CN100364313C - 在视讯讯号中检测黑帧的方法与相关电路 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种在动态视讯讯号中检测黑帧的方法与相关电路以检测视讯讯号中插入于广告区段前后的黑帧。本发明是依据一预设模式而在每一帧的固定位置上取样像素做为具有代表性的参考像素，并依照这些参考像素明暗程度的统计特性来快速地判断各帧是否为黑帧。举例来说，本发明可以将一帧对角线上的像素选为参考像素而据以判断该帧是否为黑帧。本发明亦可应用于频域的视讯讯号，以从各帧的区块中依位置选出参考区块，并依据这些参考区块对应的频域低频分量来判断各帧是否为黑帧。

Description

在视讯讯号中检测黑帧的方法与相关电路

技术领域

本发明涉及一种能在视讯讯号中检测广告区段黑帧的方法与相关电路，特别是涉及一种能在帧中根据位置具有代表性的少数像素以快速有效检测黑帧的方法与相关电路。

背景技术

由有线或无线广播电视媒体提供的影音节目服务是现代信息社会最重要的信息来源之一。观众可从影音节目服务中获得有用的新闻、知识、信息、或是能抒解身心的影音娱乐。然而，在商业的考虑下，广播电视媒体所提供的影音节目常会有广告穿插于正常节目之间；对观众来说，这些广告常会干扰正常节目的连贯性，造成观众收视正常节目时的困扰，也浪费观众的时间。因此，信息业者也积极研发能滤除广告的方法与相关电路，以便让使用者能更有效率地运用影音节目服务。

请参考图1。图1即为一视讯讯号10中正常节目与广告区段交错的示意图。在广播电视媒体提供的影音服务中，其动态影像即由视讯讯号10来提供；视讯讯号10可视为一连串不同帧(frame)的组合，一帧可呈现一影像；依据固定的频率随时间依序播放不同的帧，即可呈现出动态影像。在视讯讯号10中，帧Fa1至FaN，以及Fd1至FdQ即可分别组合出一正常节目中不同片段的动态影像。就如前面提到过的，在正常节目片段之间，会交错有广告区段，图1中的帧Fb1至FbM、Fc1至FcP即分别用来组合出两段广告的动态影像，也就是两个广告区段(spot)。一般来说，在许多国家现行的广播电视媒体法规下，都规定要在正常节目与广告区段之间做明显的区隔，其具体的作法之一，就是在正常节目与各个广告区段之间插入一小段的黑帧区段作为区别。其中，每个黑帧区段可由一或多个黑帧所形成。而所谓的黑帧，顾名思义，即是一全黑、低亮度的影像帧。如图1所示，在由帧Fb1至FbM组成的广告区段前后，即分别安排有一段由黑帧B1a至B1b、B2a至B2b所形成的黑帧区段，以区隔出此广告区段。同理，在由帧Fc1至FcQ所组成的广告区段，其前后也分别有黑帧B2a至B2b、B3a至B3b所形成的黑帧区段，以作为此广告区段与其它正常节目的区隔。

由以上讨论可知，在视讯讯号10的各个帧中，只要能检测出黑帧，就能区隔出正常节目与广告区段，进而滤除广告区段。而在已知技术中，也已有数种方法来检测黑帧。其中一种，是针对每一帧中的所有像素，来计算所有像素总和的平均(mean)亮度及亮度的变异数(variance)，据此来判断各帧是否为黑帧。如本领域的技术人员所了解的，每一帧基本上可看成是由许多个微小像素所组合而成的，每一像素有各自的色彩及亮度；集合各个像素所呈现的色彩及亮度，就能整体呈现出该帧的影像。在黑帧中，所有像素应该都是统一的黑色、低亮度像素，故所有像素的亮度平均值应该很低，而且各像素之间亮度的差异应该也很小。而在上述的已知技术中，就是针对每一帧的所有像素来统计其亮度的平均值与变异数，以其平均值、变异数的大小来判断出该帧是否为一黑帧。然而，由于上述已知技术需要针对每一个帧都一一累计所有像素的亮度(与其它相关数值)才能求出各帧亮度的平均值与变异数，故需要耗费大量的计算工作与相关电路的系统资源，这也导致其检测黑帧的效率无法提升。

