CN110189271B - 反射背景的噪声去除方法及相关产品 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种反射背景的噪声去除方法及相关产品，该方法包括：终端采集第一短视频文件，提取第一短视频文件中多帧图片；终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；所述n为大于等于1的整数。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点。
Description
技术领域
本发明涉及视频技术领域，具体涉及一种反射背景的噪声去除方法及相关产品。
背景技术
短视频即短片视频，是一种互联网内容传播方式，一般是在互联网新媒体上传播的时长在1分钟以内的视频传播内容。反射背景，即拍摄视频的背景为反射材料，例如建筑类玻璃，幕墙之类的材料。
现有的反射背景具有一定的拍摄的噪声，此噪声对视频的质量会有一定的影响，影响了用户的体验度。
发明内容
本发明实施例提供了一种反射背景的噪声去除方法及相关产品，可以实现反射背景的噪声替换，具有提高用户体验度的优点。
第一方面，本发明实施例提供一种反射背景的噪声去除方法，所述方法包括如下步骤：
终端采集第一短视频文件，提取第一短视频文件中多帧图片；
终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；
终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；
所述n为大于等于1的整数。
可选的，所述终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片具体包括：
终端对多帧图片中的第一图片执行噪声识别操作，该噪声识别操作具体可以包括：确定第一图片的两个边缘区域，对该两个边缘区域执行人物轮廓识别确定是否具有人物轮廓，如具有人物轮廓，确定该第一图片具有噪声，如不具有人物轮廓，确定该第一图片不具有噪声，对多帧图片按顺序执行噪声识别操作确定具有噪声的n帧图片。
可选的，所述终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片具体包括：
终端获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵，将左边缘区域以及右边缘区域的多个正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片；
C值=R值+G值+B值。
可选的，所述终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片具体包括：
终端获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵；获取第一帧图片中间区域的第一人物轮廓，获取第二帧图片的第一人物轮廓，依据第一帧图片与第二帧图片的第一人物轮廓区域确定第一人物的运动方向；将左边缘区域以及右边缘区域中与该运动方向相同的C值矩阵确定为非过滤区域，将非过滤区域外的正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片。
第二方面，提供一种终端，所述终端包括：处理器、摄像头和显示屏，
所述摄像头，用于采集第一短视频文件；
所述处理器，用于提取第一短视频文件中多帧图片；对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；
所述n为大于等于1的整数。
可选的，所述处理器，具体用于终端对多帧图片中的第一图片执行噪声识别操作，该噪声识别操作具体可以包括：确定第一图片的两个边缘区域，对该两个边缘区域执行人物轮廓识别确定是否具有人物轮廓，如具有人物轮廓，确定该第一图片具有噪声，如不具有人物轮廓，确定该第一图片不具有噪声，对多帧图片按顺序执行噪声识别操作确定具有噪声的n帧图片。
可选的，所述处理器，具体用于获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵，将左边缘区域以及右边缘区域的多个正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片；
C值=R值+G值+B值。
可选的，所述处理器，具体用于获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵；获取第一帧图片中间区域的第一人物轮廓，获取第二帧图片的第一人物轮廓，依据第一帧图片与第二帧图片的第一人物轮廓区域确定第一人物的运动方向；将左边缘区域以及右边缘区域中与该运动方向相同的C值矩阵确定为非过滤区域，将非过滤区域外的正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片。
第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行第一方面提供的方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
可以看出，本申请提供的技术方案在采集到第一短视频文件以后，提取第一短视频文件中的多帧图片，然后对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片，然后确定n帧图片中的n个噪声区域，对n个噪声区域的图像噪声去除得到过滤后的n帧图片，这样就能够提高短视频文件的视频质量，提高用户体验度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是一种终端的结构示意图。
图1a是一种反射背景噪声图片的示意图。
