CN105611380A - 视频图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种视频图像处理方法及装置，属于图像处理领域。所述方法包括：获取视频图像的数据；检测所述视频图像中的待遮挡对象；当未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；输出模糊处理后的视频图像的数据。所述装置包括获取模块、检测模块、确定模块、处理模块和输出模块。本公开通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

Description

视频图像处理方法及装置

技术领域

本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种视频图像处理方法及装置。

背景技术

随着智能电视和机顶盒的普及，用户可以更方便地在智能电视上观看视频。在国内，监管部门不允许不符合规定的画面在智能电视上呈现出来被用户看到，例如视频网站上的台标(Logo)。要对这部分画面进行遮挡，首先需要在视频图像中检测出这部分内容，然后再对其进行遮挡，然而，对于视频中的某些帧图像而言，有可能会检测不出来需要被遮挡的内容，从而导致在这些帧图像播放时，仍然会露出被遮挡的内容。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种视频图像处理方法及装置。

一方面，提供了一种视频图像处理方法，所述方法包括：

获取视频图像的数据；

采用所述视频图像的数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

当未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模糊处理后的视频图像的数据。

在本公开实施例的一种实现方式中，所述方法还包括：

当检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，将所述待遮挡对象所在区域作为所述待遮挡区域。

在本公开实施例的另一种实现方式中，所述待遮挡对象包括视频网站的台标或电视台的台标。

进一步地，所述采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，包括：

采用所述视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为所述待遮挡区域，所述矩形区域的宽度与所述视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，所述矩形区域的高度与所述视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

在本公开实施例的一种实现方式中，所述对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理，包括：

采用高斯模糊算法对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用所述待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换所述待遮挡区域中的各排像素点的数据。

另一方面，提供了一种视频图像处理装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取视频图像的数据；

检测模块，用于采用所述获取模块获取到的所述数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

确定模块，用于当所述检测模块未未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

处理模块，用于对所述确定模块确定出的所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模块，用于输出所述处理模块模糊处理后的视频图像的数据。

在本公开实施例的一种实现方式中，所述确定模块还用于，当检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，将所述待遮挡对象所在区域作为所述待遮挡区域。

在本公开实施例的另一种实现方式中，所述待遮挡对象包括视频网站的台标或电视台的台标。

进一步地，所述确定模块，用于采用所述视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为所述待遮挡区域，所述矩形区域的宽度与所述视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，所述矩形区域的高度与所述视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

在本公开实施例的一种实现方式中，所述处理模块用于采用高斯模糊算法对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用所述待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换所述待遮挡区域中的各排像素点的数据。

又一方面，提供了一种视频图像处理装置，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取视频图像的数据；

采用所述视频图像的数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

当未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模糊处理后的视频图像的数据。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的视频图像处理方法的应用场景的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的另一种视频图像处理方法的流程图；

图3a是根据一示例性实施例示出的视频图像的画面显示示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的另一种视频图像处理装置的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的另一种视频图像处理装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的视频图像处理方法的应用场景的示意图。如图1所示，电视10通过机顶盒20与服务器30连接，用户50可以通过遥控器40等控制设备，向电视10发送控制指令，例如，节目播放指令等，电视10收到节目播放指令后，通过机顶盒20向服务器30转发该节目播放指令，服务器30将节目播放指令对应的视频图像的数据发送给机顶盒20，机顶盒再将数据转发给电视10播放。

图2是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理方法的流程图。该方法可以应用于机顶盒、电视或者服务器中，如图2所示，该方法包括以下步骤。

在步骤201中，获取视频图像的数据。

其中，该视频图像的数据通常为YUV格式数据，YUV格式包括但不限于YUV444交错格式、YVYU格式、YUV420P或YUYV格式等。该YUV格式数据可以以字节对齐的方式存储，例如，按照8字节或者16字节对齐的方式存储。