在另一种已知技术中，则是针对一帧中所有像素的亮度进行直方图(histogram)分析，依据各像素亮度高低的范围将各像素分类为数个组(bin)，再针对低亮度组的像素统计其亮度的平均值与变异数，以判断该帧是否为黑帧。此种已知技术虽仅需针对低亮度组的像素来进行统计计算而不需对一帧中的所有像素计算平均值与变异数，但其仍需要对一帧中所有的像素进行直方图分析，等效上来说，还是要对所有的像素进行计算(像是要将每一像素的亮度与各组的边界值比较以将各像素分组)，故还是需要耗费相当的计算时间与系统资源，其检测黑帧的效能仍无法有效提升。

发明内容

因此，本发明的主要目的，即是要提出一种能快速有效进行黑帧检测的技术，以克服已知技术的缺点。

在本发明中，当要判断一帧是否为一黑帧时，是依据一预设模式(pattern)，以依照该帧中各像素的位置取样出多个像素作为参考像素，并根据参考像素亮度的统计特性(像是平均值或变异数)，以判断该帧是否为一黑帧。举例来说，在本发明中，该预设模式可以是横跨帧影像的一个(或两个)对角线，也就是将帧中排列于对角线上的像素选为参考像素，然后只要针对这些参考像素计算其统计特性，即可作为黑帧与否的判断依据。另外，该预设模式也可以是横贯或纵贯帧影像的线性模式，也就是由帧中排列于一行或一列的像素中选出参考像素。或者，该预设模式也可以是平均分布、散置于帧影像中的子数组，也就是将位置符合子数组的像素选为参考像素。由于预设模式已经涵盖了帧影像的中间与角落，故在一般的情形下，依据预设模式选出的参考像素已经具有相当的代表性，足以据此判断该帧中所有像素的统计特性。而因为预设模式可以是线性的，或是散置分布的形状，故根据预设模式所选出来的参考像素的数目会远少于一帧中所有像素的数目，这也使得本发明能够快速地完成对参考像素的统计计算，进而提升黑帧检测的整体效能。

另外，如本领域的技术人员所了解的，像变异数这一类的统计特性计算需要有平方的计算，这会耗费大量的计算量而且不利于电路的实现。因此，在本发明的较佳实施例中，本发明也可以使用绝对值的运算来取代平方运算。在数学的意义上，平方及绝对值所代表的意义是相近、等效的，但用来衡量一帧中各像素数据之间的差异程度，绝对值的运算更容易实现，也更能提高黑帧检测的整体效能。

在本发明另外的实施例中，本发明也可以多层次的判断来实现黑帧的检测。举例来说，在判断一帧是否为黑帧时，可以先依据一第一预设模式来选出多个像素作为第一群的参考像素，根据这些第一群参考像素的亮度统计特性做第一层次的判断。若第一次的判断初步认定该帧并非黑帧，可进一步进行一第二层次的判断，依据另一个第二预设模式来选出多个像素作为第二群参考像素，再根据这些第二群参考像素的统计分析进一步判断该帧是否为黑帧。其中，第二预设模式可以比第一预设模式涵盖更广的范围，也就是说，在进行第二层次的判断时，会依据较多的像素来进一步进行更准确的判断。举例来说，第一预设模式可以是单一一条跨过帧影像的对角线，而第二预设模式就可以是两条对角线。

而本发明也可直接应用于压缩后的视讯讯号，在不需解压缩出各个帧的情形下，即可直接进行黑帧的检测。在压缩视讯讯号时，基本上会将各帧分解为多个区块，针对各区块分别进行频域转换(像是二维的离散余弦转换)得到各区块对应的频域分量数据，以利用这些频域分量数据来进行影像数据的压缩。而本发明即可在压缩后的视讯讯号中直接运用各区块对应的低频分量数据(尤其是直流分量数据)来进行黑帧的检测。具体来说，本发明在依据一帧的频域分量数据来判断该帧是否为黑帧时，可根据该帧中各区块的位置是否符合一预设模式而选出多个帧作为参考帧，再根据各参考帧低频分量数据的统计特性来判断该帧是否为黑帧。举例来说，预设模式可以是一跨过帧影像的对角线，也就是由排列于对角线上的区块中选出参考区块，再依据这些参考区块直流分量数据的统计特性(像是平均值与变异数)来判断黑帧。在一般的频域转换中，一区块的低频(像是直流)分量数据通常都对应于该区块中所有像素亮度之和(或可视为各像素亮度在分别乘上差不多的加权值后所得之和)，故可适当地表现出该区块中各像素统计特性。依据预设模式选出具有代表性的参考区块，再取得这些参考区块对应的低频分量数据，等效上也就掌握了一帧中有代表性的像素的统计特性，而本发明就可根据此统计特性来判断该帧是否为黑帧。

