CN101815222A - 一种视频彩条检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频彩条检测方法及装置，为了解决彩条检测的准确率较低的问题，本发明公开的方法包括：对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条，通过边界搜索算法确认边界线并确定与扫描线相交得到的边界点，根据对扫描线上边界点的分析结果符合预设定的彩条特征确定待检测视频帧为彩条，使得检测的准确率较高。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域，特别涉及一种视频彩条检测方法及装置。
背景技术
可视化的彩条提供了一种直观、快捷的方法，以方便了电视工作者了解***或设备运行的质量状况。无论是在电视节目制作、播出中心，还是电视发射台、有线传输台，甚至在电视设备的生产或维修部门，都用得非常之广泛。事实上每天早上，在大多数的电视台、大多数的电视节目频道，在正式节目播出之前，都会播放这种类似功能的彩条图，其目的在于用这种彩条图来观察评价整个电视***(包括播出***、发送/传输***和接收显示***)的质量情况，以便及时发现和解决问题，为正式节目播出做好准备。
但在正式节目播出时，就不再需要播放彩条图，因此在正式节目播出时，就需要对播出的视频内容进行检测，避免彩条图的播出，现有技术中视频彩条检测方法是对信号色度进行分析，信号色度分析方式，虽然灵活，速度快但由于因为硬件上的差别，各源产生的彩条信号，在信号色度的各项指标上都存在不同程度的差别，尤其是在经过多次编辑，转码后尤为明显，因此很难准确检测，降低了检测的准确率。
发明内容
本发明实施例提供了一种视频彩条检测方法，为了解决检测的准确率较低的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种视频彩条检测方法，包括：
对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；
采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；
根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条。
同时本发明实施例还提供一种视频彩条检测装置，包括：
搜索模块：用于对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；
获取模块：用于采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；
确定模块：用于根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条。
由上述本发明提供的具体实施方案可以看出，正是由于通过确定待检测视频帧各区域的边界线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点，根据对扫描线上边界点的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条，而不必分析彩条信号的色度指标，使得检测的准确率较高。
附图说明
图1为本发明提供的第一实施例方法流程图；
图2为本发明提供的第一实施例中待检测视频帧的示意图；
图3为本发明提供的第一实施例方法流程图；
图4本发明提供的第一实施例中获取边界点后的待检测视频帧的示意图；
图5为本发明提供的第二实施例装置结构图。
具体实施方式
为了解决检测的准确率较低的问题，本发明提供的第一实施例是一种视频彩条检测方法，该方法中通过确定待检测视频帧各区域的边界线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点，根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条，这样使得不必分析彩条信号的色度指标，避免了因为硬件上的差别，各源产生的彩条信号，在信号色度的各项指标上都存在不同程度的差别，所带来的检测的准确率较低的问题。
该方法基本流程如图1所示，包括：
步骤101：对一帧待检测视频帧进行边界搜索，确定多个区域的边界线20。
本步骤具体实施时可以通过用于对图像边界进行边界提取的边界搜索算法(也称边界提取算法)确定视频帧图像的各区域的边界线。
步骤102：采用与各边界线20相交的直线作为扫描行30，获取各边界线20与扫描行30相交得到的边界点40。
步骤103：对扫描行30上的边界点40进行分析，若对扫描行30上边界点40的位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，则确定待检测视频帧为彩条。
下面采用该方法对如图2所示的视频帧进行彩条检测，方法流程如图3所示，包括：
步骤201：应用边界搜索算法对一帧720×576视频帧进行边界搜索，确定8个区域10，和9条边界线20。
步骤202：应用中值滤波算法，去掉经过边界搜索后产生的噪点，使9条边界线20更清晰明确。
步骤203：按预定规则以0行开始50行为间隔平均抽取扫描行30，获取9条边界线20与15行扫描行30相交得到的边界点40，并确定各边界点40的位置坐标值(或相对于某一原点的相对位置偏移量)，如图4所示。
步骤204：从0行开始，循环计算各扫描行30上相邻边界点40之间距离的均方差，若均方差小于设定阈值时，则确定该扫描行30是符合彩条特征的扫描行30。
步骤205：统计共有14行扫描行30上相邻边界点之间距离的均方差，小于设定阈值。
步骤206：计算符合彩条特征的扫描行30的数量和所有扫描行30的数量的比值为14/15，大于预定的比例值90％(这个比例值是可以根据实际的***预设的，如还可以设置为85％等，可作为参数输入的)，确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
实际的彩条包括白、黄、青、绿、品、红、蓝、黑8个不同颜色的彩条区，在图2所示的视频帧中，通过8个区域10来表示，经边界搜索后得到9条边界线20。步骤201中的760×576视频帧中的彩条为竖向彩条，当然也可以是横向彩条，若是竖向彩条则后续步骤中可以是抽取扫描列。同时对于竖向彩条在后续步骤中抽取的扫描行30并不限于水平，如和水平成一定的角度也可以，但需保证扫描线(可以是扫描行或扫描列)和各边界线20需相交以获得边界点40。