在步骤202中，采用视频图像的数据，检测视频图像中的待遮挡对象。

其中，待遮挡对象包括但不限于视频网站的台标、电视台的台标、产品的商标等。

在步骤203中，当未检测出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域。

其中，设定区域根据待遮挡对象在视频图像中的位置确定，待遮挡对象位于设定区域内。

在步骤204中，对确定出的待遮挡区域的数据进行模糊处理。

可选地，该步骤204可以包括：

采用高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换待遮挡区域中的各排像素点的数据。

在步骤205中，输出模糊处理后的视频图像的数据。

当本实施例的方法应用于服务器时，该步骤205可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给机顶盒；

当本实施例的方法应用于机顶盒时，该步骤205可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视；

当本实施例的方法应用于电视时，该步骤205可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视的渲染模块。

本公开实施例通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种视频图像处理方法的流程图。该方法应用于机顶盒、电视或者服务器中，在本实施例中，以待遮挡内容为视频网站或电视台的台标为例，对本公开进行说明。如图3所示，该方法包括以下步骤。

在步骤301中，获取视频图像的数据。

其中，该视频图像的数据通常为YUV格式数据，YUV格式包括YUV444交错格式、YVYU格式、YUV420P或YUYV格式等。该YUV格式数据可以以字节对齐的方式存储，例如，按照8字节或者16字节对齐的方式存储。

在步骤302中，采用视频图像的数据，检测视频图像中的台标，当检测出台标时，执行步骤303a；当未检测出台标时，执行步骤303b。

其中，可以采用台标检测算法检测视频图像中的台标，台标检测算法用于对台标进行检测和定位，可以为基于多帧视频图像的台标检测算法，也可以是基于单帧图像的台标检测算法。

基于多帧视频图像的台标检测算法可以包括以下步骤：

提取视频图像的关键帧；

将提取的关键帧作为基准帧，与其后的关键帧作帧间差分处理，记录每个像素点对应的差分值，并求每个像素点对应的差分值的累加和；

将累加和小于设定阈值的像素点确定为台标的像素点。

需要说明的是，为了减少计算量，可以先将关键帧图像转化为灰度图像，然后再进行帧间差分处理。

采用该基于多帧视频图像的台标检测算法时，对于视频的初始的至少一帧视频图像而言，无法检测出其中的台标，则执行步骤303b。

该基于多帧视频图像的台标检测算法利用了台标的时空不变性，即台标在多帧视频图像中的位置、颜色、尺寸等均固定不变，因此，具有该特性的其他待遮挡对象也可以采用该基于多帧视频图像的算法来确定。

基于单帧图像的台标检测算法可以包括：

获取台标模版；

采用检测窗口在单帧视频图像中滑动，获得多个待检测图像；

分别计算获得的多个待检测图像和台标模版的相似度；

当存在相似度大于设定值的待检测图像时，说明视频图像中检测出台标；当不存在相似度大于设定值的待检测图像时，说明视频图像中未检测出台标。

其中，计算获得待检测图像和台标模版的相似度，可以包括：

确定台标模版的第一特征值；

确定待检测图像的第二特征值；

采用第一特征值和第二特征值计算台标模版和待检测图像的距离(即相似度)。其中，距离包括但不限于欧式距离、余弦距离等。

该基于单帧视频图像的台标检测算法是在视频图像中搜索台标，也可以用于搜索其他待遮挡对象，例如，产品的商标等。

需要说明的是，本实施例中的台标检测算法仅为举例，也可以采用已有的其他台标检测算法，本公开对此不做限制。

在步骤303a中，将待遮挡对象所在区域作为待遮挡区域。

在步骤302的基于多帧视频图像的台标检测算法中，该步骤303a可以包括：根据检测出的台标的像素点的坐标，确定视频图像中的待遮挡区域。

在一种实现方式中，根据检测出的台标的像素点的坐标，确定视频图像中的待遮挡区域，可以包括：

根据台标的像素点的坐标中的最小横坐标，最大横坐标，最小纵坐标以及最大纵坐标，确定待遮挡区域的左上角顶点坐标以及待遮挡区域的高度和宽度；

根据待遮挡区域的左上角顶点坐标以及待遮挡区域的宽度和高度，确定视频图像中的待遮挡区域。

在实现时，台标的像素点的坐标中最小横坐标和最大纵坐标构成待遮挡区域的左上角顶点坐标，最大横坐标与最小横坐标的差值对应于待遮挡区域的宽度，最大纵坐标和最小纵坐标的差值对应于待遮挡区域的高度。