为此，本发明提供了一种在一视讯讯号中检测黑帧的方法，该视讯讯号中包含有至少一帧数据，而该方法包含有：由该视讯讯号中取得一帧数据；该帧数据对应于一影像，该影像中排列有多个像素，而该帧数据中包含有多笔像素数据，每一像素数据对应于该影像中的一个像素；进行一设定步骤，以设定一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，进行一模式取样步骤，以根据各像素于该影像中的位置选出多个像素作为参考像素，使得当一像素在该影像中的位置符合该参考位置之一时，该像素即被选为一参考像素；而该设定步骤设定的预设模式系使得被选出的参考像素的数目小于该影像中所有像素的数目，且参考像素的数目不会随各像素对应的像素数据而改变；以及进行一判断步骤，以根据各参考像素对应的像素数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

本发明还提供了一种处理电路，其可于一视讯讯号中检测出黑帧，该视讯讯号中包含有至少一帧数据，而该处理电路包含有：一接收电路，用来在该视讯讯号中取得一帧数据；该帧数据对应于一影像，该影像中排列有多个像素，而该帧数据中包含有多笔像素数据，每一像素数据对应于该影像中的一个像素；一设定模块，其可记录一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，一模式取样模块，其可根据各像素在该影像中的位置选出多个像素作为参考像素，使得当一像素在该影像中的位置符合该参考位置之一时，该像素即被选为一参考像素；而该预设模式是使得该模式取样模块选出的参考像素的数目小于该影像中所有像素的数目，且参考像素的数目不会随各像素对应的像素数据而改变；以及一判断模块，以根据各参考像素对应的像素数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

附图说明

图1为一典型视讯讯号的示意图。

图2为本发明黑帧检测处理电路的功能方块示意图。

图3为图2中处理电路运作时各相关讯号的示意图。

图4为图2中处理电路进行黑帧检测时的运作示意图。

图5至图7为图2中处理电路依据不同预设模式选出参考像素的示意图。

图8为图2中处理电路进行单层次黑帧判断的流程示意图。

图9为图2中处理电路进行多层次黑帧判断的流程示意图。

图10为本发明进行频域分量数据黑帧检测的处理电路的示意图。

图11为图10中处理电路运作时各相关讯号的示意图。

图12为图10中处理电路进行黑帧检测时的运作示意图。

附图符号说明

10视讯讯号              20、40  处理电路

22、42接收电路          24、46  模式取样模块

26、48设定模块          28、50  判断模块

30A、52A平均值计算模块  30B、52B偏移值计算模块

32A、54A影音讯号        32B、54B视讯讯号

100、200流程            102-112、202-216步骤

M0、Mf  平均值          V0、Vf  偏移值

Fa1-FaN、Fb1-FbM、Fc1-FcP、Fd1-FdQ、F1-F3、Fm1、F帧

B1a-B1b、B2a-B2b、B3a-B3b黑帧

PT、PT1-PT16、PT1b、PTf预设模式

FD1-FD3  帧数据

pd11A-pd11C、pd12A-pd12C、pdD1-pdDN像素数据

px11-px13、px21、pxD1-pxDN、px1-px2、pxQ、pxL、pxM  像素

FDf1-FDf2帧频域数据

Bk1-Bk2、BkN、BkD1-BkDL  区块

Ce0-CeQ、CeN0-CeNQ频域分量数据

具体实施方式

请参考图2。图2为本发明处理电路20一实施例的功能方块示意图。处理电路20可以用来在视讯讯号中检测出黑帧，而其内设有一接收电路22、一模式取样模块24、一设定模块26以及一判断模块28。接收电路22用来接收一影音讯号32A并由其中取得动态影像的视讯讯号32B；其中，影音讯号32A可以是由广播电视媒体提供的影音服务讯号，或是由一影音讯号储存装置(像是光驱或硬盘机)中读出的影音讯号。而接收电路22本身可设有影音讯号译码、解调变等等的相关电路，以从影音讯号32A中取出视讯讯号32B；而视讯讯号32B中就包括有对应于各帧影像的帧数据。设定模块26可储存一个或多个预设模式PT，每个预设模式PT中记录的数据可对应于多个预设的像素位置，称为参考位置。在针对视讯讯号32B中的每一个帧进行黑帧的检测时，模式取样模块24就能根据预设模式PT而针对一帧进行一模式取样，以将该帧中位置符合预设位置的像素选出作为参考像素。而判断模块28就能依据这些参考像素的统计特性来判断该帧是否为黑帧。在本发明的较佳实施例中，判断模块28中可另设有一平均值计算模块30A及一偏移值计算模块，可分别针对这些参考像素分别计算出一平均值M0及一偏移值(可以是一变异数)V0；而判断模块28即能依据此平均值M0及偏移值V0来判断该帧是否为黑帧。

