地實現視頻管理、數據檢索和場景分析等，已成為視頻分析首要解決的問題。H.264[1] 是目前最新，也是性能最優異的國際視頻壓縮編碼標準。與以前的標準相比，H.264 有不少新的特性，由于使用了幀內預測、整數變換、多種塊大小的運動估計和補償、多幀參考、1/4像素精度預測、環路濾波等新技術，使得它在編碼效率、抗干擾能力以及信道利用率方面都優于以前的編碼標準。但是這些新技術的使用，大大增加了計算的復雜度。隨著網絡和多媒體技術的發展和越來越多的數字視頻業務不斷涌現，H.264 應用領域也將越來越廣泛。
近幾年，很多的視頻分析方法是通過像素域幀間圖像的亮度、色彩、紋理以及物體輪廓
形狀等特征信息的不同，提取出場景切換幀。這些方法對于檢測突變場景都能起到很好地效果。然而，大部分視頻序列中存在很多由于鏡頭運動而產生地緩變場景，對于這種場景的檢測至今仍然研究得較少，而且很難準確地采用突變場景的檢測方法進行分析。
本文從 H.264 壓縮碼流中獲得的宏塊運動矢量以及預測誤差 DC 系數，采用6參數的
鏡頭運動模型，提出了一種快速而有效的全局運動檢測方法。通過對不同視頻序列測試，并與文獻[2]中的算法進行對比，實驗結果表明，本文提出的方法具有很高的魯棒性，可對鏡頭運動信息進行準確的估計。