在另一种实现方式中，根据检测出的台标的像素点的坐标，确定视频图像中的待遮挡区域，可以包括：

根据台标的像素点的坐标中的最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标以及最大纵坐标，确定待遮挡区域四个顶点的坐标；

根据四个顶点的坐标确定视频图像中的待遮挡区域。

其中，根据台标的像素点的坐标中的最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标以及最大纵坐标，确定待遮挡区域四个顶点的坐标，可以采用以下两种方式。

第一种，将台标的像素点的坐标中的最小横坐标和最大纵坐标作为待遮挡区域的左上角顶点坐标，将台标的像素点的坐标中最小横坐标和最小纵坐标作为待遮挡区域的左下角顶点坐标，将台标的像素点的坐标中最大横坐标和最大纵坐标作为待遮挡区域的右上角顶点坐标，将台标的像素点的坐标中最大横坐标和最小纵坐标作为待遮挡区域的右下角顶点坐标。

第二种，首先，将台标的像素点的坐标中的最小横坐标减小第一设定值，得到新的最小横坐标；将台标的像素点的坐标中的最大横坐标增大第二设定值，得到新的最大横坐标；将台标的像素点的坐标中的最小纵坐标减小第三设定值，得到新的最小纵坐标；将台标的像素点的坐标中的最大纵坐标增大第四设定值，得到新的最大纵坐标，其中，第一设定值、第二设定值、第三设定值、第四设定值可以根据实际需要设置，例如1～5个像素点，优选为1～2个；

然后，将新的最小横坐标和新的最大纵坐标作为待遮挡区域的左上角顶点坐标，将新的最小横坐标和新的最小纵坐标作为待遮挡区域的左下角顶点坐标，将新的最大横坐标和新的最大纵坐标作为待遮挡区域的右上角顶点坐标，将新的最大横坐标和新的最小纵坐标作为待遮挡区域的右下角顶点坐标。

采用第二种方式确定出的待遮挡区域比采用第一种方式确定出的待遮挡区域的尺寸大。

在步骤302的基于单帧视频图像的台标检测算法中，该步骤303a可以包括：

将相似度小于设定值的待检测图像对应的区域作为待遮挡区域。

在步骤303b中，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域。

其中，设定区域根据待遮挡对象在视频图像中的位置确定，待遮挡对象位于设定区域内。

在本实施例中，由于待遮挡对象是台标，而台标通常位于视频图像的左上角或者右上角，因此，在本实施例中，该步骤303b可以包括：

采用视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为待遮挡区域，矩形区域的宽度与视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，矩形区域的高度与视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

优选地，矩形区域的宽度可以为视频图像的宽度的四分之一，矩形区域的高度也可以为视频图像的高度的四分之一。

而在其他实施例中，比如一些美容类栏目视频，其中会包括一些美容产品需要将其商标挡住，此时，待遮挡对象可以是产品的商标，而美容产品大部分时间摆放在桌上固定区域，其位置在多帧图像中都不会发生改变，则可以根据产品的位置确定其商标的位置，然后根据产品的商标的位置预先设置设定区域。

通过步骤302、303a和303b即可实现确定视频图像中的待遮挡区域。

在步骤304中，对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理。

在该步骤304的第一种实现方式中，可以采用高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理。其中，高斯模糊算法可以为一维高斯模糊算法或二维高斯模糊算法。