为进一步说明本发明检测黑帧的原理，请先参考图3(并一并参考图2)。图3为图2中处理电路20运作时各相关讯号的示意图。如前面讨论过的，视讯讯号是以多个帧组合出动态影像的效果，而视讯讯号32B中就包括了有多笔帧数据FD1、FD2等等，而各帧数据就分别对应于一帧F1、F2。在各帧中，是以排列为矩阵的像素来呈现各帧的影像，而各笔帧数据中，即记录有多笔像素数据，各笔像素数据用来记录一对应像素的色彩分量、亮度等等信息。举例来说，如图3中所示，帧F1中有像素px11、px12、px13等等，而帧数据FD1中就记录有像素数据pd11A、pd11B、pd11C、pd12A、pd12B、pd12C等等。其中，像素数据pd11A、pd11B及pd11C可以是用来描述像素px11的色彩、亮度等等的数据，像素数据pd12A、pd12B及pd12C则可用来描述像素px12的影像相关数据。举例来说，若视讯讯号32B是红绿蓝(RGB)色彩格式的影像，像素数据pd11A、pd11B及pd11C就可以分别代表像素px11的红色、绿色、蓝色的色彩分量。若视讯讯号是色差格式的影像，像素数据pd11A、pd111B及pd11C就可以分别是表示亮度的Y讯号，以及代表色差的RY、BY(或称Pr、Pb)讯号。而在本发明的实施例中，就可利用各像素对应的Y讯号像素数据来进行黑帧的检测。

请参考图4(并一并参考图2)。图4即为本发明进行快速黑帧检测的示意图。在图4的实施例中，假设设定模块26中记录的预设模式PT为一对角线的线性模式，而当本发明处理电路20(图2)要对视讯讯号32B中的一帧F(图4)进行黑帧检测而判断其是否为黑帧时，模式取样模块24就会依照对角线的预设模式PT，而在帧F中选取对角线上的像素pxD1、pxD2、pxD3等等至pxDN(也就是图4下方标示为实线框的像素)做为参考像素，并从视讯讯号32B中取出这些参考像素对应的像素数据(譬如说是这些参考像素的亮度Y讯号)pdD1、pdD2、pdD3等等至pdDN。然后判断模块28中的平均值计算模块30A就能根据像素数据pdD1至pdDN来计算出一平均值M0，而偏移值计算模块30B也能根据这些参考像素的像素数据计算出一偏移值V0，用来定量地代表各参考像素的像素数据偏离于平均值M0的程度。举例来说，偏移值V0可以是变异数。就如前面讨论过的，在本发明的较佳实施例中，可以利用绝对值来计算此偏移值V0。举例来说，偏移值计算模块30B可以先计算各参考像素像素数据与平均值M0的差的绝对值，再累计各参考像素绝对值计算的结果以得出偏移值V0。由于计算绝对值所需耗费的计算资源较少，故可进一步增进本发明黑帧检测的效能，并能以较精简的电路来实现本发明。

求出帧F对应的平均值M0及偏移值V0后，判断模块28就可根据平均值M0、偏移值V0是否分别小于一临限平均值与一临限偏移值，来判断帧F是否为黑帧。若平均值M0小于临限平均值且偏移值V0小于临限偏移值，代表帧F的各个参考像素pxD1至pxDN都是低亮度的，且相互间差异不大。在此情形下，就可判断帧F为一黑帧。相对地，若平均值M0未小于临限平均值或偏移值V0未小于临限平均值，就可判断帧F并非一黑帧。

换句话说，本发明的黑帧检测是由预设模式PT来记录、标示出具有代表性的像素的位置，而在判断一帧是否为黑帧时，模式取样模块24就可依据预设模式PT而在该帧中选出具有代表性的参考像素，并根据这些参考像素的统计特性来代表该帧所有像素的统计特性，以判断该帧是否为一黑帧。针对视讯讯号中每一个帧分别进行黑帧的判断，就能检测出黑帧的所在，进而标定出广告区段和正常节目的分界。