图2是一种反射背景的噪声去除方法的流程示意图。
图2a是一种反射背景的噪声图片的正方形划分示意图。
图2b是一种C值矩阵的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
参阅图1，图1提供了一种终端，该终端具体可以为智能手机、平板电脑、计算机、服务器，该智能手机可以为IOS、安卓等***的终端，上述终端具体可以包括：处理器、存储器、摄像头和显示屏，上述部件可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，本申请并不和限制上述连接的具体方式。
视频（Video）泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、纪录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。
短视频应用，例如抖音、微视等等app，对于此类app，其属于用户将自己或他人拍摄的视频以共享方式公布在平台上。对于用户自身拍摄的视频的场景，尤其是对于反射背景场景，其与拍摄时的噪声不同，在拍摄的场景可能没有这个噪声，但是由于发射角度的不同，在拍摄的视频的反射背景中可能具有一些噪声。
如图1a所示，图1a所示的区域A即为反射背景噪声，此噪声由反射背景产生，即在拍摄的前方并未有噪声物，但是由于反射背景的原因，会将拍摄物体的后方在反射背景成像拍摄进去，进而出现了反射噪声的出现，影响了视频拍摄的质量。
参阅图2，图2提供了一种反射背景的噪声去除方法，该方法如图2所示，由如图1所示的终端来执行，该方法包括如下步骤：
步骤S201、终端采集第一短视频文件，提取第一短视频文件中多帧图片；
步骤S202、终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；
步骤S203、终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件。
上述n为大于等于1的整数，在实际应用中，上述n一般为较大的数字。
本申请提供的技术方案在采集到第一短视频文件以后，提取第一短视频文件中的多帧图片，然后对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片，然后确定n帧图片中的n个噪声区域，对n个噪声区域的图像噪声去除得到过滤后的n帧图片，这样就能够提高短视频文件的视频质量，提高用户体验度。
上述终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片具体可以包括：
终端对多帧图片中的第一图片执行噪声识别操作，该噪声识别操作具体可以包括：确定第一图片的两个边缘区域，对该两个边缘区域执行人物轮廓识别确定是否具有人物轮廓，如具有人物轮廓，确定该第一图片具有噪声，如不具有人物轮廓，确定该第一图片不具有噪声，对多帧图片按顺序执行噪声识别操作确定具有噪声的n帧图片。
上述人物轮廓的识别方法具体可以采用《小样本人物轮廓特征提取与识别方法》来确定。当然在实际应用中，也可以采用其他的人物轮廓识别方法来确定。
上述终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片具体可以包括：
终端获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵（如图2b所示，左侧每个方框代表图像一个像素点的C值以及对应的位置），将左边缘区域以及右边缘区域的多个正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片。
其实现的原理为，以图1a的左边缘区域为例，这个边缘区域的大小可以由用户自行设定，当然在实际应用中，上述左边缘区域或右边缘区域的大小或范围可以由用户通过触摸屏自行选择范围。以图1a为例，对于反射背景，其大部分的区域的图像一致的，那么划分多个正方形以后的图片如图2a所示，对于颜色相同的正方形，其对应的C值矩阵是相同的，其中C=R(值)+G（值）+B（值），因为如果采用RGB值数据的话，其需要一个三维的数据，计算量会增大，因此这里采用C值矩阵，即能够确定RGB值的变化，其矩阵也仅仅是一个二维数据。但是此种情况对于噪声区域来说，例如如图1a所示的A区域，其C值矩阵即与反射背景的C值矩阵是不相同的，一种比较简单的方法是直接将其替换成反射背景的矩阵即可，即将A区域的正方形的C值矩阵替换成第一C值矩阵即可以保持反射背景一致，从而实现反射背景的噪声数据的过滤。
上述的过滤情况并未考虑其反射背景内的有些数据是需要的，例如一个人行走的短视频，用户拍摄的不仅仅是人在行走的视频，其可能也需要在反射背景中反射的人行走的视频，此种情况下，反射背景中的人物是不能够过滤的，如果过滤掉，那么会影响视频的效果，一种比较简单的方式，是直接让用户将这个区域通过手动选择的方式选择出来，确定该选择的区域为非替换区域。当然在实际应用中，也可以通过一些视频的特征来实现识别，从而确定是否替换。
在分析拍摄的视频中，本申请人发现，对于运动的视频和反射背景中的人物视频，由于运动的视频与反射背景中的人物视频属于同步运动状态，那么可以通过对两个不同区域的数据的运动状态判断来确定是否属于人物运动所携带的反射背景中的图片。但是对于噪声数据来说，其大部分处于无序状态，即其运动状态与拍摄人物的运动状态是没有关系的，因此可以通过判断其运动状态的方式来确定。
上述终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片具体可以包括：