采用一维高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理时，通常先进行第一方一维高斯模糊处理，再进行第二方向一维高斯模糊处理，第二方向与第一方向垂直，例如，第一方向指视频图像的横向，第二方向指视频图像的纵向；或者，第一方向指视频图像的纵向，第二方向指视频图像的横向。

其中，横向是指用户正常观看视频时，看到的视频图像的左右方向(即视频图像的宽度方向)，如图3a中的箭头x方向，对于电视而言，通常为水平方向，而纵向是指用户正常观看视频时，看到的视频图像的上下方向(即视频图像的高度方向)，如图3a中的箭头y方向，对于电视而言，通常为竖直方向。

采用第一方向一维高斯模糊算法和第二方向一维高斯模糊算法对待遮挡区域进行模糊处理的效果与采用二维高斯模糊算法对待遮挡区域进行模糊处理的效果相同，但二维高斯模糊算法相对于一维高斯模糊算法较复杂，采用一维高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理的时间更短，效率更高，所以实现时优选采用一维高斯模糊算法进行模糊处理。

实现时，该步骤304可以包括：

将待遮挡区域的像素点的数据从YUV格式数据转换成RGB888格式数据；

采用高斯模糊算法对R、G、B三个通道的数据进行模糊处理；

将模糊处理后的RGB888格式数据转换成YUV格式数据。

可选地，若步骤301中获取到的视频图像的数据不是YUV444交错格式时，将待遮挡区域的像素点的数据从YUV格式数据转换成RGB888格式数据，可以包括：

将待遮挡区域的像素点的数据从YUV格式数据转换成YUV444交错格式数据；

将YUV444交错格式数据转换成RGB888格式数据。

其中，YUV444交错格式数据的排列方式是连续三个字节分别对应Y、U、V三个通道，RGB888格式数据的排列方式是连续三个字节分别对应R、G、B三个通道，YUV444交错格式的Y、U、V三个通道与RGB888格式的R、G、B三个通道对应，通过矩阵运算，实现YUV444交错格式数据到RGB888格式数据的转换。

优选地，可以采用开放图形库(OpenGraphicsLibrary，简称OpenGL)中的Shader语言实现YUV444交错格式数据到RGB888格式数据的转换。由于YUV444交错格式数据和RGB888格式数据均为三通道数据，采用OpenGL中的Shader语言可以对其进行并行化处理，从而减少每一帧图像的处理时间。

在该步骤304的第二种实现方式中，可以采用待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换待遮挡区域中的各排像素点的数据，得到替换后的视频图像的数据。

其中，待遮挡区域中的一排像素点可以是横排(即行)的像素点，也可以是竖排(即列)的像素点。

如图3a所示，在本公开实施例中，行是指用户正常观看视频时，看到的视频图像的左右方向(即视频图像的宽度方向)，如图3a中的箭头x方向，对于电视而言，通常为水平方向，而列是指用户正常观看视频时，看到的视频图像的上下方向(即视频图像的高度方向)，如图3a中的箭头y方向，对于电视而言，通常为竖直方向。

实现时，优选采用待遮挡区域中最外侧的一行像素点的数据，替换待遮挡区域中各行像素点的数据；或者，

采用待遮挡区域的最外侧的一列像素点的数据，替换待遮挡区域中各列像素点的数据。

由于某些台标内可能会有文字等黑色部分，若采用待遮挡区域的中部的行或列的像素点的数据来替换其它行或列的数据，可能会出现较大面积的黑色区域，在图像中会比较突出，影响显示效果，而采用待遮挡区域的最外侧的行或列的像素点的数据来替换其它行或列的数据可以避免这种情况出现，提高图像的显示效果。