由上述讨论可知，本发明的预设模式PT要能有效地涵盖一帧影像中具有代表性的重要部分，使得模式取样模块能选出足以代表该帧中所有像素的参考像素。由影像的相关学理可知，只要本发明预设模式PT能够跨越帧影像的两侧及中间部分，就能撷取出具有代表性的影像像素。关于此情形，请参考图5(并一并参考图2)；图5示出了本发明中预设模式PT的数种实施例，分别标示为预设模式PT1至PT15。类似于图4中的例子，图5中的各预设模式PT1至PT15也是以虚线代表帧影像的外框，而以实线来涵盖具代表性的参考像素的位置。就如预设模式PT1至PT15所示，预设模式可以是线性的模式及其组合，像是对角线及横切、直切的中线。图5中也以预设模式PT4、PT15为例，再度说明预设模式如何对应至帧中像素的位置。举例来说，预设模式PT4为一垂直的中线；根据此预设模式PT4，模式取样模块24(图2)就能在一帧F中将接近中线上排列为一列(column)的像素选为具有代表性的参考像素(也就是以实线标出的像素)。另外，预设模式PT15组合有两垂直中线及两对角线，根据预设模式PT15，模式取样模块24就能在一帧F中将中线附近排列为一行及一列的像素选为参考像素，另外，排列于两对角线上的像素也会被选为参考像素。

由图4、图5中的讨论中可知，由于本发明采用的预设模式可以是线性的模式，故在一帧中选出的参考像素的数目远少于该帧中所有像素的数目，但选出的参考像素又能充分代表该帧所有像素的统计特性。由于本发明只要针对少数参考像素进行统计分析，就能利用参考像素的统计特性来判断该帧是否为黑帧，这也使得本发明检测黑帧的效能得以大幅增加。

如前面提到过的，在本发明根据一帧的参考像素统计特性来判断其是否为黑帧时，是比较参考像素的平均值与偏移值是否分别大于一临限平均值以及一临限偏移值。此临限平均值、临限偏移值可以是常数；也就是说，在对不同帧进行黑帧检测时，都是根据同样的临限平均值及临限偏移值来进行黑帧的判断。在另一种实施情况下，临限平均值、临限偏移值也可以是随帧不同而动态调整的。举例来说，在对一帧进行黑帧检测而选出参考像素后，临限平均值可以根据各参考像素的像素数据来调整，像是以各参考像素中最大像素数据的70％做为临限平均值，或是根据各参考像素中最大像素数据与最小像素数据之差来调整临限偏移值等等。换句话说，在此实施情况下，当对不同的帧进行黑帧判断时，临限平均值或临限偏移值也会随帧不同而改变。

本发明的预设模式还可有其它的衍生实施例。举例来说，本发明还可由图5中的预设模式进一步取样出另外的预设模式；关于此情形，请参考图6。图6为本发明预设模式另一实施例PT1b的示意图；预设模式PT1b即是由图5中预设模式PT1进一步取样而得的预设模式。预设模式PT1b是在帧影像的对角线上，以一定间隔取样出具有代表性的像素位置；当图2中模式取样模块24依照预设模式PT1b而从帧F中选出参考像素时，也就是在对角线上的像素中进一步抽选出参考像素，如图5所示(同样以实线来标示参考像素)。这样一来，就可以用更少的参考像素来进行黑帧的判断，增加黑帧检测的效能。基本上，图5中的各个预设模式PT1至PT15都可用这种「进一步取样」的方式衍生出别的预设模式。

除了图4至图6讨论过的线性预设模式，本发明也可使用分布散置的团状子集团模式来从一帧影像中选出具有代表性的部分。请参考图7；图7即为本发明预设模式另一实施例PT16的示意图。就如图7所示，预设模式PT16是以帧影像中数个平均散置、分布的小矩形区域(即图7中以斜线模式标出的区域)来标示出代表性像素的位置。当图2中模式取样模块24要依照预设模式PT16来从帧F中选出参考像素时，也就会从各矩形区域对应的子矩阵中选出具有代表性的参考像素(图7中以记号「x」标示参考像素的位置)。当然，将预设模式PT16中各个矩形区域的大小改变，也就能衍生出其它的预设模式。举例来说，在某种极端的衍生预设模式中，预设模式中各矩形区域的大小可以只对应于一个像素；当根据这种衍生预设模式来选出参考像素时，就是在帧中抽选出离散分布的像素做为参考像素。同样地，在上述的实施例中，由于选出来的参考像素的个数仍会远小于一帧中所有像素的数目，故还是能达到本发明的目的，快速的进行黑帧检测。

如同前面讨论过的，本发明在根据预设模式而从一帧中选出具有代表性的参考像素后，就能依据这些参考像素的像素数据(像是亮度)的统计特性来判断该帧是否为黑帧。其过程可由图8中的流程100来说明；请参考图8。图8所示即为本发明黑帧检测一实施例的流程100的示意图，其内有下列步骤：