同时在步骤201中为了更准确的确定各区域的边界线20，视频帧优选采用未经编码压缩的原始视频帧，若输入的视频帧为经过MPEGII编码器编码后的视频帧，则需要MPEGII解码器解码后得到未经编码压缩的原始视频帧，同样若输入的视频帧的格式若为DV25，则需要DV25解码器解码后得到未经编码压缩的原始视频帧，但不限于此。
在步骤202中采用中值滤波算法，边界线中的噪点，也只是为了使各边界线更清晰明确。
在步骤203中以0行开始，50行为间隔平均抽取扫描行30，只是一个具体的实施例，但不限于此，如要获得更精确的结果，可以逐行抽取扫描行30，或为了减少计算量，可以扩大扫描行30抽取间隔如采用100行为间隔平均抽取。
步骤204中的阈值指的是经过测试能够判断某扫描行30是符合彩条特征的扫描行的经验值，通过步骤204已经能初步判断图2中的待检测视频帧的视频内容为彩条，但为了进一步更精确的判断图2中的待检测视频帧的视频内容是否为彩条，可以通过步骤205和206实现。
同时步骤204中的计算扫描行上相邻边界点40之间距离的均方差，并和设定阈值进行比较，只是一种具体的实施手段，但不限于此，其目的是对扫描线上边界点的位置信息如位置坐标值(200，100)进行分析，并判断分析结果是否符合预设定的彩条特征，比如还可以采用如计算扫描行30上相邻边界点40之间的距离，并将所有计算出的距离和预设定彩条宽度进行比较，若所有差值的绝对值都在一定的范围内，则可以认为该扫描行30是符合彩条特征的扫描行。
若步骤205中仅统计有5行扫描行上相邻边界点之间距离的均方差，小于设定阈值，则通过步骤206可知待检测视频帧的视频内容不是彩条。
本发明提供的第二实施例是一种视频彩条检测装置，其结构如图5所示，包括：
搜索模块301：用于对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；
获取模块302：用于采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；
确定模块303：用于根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条。
进一步，确定模块303：还用于计算扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
进一步，确定模块303：还用于计算一扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，则确定该扫描线为符合彩条特征的扫描线；
计算符合彩条特征的扫描线的数量和所有扫描线的数量比例，若大于预定的比例值，则确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
进一步，搜索模块301：还用于通过边界搜索算法对未经过压缩处理的待检测视频帧进行边界搜索。
进一步该装置还包括：
滤波模块304：用于通过中值滤波算法去掉经过边界搜索后产生的噪点后，确定待检测视频帧各区域之间的边界线。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种视频彩条检测方法，其特征在于，包括：
对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；
采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；
根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条，具体为：
计算扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，计算扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，确定待检测视频帧的视频内容为彩条，具体为：
计算一扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，则确定该扫描线为符合彩条特征的扫描线；
计算符合彩条特征的扫描线的数量和所有扫描线的数量比例，若大于预定的比例值，则确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待检测视频帧进行边界搜索具体为：
通过边界搜索算法对未经过压缩处理的待检测视频帧进行边界搜索。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定待检测视频帧各区域之间的边界线具体为：
通过中值滤波算法去掉经过边界搜索后产生的噪点后，确定待检测视频帧各区域之间的边界线。
6.一种视频彩条检测装置，其特征在于，包括：
搜索模块：用于对待检测视频帧进行边界搜索，确定待检测视频帧各区域的边界线；
获取模块：用于采用与各边界线相交的直线作为扫描线，获取各边界线与扫描线相交得到的边界点；
确定模块：用于根据对扫描线上边界点位置信息的分析结果符合预设定的彩条特征，确定待检测视频帧为彩条。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，确定模块：还用于计算扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，确定模块：还用于计算一扫描线上相邻边界点之间距离的均方差，当均方差小于设定阈值时，则确定该扫描线为符合彩条特征的扫描线；
计算符合彩条特征的扫描线的数量和所有扫描线的数量比例，若大于预定的比例值，则确定待检测视频帧的视频内容为彩条。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，搜索模块：还用于通过边界搜索算法对未经过压缩处理的待检测视频帧进行边界搜索。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
滤波模块：用于通过中值滤波算法去掉经过边界搜索后产生的噪点后，确定待检测视频帧各区域之间的边界线。
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