梁舒婷

摘 要 隨著電視視頻質(zhì)量越來越高，借助于智能化技術(shù)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(jìn)行快速、準(zhǔn)確、高效比對匹配?，F(xiàn)從技術(shù)原理探析視頻圖像幀的監(jiān)測與識別方法，并結(jié)合軟件對其實現(xiàn)方法進(jìn)行探討。

關(guān)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(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）225-0075-02

現(xiàn)代電視技術(shù)的發(fā)展，推動電視內(nèi)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(jìn)千家萬戶。從電視畫面質(zhì)感、高保真聲效所帶來的獨(dú)特的視聽享受來看，必蘊(yùn)含著高尖端視頻圖像處理技術(shù)。從技術(shù)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(shù)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(shù)，對電視畫面進(jìn)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(jìn)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(shù)

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(jìn)行快速準(zhǔn)確處理，以保障高質(zhì)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(biāo)，以及各類視頻模板，需要局部或全部、定點(diǎn)或不定點(diǎn)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(shù)原理上，主要有兩種技術(shù)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(lǐng)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(guān)技術(shù)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(jìn)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(shù)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(jìn)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(jié)構(gòu)相對單一，在處理方法上較為容易。可以結(jié)合電視圖像幀中出現(xiàn)黑場畫面、持續(xù)時間等進(jìn)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(dǎo)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(jìn)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(dāng)然，在技術(shù)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(jìn)行判斷，來減少黑場監(jiān)測的誤差。

根據(jù)電平來進(jìn)行判斷，無論是模擬信號還是數(shù)字信號，對所需硬件設(shè)備都提出較高的靈敏度，利用現(xiàn)代視頻監(jiān)測技術(shù)，可能快速、準(zhǔn)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(diǎn)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(jìn)行準(zhǔn)確定位，甚至可以對某一像素點(diǎn)進(jìn)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(chǔ)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(dāng)大于該閥值時，則被判定為有運(yùn)動物體。否則，當(dāng)前后兩幀圖像像素點(diǎn)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(diǎn)的像素值進(jìn)行差值判定，當(dāng)差值為零或近似為零，則表示為理想狀態(tài)；當(dāng)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(jìn)行圖像幀識別與判斷

在電視視頻輸出中，角標(biāo)、臺標(biāo)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(jìn)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(jìn)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(diǎn)。與現(xiàn)代數(shù)字圖像技術(shù)相比，指紋識別、面部打卡、手機(jī)指紋開鎖等軟件，所采用的圖像處理技術(shù)，多是通過圖像的比對匹配來進(jìn)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(jìn)行比對，當(dāng)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(nèi)容進(jìn)行檢索多采用比對匹配技術(shù)。不過，考慮到當(dāng)前視頻數(shù)據(jù)、容量的幾何級增長，在對某一視頻圖像進(jìn)行比對匹配時，單憑人工審查方式是難以為繼的，且準(zhǔn)確率也不高。因此，引入OPENCV函數(shù)工具庫中的相關(guān)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(zhǔn)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(shù)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(diào)試版本和運(yùn)行環(huán)境。如VC2010+OpenCV2.x.x，可以實現(xiàn)對視頻圖像的強(qiáng)大處理，提高電視視頻視效。

2.1 OPENCV運(yùn)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(gòu)成免費(fèi)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(yùn)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(jìn)行對接，實現(xiàn)圖像處理與計算機(jī)視覺呈現(xiàn)的多種應(yīng)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(shè)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(diào)試窗口，來實現(xiàn)對C語言函數(shù)庫的調(diào)用和設(shè)計，特別是在MFC窗體下，便于調(diào)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(jìn)行處理，還可以在視頻處理與運(yùn)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(jìn)行計算處理。

當(dāng)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(jìn)行順序處理即可。以電視臺視頻中臺標(biāo)模板的監(jiān)測與識別為例，對于視頻中的臺標(biāo)信息，需要從給定模板進(jìn)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(jìn)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(dāng)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(jìn)行平移匹配中沒有成功，則不顯示紅色標(biāo)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(biāo)、臺標(biāo)圖像，對于相對較大的圖標(biāo)，則無法進(jìn)行準(zhǔn)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(jié)構(gòu)大小進(jìn)行適當(dāng)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(jié)果。如對于圖像中的的彩條模板，可以與待匹配圖像進(jìn)行比對，當(dāng)出現(xiàn)與彩條圖像相似的區(qū)域時，利用紅色框來標(biāo)記。該函數(shù)的特點(diǎn)在于能夠?qū)δ０鍒D片進(jìn)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(jìn)行檢測，存在一定誤報率，還需要與其他算法進(jìn)行組合，來提高視頻圖像幀的監(jiān)測與識別準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論

從數(shù)字視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展來看，圖像幀的監(jiān)測與識別，需要從不同軟件設(shè)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(dāng)然，不同視頻圖像處理軟件在實施中，還要對其運(yùn)行環(huán)境、函數(shù)算法、代碼調(diào)試等進(jìn)行挖掘，來制定相對完善、周全的視頻處理模式。

參考文獻(xiàn)

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