步骤102：开始对一帧F进行黑帧的判断与检测。

步骤104：根据一第一预设模式而从帧F中选出参考像素(以下称为第一群的参考像素)。

步骤106：计算第一群参考像素的统计特性，像是根据这些第一群参考像素的像素数据计算出一平均值及一差异值(以下分别称为第一平均值及第一偏移值)。然后，根据第一平均值、第一偏移值是否分别小于一临限平均值与一临限偏移值，来判断帧F是否为一黑帧。若第一平均值、第一偏移值均分别小于第一临限平均值及第一临限偏移值，代表第一群参考像素的亮度均很低，符合黑帧的特征，此时就可进行至步骤110。若否，则进行至步骤108，判断帧F不是一黑帧。

步骤108：判定帧F不是一黑帧。

步骤110：判定帧F为一黑帧。

步骤112：结束对帧F的黑帧判断。

在图8的流程100中，对一帧会依据一预设模式进行一次判断，故可称的为「单层次」的黑帧判断。除了图8中的实施例之外，本发明也可以依据相似的原理来实现多层次的黑帧判断逻辑。关于此情形，请参考图9；图9中的流程200即为本发明以一二层次判断逻辑来进行黑帧判断的流程示意图。流程100中可以有下列步骤：

步骤202：开始对一帧F进行二层次的黑帧判断与检测。

步骤204：根据一第一预设模式而从帧F中选出参考像素(以下称为第一群的参考像素)。

步骤206：计算第一群参考像素的统计特性，像是根据这些第一群参考像素的像素数据计算出一平均值及一差异值(以下分别称为第一平均值及第一偏移值)。然后，根据第一平均值、第一偏移值是否分别小于一第一临限平均值与一第一临限偏移值，来进行第一层次的判断，以初步判断帧F是否为一黑帧。若第一平均值、第一偏移值均分别小于第一临限平均值及第一临限偏移值，代表第一群参考像素的亮度均很低，符合黑帧的特征，此时就可进行至步骤214，判断帧F为一黑帧。若否，则进行至步骤208，继续进行另一层次的判断。

在实施本发明时，也可使二层次判断逻辑的流程200兼容于单层次判断逻辑的流程100。在此种情况下，可在步骤206中另外实现一层次判断逻辑；当第一群参考像素的统计特性(第一平均值、第一偏移值)不符合黑帧的特征时，若不需实现二层次的判断逻辑，流程200就可直接进行至步骤212，相当于进行单层次的判断。若需要进行第二层次的判断，流程200才会进行至步骤208，以执行第二层次的黑帧判断。

步骤208：根据一第二预设模式而从帧F中选出第二群的参考像素。在本发明的较佳实施例中，第二预设模式所涵盖的范围可以比步骤104中第一预设模式所涵盖的范围广，使得第二群参考像素中的像素数目也会大于第一群参考像素的数目。举例来说，第一预设模式可以是图5中的PT1，而第二预设模式则可以是图5中的PT5。换句话说，在此步骤中，本发明可以选出更多的参考像素来代表帧F中所有像素的统计特性。

步骤210：计算第二群参考像素的统计特性，并判断其是否符合黑帧的统计特性。具体地说，步骤210可以计算第二群参考像素像素数据的平均值与偏移值(称为第二平均值及第二偏移值)，并根据第二平均值、第二偏移值是否分别小于一第二临限平均值及一第二临限偏移值以进行第二层次的判断。若第二平均值、第二偏移值分别小于第二临限平均值与第二临限偏移值，代表第二群参考像素的亮度均很低，符合黑帧的统计特性，此时就可进行至步骤214。若否，则进行至步骤212。

步骤212：判定帧F为一黑帧。

步骤214：判定帧F不是一黑帧。

步骤216：结束对帧F的两层次黑帧判断。

由图9可知，本发明可实施为多层次的判断逻辑，以不同的预设模式来重复确认一帧是否为黑帧。当然，在进行流程200时，步骤206、210所牵涉到的第一、第二临限平均值与第一、第二临限偏移值可以是不相同的数值。在以图2中的处理电路20来进行图8中的流程100时，设定模块26中可储存多个用于不同层次判断的预设模式，而判断模块28则可针对每一预设模式所选出来的参考像素进行统计特性的计算，以实现不同层次的判断。除了图9中的二层次黑帧判断之外，当然也可以三或更多层次来实现本发明的精神。其实施的流程可由图8、图9中引伸而出，于此不再赘述。