终端获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵；获取第一帧图片中间区域的第一人物轮廓，获取第二帧图片的第一人物轮廓，依据第一帧图片与第二帧图片的第一人物轮廓区域确定第一人物的运动方向；将左边缘区域以及右边缘区域中与该运动方向相同的C值矩阵确定为非过滤区域，将非过滤区域外的正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片。
需要说明的，C值矩阵的运动方向的确定方式具体可以包括：
确定C值矩阵（非第一C值矩阵）在第一帧图片中的第一正方形序号，确定相同的C值矩阵在第二帧图片中的第二正方形序号，如第二正方形序号位置在第一正方形序号的左侧，确定该C值矩阵的运动方向为向左运动，同理，如果两个序号相同，确定运动方向为零，如为右侧，确定该向右运动。
对于运动，其一个C值矩阵会在正方形中移动，那么通过相邻两个帧图片移动的情况即可以知道其运动方向是否与中间人物的运动方向一致，进而确定是否为非过滤区域。
本申请提供一种终端，包括：处理器、摄像头和显示屏，
所述摄像头，用于采集第一短视频文件；
所述处理器，用于提取第一短视频文件中多帧图片；对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；
所述n为大于等于1的整数。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种反射背景的噪声去除方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种反射背景的噪声去除方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选 实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（英文：Read-Only Memory ，简称：ROM）、随机存取器（英文：Random Access Memory，简称：RAM）、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种反射背景的噪声去除方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
终端采集第一短视频文件，提取第一短视频文件中多帧图片；
终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；
终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；
所述n为大于等于1的整数；
所述终端将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片具体包括：
终端获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵；获取第一帧图片中间区域的第一人物轮廓，获取第二帧图片的第一人物轮廓，依据第一帧图片与第二帧图片的第一人物轮廓区域确定第一人物的运动方向；将左边缘区域以及右边缘区域中与该运动方向相同的C值矩阵确定为非过滤区域，将非过滤区域外的正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片；
C值=R值+G值+B值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片具体包括：
终端对多帧图片中的第一图片执行噪声识别操作，该噪声识别操作具体可以包括：确定第一图片的两个边缘区域，对该两个边缘区域执行人物轮廓识别确定是否具有人物轮廓，如具有人物轮廓，确定该第一图片具有噪声，如不具有人物轮廓，确定该第一图片不具有噪声，对多帧图片按顺序执行噪声识别操作确定具有噪声的n帧图片。
3.一种终端，所述终端包括：处理器、摄像头和显示屏，其特征在于，
所述摄像头，用于采集第一短视频文件；
所述处理器，用于提取第一短视频文件中多帧图片；对多帧图片进行识别确定具有噪声的n帧图片；将n帧图片的噪声区域的噪声去除得到过滤后的n帧图片，将过滤后的n帧图片替换第一短视频文件中的n帧图片得到噪声去除后的第二视频文件；
所述n为大于等于1的整数；
所述处理器，具体用于获取n帧图片的第一帧图片，对第一帧图片执行过滤操作，该过滤操作具体包括：对第一帧图片的左边缘区域以及右边缘区域划分成面积相等的多个正方形块，将多个正方形块的RGB值以及正方形块的像素点位置确定多个正方形块的C值矩阵，从多个C值矩阵中确定数量最多的相同C值矩阵作为第一C值矩阵，确定该第一C值矩阵为反射背景C值矩阵；获取第一帧图片中间区域的第一人物轮廓，获取第二帧图片的第一人物轮廓，依据第一帧图片与第二帧图片的第一人物轮廓区域确定第一人物的运动方向；将左边缘区域以及右边缘区域中与该运动方向相同的C值矩阵确定为非过滤区域，将非过滤区域外的正方形块的C值矩阵的值均替换成该第一C值矩阵的值即得到过滤后的第一帧图片，对n帧图片均执行上述过滤操作得到过滤后的n帧图片；C值=R值+G值+B值。
4.根据权利要求3所述的终端，其特征在于，
所述处理器，具体用于终端对多帧图片中的第一图片执行噪声识别操作，该噪声识别操作具体可以包括：确定第一图片的两个边缘区域，对该两个边缘区域执行人物轮廓识别确定是否具有人物轮廓，如具有人物轮廓，确定该第一图片具有噪声，如不具有人物轮廓，确定该第一图片不具有噪声，对多帧图片按顺序执行噪声识别操作确定具有噪声的n帧图片。
5.根据权利要求3-4任意一项所述的终端，其特征在于，
所述终端为：智能手机或平板电脑。
6.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行如权利要求1-2任意一项提供的方法。
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