更优选地，可以采用待遮挡区域的最后一行像素点的数据，替换待遮挡区域中的各行像素点的数据。其中，最后一行像素点是指沿图3a中的y方向，位于待遮挡区域的最下方的一行像素点。以图3a中的虚线所示的矩形框为待遮挡区域为例，最后一行像素点是指位于矩形框的下侧边21a的一行像素点。由于台标通常位于图像的上半部分，例如左上角或者右上角，最后一行像素点的颜色与背景图像的颜色接近的可能性较大，所以采用最后一行像素点的数据，替换待遮挡区域中的各行像素点的数据可以提高替换后的待遮挡区域的图像与背景融合的可能性。

当然，也可以采用待遮挡区域中部的一行像素点的数据来替换待遮挡区域中各行像素点的数据，或者，采用待遮挡区域中部的一列像素点的数据来替换待遮挡区域中各列像素点的数据。

采用替换像素点的数据的方式对图像画面进行模糊处理，处理方式简单，效率高，基本上每一帧视频图像的处理时间不会超过10ms，不会对视频的正常播放产生影响。

在步骤305中，输出模糊处理后的视频图像的数据。

当本实施例的方法应用于服务器时，该步骤305可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给机顶盒；

当本实施例的方法应用于机顶盒时，该步骤305可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视；

当本实施例的方法应用于电视时，该步骤305可以包括：将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视的渲染模块。

需要说明的是，当待遮挡内容是视频网站或电视台的台标时，由于在一个视频中，台标的位置通常不会发生变化，所以在采用步骤302和步骤303a确定出待遮挡区域后，可以保存该待遮挡区域的参数(例如前述待遮挡区域的顶点的坐标)，对于后续获取的每帧视频图像的数据，均直接根据保存的待遮挡区域的参数来确定视频图像中的待遮挡区域并获取待遮挡区域的数据，然后按照步骤304-305是对待遮挡区域的数据进行模糊处理并输出模糊处理后的视频图像的数据。而当待遮挡对象是产品的商标时，由于其出现的位置不固定，所以需要针对每一帧图像单独确定其中的待遮挡区域。

本公开实施例通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

图4是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理装置的框图。如图4所示，该装置可以包括：获取模块401、检测模块402、确定模块403、处理模块404和输出模块405。

其中，获取模块401被配置为获取视频图像的数据。检测模块402被配置为采用获取模块401获取到的数据，检测视频图像中的待遮挡对象。确定模块403被配置为当检测模块402未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域。处理模块404被配置为对确定模块403确定出的待遮挡区域的数据进行模糊处理。输出模块405被配置为输出处理模块404模糊处理后的视频图像的数据。

其中，待遮挡对象包括但不限于视频网站的台标、电视台的台标或产品的商标。

本公开实施例通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

图5是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理装置的框图。如图5所示，该装置可以包括：获取模块501、检测模块502、确定模块503、处理模块504和输出模块505。

其中，获取模块501被配置为获取视频图像的数据。检测模块502被配置为采用获取模块501获取到的数据，检测视频图像中的待遮挡对象。确定模块503被配置为当检测模块502未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域。处理模块504被配置为对确定模块503确定出的待遮挡区域的数据进行模糊处理。输出模块505被配置为输出处理模块504模糊处理后的视频图像的数据。

其中，待遮挡对象包括但不限于视频网站的台标、电视台的台标或产品的商标。

其中，获取模块501获取到的视频图像的数据可以为YUV格式数据，YUV格式包括YUV444交错格式、YVYU格式、YUV420P或YUYV格式等。该YUV格式数据可以以字节对齐的方式存储，例如，按照8字节或者16字节对齐的方式存储。

其中，检测模块502检测待遮挡对象的方式可以参见步骤302的具体描述，在此省略详细描述。

进一步地，确定模块，用于采用视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为待遮挡区域，矩形区域的宽度与视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，矩形区域的高度与视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

更进一步地，确定模块503还用于，当检测模块502检测出视频图像中的待遮挡对象时，将待遮挡对象所在区域作为待遮挡区域。

确定模块503确定待遮挡区域的方式可以参见步骤303a和303b的具体描述，在此省略详细描述。

可选地，处理模块504用于采用高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换待遮挡区域中的各排像素点的数据。