在图2至图9的实施例中，讨论的是本发明运用于帧影像的像素数据的情形。而本发明也可运用于帧影像的频域数据，直接由一帧对应的频域数据来判断该帧是否为黑帧。如本领域的技术人员所了解的，为了缩减视讯讯号所需占用的传播频宽与存储空间，可对视讯讯号执行一定的程序，以将其压缩。举例来说，像是MPEG(Motion Picture Experts Group)制订的影像压缩规格之一，就会将一视讯讯号中的每一帧细分为多个区块(block，各区块中可以有8*8个像素)，再对每一区块进行频域转换(像是二维离散余弦转换，Two-Dimensional Discrete Cosine Transform)而将每一区块的像素数据转换为频域分量数据；将各区域的频域分量数据进行可变长度的编码(variable length coding)后，就可得到压缩后的视讯讯号。相对地，要将压缩后的视讯讯号解压缩时，就可先进行可变长度译码以解出各区块对应的频域分量数据，再对这些频域分量数据进行逆频域转换(像是二维逆离散余弦转换)得到各区块中像素的像素数据，以还原回原来的帧影像。而本发明就可在可变长度解码后，直接根据一帧中各区块对应的频域分量来判断该帧是否为黑帧，而不必在进行逆频域转换后才进行黑帧的判断与检测。

关于本发明利用频域分量数据直接进行黑帧检测的情形，请先参考图10。图10为本发明处理电路另一实施例40的示意图；处理电路40可针对一压缩后的影音讯号54A进行黑帧检测。处理电路40中设有一接收电路42、一模式取样模块46、一设定模块48以及一判断模块50。接收电路42中可设有译码(像是可变长度译码)电路，以从压缩后的影音讯号54A中解出频域视讯讯号54B，也就是记录有各区块频域分量数据的视讯讯号。设定模块48用来记录一个或多个预设模式PTF，而模式取样模块46就能依据预设模式PTf而在一帧的各个区块中选出具有代表性的区块为参考区块，而判断模块50就能针对这些参考区块对应的频域分量数据(尤其是低频分量数据或是直流分量数据)进行统计特性的计算，并据以判断该帧是否为黑帧。在本发明的较佳实施例中，判断模块50中仍可设有一平均值计算模块52A及一偏移值计算模块52B，以根据参考区块的频域分量数据分别计算出一平均值Mf及一偏移值Vf。

请继续参考图11(并一并参考图10)；图11为图10中处理电路40运作时各相关讯号的结构示意图。经过接收电路42的接收后，视讯讯号54B中会有多笔帧频域数据FDf1、FDf2等等，根据这些帧频域数据就能还原得到视讯讯号54B中的各个帧。像在图11中，帧频域数据FDf1就对应于一影像帧Fm1。影像帧Fm1中具有多个区块Bk1、Bk2至BkN等等，各区块中包含有排列为矩阵的多个像素，像是区块Bk1中有像素px1、px2至pxQ等等，而区块BkN中有像素pxL至pxM等等。利用各个像素对应的像素数据(像是色彩分量、亮度或是色差分量数据)，就能呈现出一帧对应的影像。如同前面讨论过的，在各帧对应的频域数据中，会以区块为单位，针对各个区块中的每个像素的像素数据进行频域转换。像在图11中，对区块Bk1的像素数据(像是亮度像素数据)进行频域转换后，就可得到对应的频域分量数据Ce1、Ce2至CeQ等等；而视讯讯号54B中的帧频域数据FDf1中就记录有这些频域分量数据。以此类推，像是区块BkN在频域转换后的频域分量数据CeN1至CeNQ也都记录在帧频域数据Fdf1中。

换句话说，在对应一帧的帧频域数据中，就记录有各区块对应的频域分量数据。要播放各帧的影像时，要对各区块的频域数据分量进行逆频域转换，才能取回区块中各像素对应的像素数据，进而呈现出影像。然而，本发明不需进行逆频域转换，就能根据频域分量数据来进行黑帧的检测。在本发明的较佳实施例中，可利用各区块中亮度像素数据对应的低频频域分量数据来进行黑帧检测，尤其是在频域中的直流(DC)分量数据。

请参考图12(并一并参考图10)，图12即为本发明依据一帧F的各区块频域分量数据来对帧F进行黑帧检测的示意图。如图12所示，假设预设模式PTf为一对角线的线性模式，根据此线性模式，本发明的模式取样模块46就可在帧F中将排列于对角线上的区块BkD1至BkDL选为参考区块，再从帧F对应的帧频域数据中，将区块BkD1至BkDL各自的直流分量数据CeD1至CeDL取出。而判断模块50就能计算这些直流分量数据CeD1至CeDL的统计特性(像是计算出平均值Mf与作为偏移值的变异数Vf)，再根据统计特性来判断帧F是否为黑帧。具体来说，若平均值Mf小于一临限平均值且偏移值Vf小于一临限偏移值，即可判断帧F为一黑帧。和图2中讨论过的实施例相似，图10中的偏移值Vf的计算也可利用绝对值的计算来实现，以更进一步增加黑帧判断的效能。

