梁舒婷
摘 要 隨著電視視頻質量越來越高,借助于智能化技術來鑒別視頻圖像幀異常,來改善畫面清晰度。如OPENCV函數(shù)工具庫提供的視頻圖像比對匹配處理算法,可以根據(jù)不同視頻畫面要求進行快速、準確、高效比對匹配?,F(xiàn)從技術原理探析視頻圖像幀的監(jiān)測與識別方法,并結合軟件對其實現(xiàn)方法進行探討。
關鍵詞 電視;視頻圖像處理;幀監(jiān)測與識別
中圖分類號 TN94 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)225-0075-02
現(xiàn)代電視技術的發(fā)展,推動電視內容、畫面的更加豐富與多樣,特別是數(shù)字電視、3D電視、高清電視等已經(jīng)走進千家萬戶。從電視畫面質感、高保真聲效所帶來的獨特的視聽享受來看,必蘊含著高尖端視頻圖像處理技術。從技術層面上,對于過去的電視視頻畫面的監(jiān)測與識別,多采用人工方式,而現(xiàn)代TB級數(shù)據(jù)量的增長,迫切需要智能化技術來確保電視視頻、聲音等信號的良好、穩(wěn)定、可靠。如畫面不能有彩條、彩場、黑場等。為此,引入現(xiàn)代電視視頻圖像幀監(jiān)測與識別技術,對電視畫面進行自動鑒別、提高電視信號傳輸穩(wěn)定性,對可能存在的電視碼流進行判斷與處理就顯得尤為重要。
1 電視視頻圖像幀的監(jiān)測與識別技術
在電視信號傳輸、視頻圖像播出中,如果出現(xiàn)靜幀、黑場、彩條等異常圖像,都需要進行快速準確處理,以保障高質量、連續(xù)不斷的視頻輸出。不過,在電視視頻圖像中,對于臺標,以及各類視頻模板,需要局部或全部、定點或不定點的顯示,這些視頻圖像的識別,就需要通過另一中處理方法來解決。通常,在技術原理上,主要有兩種技術手段,來實現(xiàn)視頻圖像幀的監(jiān)測與識別判斷。
1.1 基于場景的視頻圖像幀的監(jiān)測
在視頻圖像領域,場景圖像是最基本的概念,可以是全幅畫面,或者整幅畫面。如一些黑場、彩場、彩條等特定場景圖像,如果在電視信號播出中出現(xiàn),則可能定性為播出事故。國家廣電總局根據(jù)相關技術規(guī)范,對各省級、衛(wèi)星電視頻道都提出了具體的要求。為此,采用不同的視頻圖像幀監(jiān)測軟件,來對整個電視圖像幀圖像畫面進行監(jiān)測、識別與判斷,來提高對特定場景圖像的識別率,減少和杜絕播出事故。從技術層面上,對于電視視頻圖像幀的監(jiān)測與識別,主要從場景圖像的監(jiān)測判斷來處理。首先,根據(jù)不同場景圖像的特征進行監(jiān)測與識別。如特定場景中黑場、彩場、彩條等畫面,其圖像結構相對單一,在處理方法上較為容易。可以結合電視圖像幀中出現(xiàn)黑場畫面、持續(xù)時間等進行判斷,來完成識別并處理。黑場畫面,其信號、圖像具有顯著的特征,通常具有低電平或零電平,導致信號畫面喪失而黑場。在監(jiān)測方法上,只要對視頻圖像信號電平進行監(jiān)測,如果出現(xiàn)低電平或零電平,且超過某一規(guī)定的時長,則將判斷為黑場。當然,在技術上,對于黑場的表征,也非完全的沒有圖像,而是出現(xiàn)低于某一低電平。另外,對于視頻中斷、碼流為零,也會出現(xiàn)黑場。所以說,在參照電平判斷模式上,還要對信號的有無、信號是否中斷進行判斷,來減少黑場監(jiān)測的誤差。
根據(jù)電平來進行判斷,無論是模擬信號還是數(shù)字信號,對所需硬件設備都提出較高的靈敏度,利用現(xiàn)代視頻監(jiān)測技術,可能快速、準確分辨有無視頻信號、電視信號電平的高低變化。利用視頻信號監(jiān)測系統(tǒng),從黑場波形規(guī)律上,表現(xiàn)為某一時鐘參考下的電平為低電平或零電位直線,也可能是無信號。在視頻像素點定義上,黑場畫面表示為“0”或“F”。因此,利用監(jiān)測系統(tǒng),可以對黑場畫面進行準確定位,甚至可以對某一像素點進行精確定位和識別與判斷。
針對電視視頻圖像幀的監(jiān)測與判斷,在場景圖像基礎上,以前后兩幀圖像是否出現(xiàn)一樣或近似一樣,在視覺感官上呈現(xiàn)畫面靜止不動。該類情況如果出現(xiàn)的時間超過規(guī)定值,則判斷為畫面靜幀。動態(tài)畫面的監(jiān)測,可以從圖像層前后幀的像素值大小或圖像矩陣特性來分析,采用的幀差算法是對前后兩幀差值是否大于某一閥值,當大于該閥值時,則被判定為有運動物體。否則,當前后兩幀圖像像素點差值小于某閥值,則可以判定為靜幀畫面。借助于OPENCV工具庫,可以通過專門的函數(shù)對前后兩幀像素點的像素值進行差值判定,當差值為零或近似為零,則表示為理想狀態(tài);當差值超過某閥值,則可以判定視頻圖像畫面是否存在靜幀。
1.2 基于圖像模板進行圖像幀識別與判斷