处理模块504对待遮挡区域的数据进行模糊处理的方式可以参见步骤304的具体描述，在此省略详细描述。

当本实施例的装置应用于服务器时，输出模块504用于将模糊处理后的视频图像的数据发送给机顶盒；

当本实施例的装置应用于机顶盒时，输出模块504用于将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视；

当本实施例的装置应用于电视时，输出模块504用于将模糊处理后的视频图像的数据发送给电视的渲染模块。

本公开实施例通过在检测不出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，并对待遮挡区域中的数据进行模糊处理，从而可以遮挡待遮挡区域中的待遮挡对象，保证在整个视频播放过程中，待遮挡对象均不会露出来。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图6是根据一示例性实施例示出的一种视频图像处理装置600的框图。例如，装置600可以是机顶盒、电视或者服务器等。

参照图6，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电力组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。

处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。处理组件602还可以包括GPU，用于对图形数据进行处理等。

存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件606为装置600的各种组件提供电力。电力组件606可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件608包括在装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口612为处理组件602和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到装置600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由机顶盒、电视或服务器的处理器执行时，使得机顶盒、电视或服务器能够执行一种视频图像处理方法，该方法包括：

获取视频图像的数据；

采用视频图像的数据，检测视频图像中的待遮挡对象；

当未检测出视频图像中的待遮挡对象时，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

对待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模糊处理后的视频图像的数据。

在本公开实施例的一种实现方式中，该方法还包括：

当检测出视频图像中的待遮挡对象时，将待遮挡对象所在区域作为待遮挡区域。

在本公开实施例的另一种实现方式中，待遮挡对象包括视频网站的台标或电视台的台标。

进一步地，采用视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，包括：

采用视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为待遮挡区域，该矩形区域的宽度与视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，该矩形区域的高度与视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

在本公开实施例的一种实现方式中，对待遮挡区域的数据进行模糊处理，包括：

采用高斯模糊算法对待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换待遮挡区域中的各排像素点的数据。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种视频图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取视频图像的数据；

采用所述视频图像的数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

当未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模糊处理后的视频图像的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，将所述待遮挡对象所在区域作为所述待遮挡区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待遮挡对象包括视频网站的台标或电视台的台标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域，包括：

采用所述视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为所述待遮挡区域，所述矩形区域的宽度与所述视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，所述矩形区域的高度与所述视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理，包括：

采用高斯模糊算法对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用所述待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换所述待遮挡区域中的各排像素点的数据。

6.一种视频图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取视频图像的数据；

检测模块，用于采用所述获取模块获取到的所述数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

确定模块，用于当所述检测模块未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

处理模块，用于对所述确定模块确定出的所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模块，用于输出所述处理模块模糊处理后的视频图像的数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块还用于，当检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，将所述待遮挡对象所在区域作为所述待遮挡区域。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述待遮挡对象包括视频网站的台标或电视台的台标。

9.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于采用所述视频图像的左上角或右上角的矩形区域作为所述待遮挡区域，所述矩形区域的宽度与所述视频图像的宽度的比值的取值范围为四分之一至三分之一，所述矩形区域的高度与所述视频图像的高度的比值的取值范围为四分之一至三分之一。

10.根据权利要求6-8所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于采用高斯模糊算法对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；或者，

采用所述待遮挡区域中的一排像素点的数据，替换所述待遮挡区域中的各排像素点的数据。

11.一种视频图像处理的装置，其特征在于，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取视频图像的数据；

采用所述视频图像的数据，检测所述视频图像中的待遮挡对象；

当未检测出所述视频图像中的待遮挡对象时，采用所述视频图像中的设定区域作为待遮挡区域；

对所述待遮挡区域的数据进行模糊处理；

输出模糊处理后的视频图像的数据。