文丨顏 開

（湖南株洲市廣播電視臺(tái)，湖南株洲 412000）

1 引言

電視節(jié)目是人們獲取信息的重要途徑之一，而視頻中的標(biāo)題字幕往往囊括了該視頻的主要內(nèi)容。如果能把字幕提取出來，那么對(duì)于將視頻分類整理、快速搜索，都有很大的好處。國(guó)內(nèi)外有大量這方面的研究論文，很多學(xué)者都已經(jīng)搭建了視頻文字處理系統(tǒng)，雖然處理方法上有所不同，但基本都分為視頻片段切割成幀、文字區(qū)域檢測(cè)、文字跟蹤和增強(qiáng)、文字區(qū)域的灰度化和二值化、文字識(shí)別五個(gè)部分。其中最重要的部分是文字區(qū)域檢測(cè)。當(dāng)前字幕檢測(cè)方法大致有連通區(qū)域分析法、紋理分析法、邊緣檢測(cè)法、時(shí)空分布特征分析法等等。而當(dāng)前存在的問題就是如何提高提取出的字幕信息的準(zhǔn)確率。

筆者所要研究的內(nèi)容，首先是利用軟件將模擬信號(hào)視頻用幀內(nèi)壓縮編碼的方式轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻，然后再利用上述原理，編程將視頻中的標(biāo)注字幕提取出來保存為圖像文件。最后利用已經(jīng)成熟的OCR圖像轉(zhuǎn)文字技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為.txt文本文件并同原視頻關(guān)聯(lián)。

2 數(shù)字視頻轉(zhuǎn)換

采用視頻采集卡和視頻采集軟件，把模擬視頻轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻。接著采用了Easy Realmedia Producer V1.94進(jìn)行幀內(nèi)壓縮編碼。最后通過Adobe Premiere Pro 2.0軟件提取出視頻中的幀。

3 字幕圖像提取

3.1 文字區(qū)域檢測(cè)及分割

圖3.1 原始圖像

筆者實(shí)現(xiàn)文字區(qū)域檢測(cè)的方法較為簡(jiǎn)易。

首先，對(duì)圖像采用高斯濾波。圖像濾波的作用，是在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對(duì)目標(biāo)像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。濾波后的圖像如圖3.2：

圖3.2 通過高斯濾波器后的圖像

接下來，應(yīng)用Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

Sobel算子是一離散性差分算子，用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的梯度矢量或是其法矢量。該算子包含兩組3*3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。如果以A代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測(cè)的圖像，其公式如下：

圖像的每一個(gè)像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下的公式結(jié)合，來計(jì)算梯度的大小。

用下面的公式3.4來計(jì)算梯度的方向。

上式中，角度θ等于0，代表圖像在該處擁有縱向邊緣，左方較右方暗。

經(jīng)過邊緣檢測(cè)，得到的圖像如圖3.3：

圖3.3 邊緣檢測(cè)圖像

字幕文字通常出現(xiàn)在視頻圖像的下部1/4處，為簡(jiǎn)化運(yùn)算，筆者在程序中只對(duì)圖片的下部約100像素高度的部分進(jìn)行檢測(cè)（RMVB格式的片源多數(shù)均在這個(gè)范圍左右），這樣避免了對(duì)全圖進(jìn)行檢測(cè)，既提高了運(yùn)算速度，又避免了圖像上部有同樣顏色的區(qū)塊對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生干擾。

為了能較快地檢測(cè)出字幕，筆者檢測(cè)所有的白色像素點(diǎn)，保留最左端白色像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)，此橫坐標(biāo)即為分割矩形框的左邊框，同理得到右邊框的橫坐標(biāo)以及上下邊框的縱坐標(biāo)。設(shè)定好邊框之后，用此窗口去截原本的灰度圖像，即得到下面的圖像3.4：

圖3.4 提取出的文本框

至此，字幕區(qū)域就從圖像中分割了出來。

3.2 文字圖像灰度化、二值化

在MATLAB中，利用語句rgb2gray可將文字圖像灰度化，本文中經(jīng)過高斯濾波器后已加入了生成灰度圖像的命令，如下圖3.5：

圖3.5 灰度圖像

利用im2bw語句可將圖像進(jìn)行二值化處理。如下面的圖像3.6：

圖3.6 文本框二值化

保存圖像為“.jpg”圖像格式。為便于識(shí)別，若原始圖像不是該格式文件，與原始圖像同名即可。若原始圖像也是該圖像格式文件，則在原始文件名后加入“sub”以區(qū)分。

3.3 文字識(shí)別

筆者采用漢王OCR 6.0軟件，導(dǎo)入圖像后其自動(dòng)識(shí)別出文字。如下面的圖像3.7：

保存為文本文件時(shí)使用原始文件名，同原視頻保存在同一路徑。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了檢測(cè)設(shè)計(jì)出的系統(tǒng)性能，筆者采用了一些素材進(jìn)行檢測(cè)（前兩種素材為RMVB格式。高清的影片往往外掛字幕，在截取幀的時(shí)候并不會(huì)同時(shí)將字幕截出，故不予采用。第三種素材屬于內(nèi)嵌字幕的高清影片，可以采用）。表4.1為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果。

圖3.7 圖片識(shí)別結(jié)果

表4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果

5 總結(jié)

由于視頻中的文字往往分辨率較低，而且經(jīng)常嵌在復(fù)雜背景中，因而無法直接使用OCR軟件進(jìn)行識(shí)別。如何對(duì)圖像進(jìn)行處理，使文字便于識(shí)別，是視頻文字提取系統(tǒng)中最重要的工作。筆者在參閱了大量文獻(xiàn)之后，提出了一種較為簡(jiǎn)易的方法，實(shí)現(xiàn)了視頻字幕文字的提取。利用Adobe Premiere Pro 2.0、Easy Realmedia Producer V1.94等軟件進(jìn)行前期的視頻轉(zhuǎn)換，提取視頻圖像幀，采用邊緣檢測(cè)的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，便于提取文字所在區(qū)域。利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了圖像濾波，邊緣檢測(cè)，圖像分割，圖像灰度化及二值化等步驟。最后使用漢王OCR 6.0軟件識(shí)別出圖像中的字幕文字。

[1]基于紋理的視頻鏡頭邊界檢測(cè)系統(tǒng)研究. 北京郵電大學(xué)，2010（3）.

[2]張洋. 電視視頻字幕文字的提取方法研究.中國(guó)科技大學(xué)，2009（7）.

[3]劉元春，凌堅(jiān)，練益群. 電視新聞節(jié)目中標(biāo)題字幕的提取技術(shù)探索. 廣播與電視技術(shù)，2008，35（11）：91-94.

[4]張首君，陳銀杰，安孝寬，張精通，張遠(yuǎn). 數(shù)字視頻信號(hào)的壓縮編碼原理.西北大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，37（3）：379-383.