在電視視頻輸出中,角標、臺標的懸掛往往成為視頻編輯的基本模式,而對于這些模板圖像,如何在播出中進行有效監(jiān)測、識別和判定,就需要從模板圖片與視頻畫面圖像進行對比匹配。比對匹配是圖像幀監(jiān)測、識別判斷的重要方法,也是視頻圖像處理的難點。與現(xiàn)代數(shù)字圖像技術相比,指紋識別、面部打卡、手機指紋開鎖等軟件,所采用的圖像處理技術,多是通過圖像的比對匹配來進行。同樣,在電視信號圖像幀的監(jiān)測與識別中,對于圖像模板信號也是采用比對匹配方法來實現(xiàn)。
通常,針對特定的圖像模板,利用視頻圖像中某一段視頻或某一幀圖像,與之相類似的圖像進行比對,當匹配圖像比對一樣或大于某一區(qū)域則比對成功。如對一些監(jiān)控視頻、視頻圖像中的鏡頭、內容進行檢索多采用比對匹配技術。不過,考慮到當前視頻數(shù)據(jù)、容量的幾何級增長,在對某一視頻圖像進行比對匹配時,單憑人工審查方式是難以為繼的,且準確率也不高。因此,引入OPENCV函數(shù)工具庫中的相關圖像比對匹配算法,如cvMatch Template、Sift函數(shù)算法等,借助于函數(shù)算法來完成圖像的比對匹配處理,既能夠提升準確率,還能提高處理效率。
2 OPENCV視頻工具庫圖像幀監(jiān)測與識別的實現(xiàn)方法
在OPENCV軟件視頻監(jiān)測工具庫中,其多種視頻圖像處理函數(shù)及算法,為實現(xiàn)圖像幀的監(jiān)測、識別提供了可能。從技術上,OPENCV工具庫所采用的是基于C語言、C++語言平臺,根據(jù)電視視頻監(jiān)測與識別需要,配置不同的軟件調試版本和運行環(huán)境。如VC2010+OpenCV2.x.x,可以實現(xiàn)對視頻圖像的強大處理,提高電視視頻視效。
2.1 OPENCV運行環(huán)境
OPENCV是Open Source Computer Vision Libray的簡稱,主要采用C語言、融入C函數(shù),以及C++類構成免費的跨平臺視頻視覺工具函數(shù)庫,由于其開源性特征,可以在Mac OS、Linux,以及Windows等平臺運行,且具有輕量、高效圖像數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢。另外,該工具庫還能夠與MATLAB等進行對接,實現(xiàn)圖像處理與計算機視覺呈現(xiàn)的多種應用。如提供的多種視覺函數(shù)接口,可以為提高視頻畫面幀的監(jiān)測、識別及不同處理提供方便。
2.2 Windows下的視覺處理設計
在Windows系統(tǒng)環(huán)境下,引入OPENCV視頻處理軟件,可以利用MFC調試窗口,來實現(xiàn)對C語言函數(shù)庫的調用和設計,特別是在MFC窗體下,便于調用VC6.0與OPENCV兩者的視頻代碼及接口配置,來完成對視頻檢錯、糾錯等功能。如在某視頻圖像幀監(jiān)測與識別判斷中,可以對圖像邊緣化、反色、人臉識別等進行處理,還可以在視頻處理與運算中,引入視頻流功能,通過視頻函數(shù)來實現(xiàn)對前幀、后幀數(shù)據(jù)的處理。考慮到電視視頻播速為25幀/秒,對每一幀的播放時長不能超過40ms,如果高于40ms,則進行計算處理。
當然,該時長限定僅對實時圖像的處理有要求,而對于非實時圖像,則需要從畫面的每一幀進行順序處理即可。以電視臺視頻中臺標模板的監(jiān)測與識別為例,對于視頻中的臺標信息,需要從給定模板進行比對匹配。利用OPENCV工具庫中cvMatch Template函數(shù),通過對給定模板圖像信息與整幅視頻圖像信息進行比對匹配,其方法為:利用模板圖像信息,使其平移方式滑過整個待匹配圖像,當模板圖像與待匹配圖像中的模板圖像一樣,或者說模板圖像與待匹配圖像中的相同大小的圖像區(qū)域重疊,則顯示紅色方框,說明匹配成功。反之,如果在進行平移匹配中沒有成功,則不顯示紅色標記框。不過,由于函數(shù)cvMatch Template算法僅適合較小的、且固定的角標、臺標圖像,對于相對較大的圖標,則無法進行準確監(jiān)測與識別。
利用另一函數(shù)cvMatch Shape,則可以根據(jù)圖像結構大小進行適當比例的縮放處理,借助于視頻圖像特征值的抽取比對,來判斷匹配結果。如對于圖像中的的彩條模板,可以與待匹配圖像進行比對,當出現(xiàn)與彩條圖像相似的區(qū)域時,利用紅色框來標記。該函數(shù)的特點在于能夠對模板圖片進行與之相似的視頻檢索,且滿足對任一區(qū)域視頻圖像的比對匹配。不過,由于在圖像特征值的抽取上進行檢測,存在一定誤報率,還需要與其他算法進行組合,來提高視頻圖像幀的監(jiān)測與識別準確性。
3 結論
從數(shù)字視頻圖像處理技術的發(fā)展來看,圖像幀的監(jiān)測與識別,需要從不同軟件設計上,借助于函數(shù)、算法,來提高視頻圖像幀的監(jiān)測成功率。當然,不同視頻圖像處理軟件在實施中,還要對其運行環(huán)境、函數(shù)算法、代碼調試等進行挖掘,來制定相對完善、周全的視頻處理模式。
參考文獻
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