在对一区块中各像素的像素数据进行频域转换时，等效上来说，就是将各像素的像素数据乘上不同的加权值后相加，以得到不同的频域分量数据。比较特别的是，直流分量数据就是一区块中各像素像素数据之和。所以，在本发明运作时，就可先跟据预设模式在一帧中选出具有代表性的区块做为参考区块，而其依据的原理就类似于图2至图9中的实施例(其是根据预设模式选出具有代表性的参考像素)。选出具有代表性意义的参考区块，等效上来说，各参考区块中的各个像素也就是具有代表性的参考像素。而参考区块对应的直流分量数据就对应这些参考像素的像素数据之和，故各参考区块的直流分量数据也就能代表这些参考像素的像素数据。换句话说，整合一帧中各参考区块直流分量数据的统计特性，就能反映出各个具有代表性的像素的统计特性，进而判断出该帧是否为一黑帧。因此，在实际实施时，仍然可以根据各参考区块亮度的直流分量数据的平均值、偏移值是否小于对应的临限值，来判断一帧中所有的像素是否均为低亮度。

由以上讨论也可了解，在本发明利用频域分量数据来进行黑帧检测时，还是可以沿用图5、图6及图7中讨论过的预设模式，以从一帧中具有代表性的部分中选出具有代表性的参考区块。同理，在以频域分量数据进行黑帧的判断时，也能像图9中的实施例一样，进行多层次的判断，以利用不同的预设模式选出参考区块，并根据参考区块的统计特性来进行多层次的判断确认。由于本发明选出的参考区块的数目远小于一帧中所有区块的数目，故本发明在利用频域分量数据来进行黑帧判断时，还是能实现出极高的黑帧检测效能。

在已知技术中，要对一帧进行黑帧检测时，需要考虑该帧中的所有像素，故需占用大量的系统资源，耗费较长的运算时间。相较之下，本发明是依据预设模式标示的位置而在每一帧中选出数量不多但具有代表性的参考像素(或区块)，再依据这些参考像素的像素数据(或是参考区块的频域分量数据)的整体统计特性，来进行黑帧的检测。所以，本发明可大幅增加黑帧检测的效能，有效减少黑帧检测所需占用的系统资源。在本发明于图2或图10的处理电路中，各构筑方块可分别使用硬件、软件或固件等方式来实现，举例来说，设定模块可以用固件来实现，判断模块的功能则可用一处理器执行相关的软件程序来实现，等等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明的权利要求所做的均等变化与修饰，皆应属本发明专利的涵盖范围。

Claims (34)

1.一种在一视讯讯号中检测黑帧的方法，该视讯讯号中包含有至少一帧数据，而该方法包含有：

由该视讯讯号中取得一帧数据；该帧数据对应于一影像，该影像中排列有多个像素，而该帧数据中包含有多笔像素数据，每一像素数据对应于该影像中的一个像素；

进行一设定步骤，以设定一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，

进行一模式取样步骤，以根据各像素于该影像中的位置选出多个像素作为参考像素，使得当一像素在该影像中的位置符合该参考位置之一时，该像素即被选为一参考像素；而该设定步骤设定的预设模式系使得被选出的参考像素的数目小于该影像中所有像素的数目，且参考像素的数目不会随各像素对应的像素数据而改变；以及

进行一判断步骤，以根据各参考像素对应的像素数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

2.如权利要求1所述的方法，其中该判断步骤包含有：

根据该多个参考像素对应的像素数据计算一平均值与一偏移值，使该平均值对应于该多个参考像素像素数据的平均，而该偏移值对应于各参考像素的像素数据与该平均值的差异；以及

根据该平均值及该偏移值来判断该帧中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中该数值范围是使一像素在该影像中呈现为低亮度的像素数据范围。

4.如权利要求2所述的方法，其中当计算该偏移值时，是根据各参考像素的像素数据与该平均值的差异的绝对值来计算该偏移值。

5.如权利要求2所述的方法，其中当进行该判断步骤时，若该平均值小于一临限平均值且该差异值小于一临限差异值，则判断该影像中所有像素的像素数据均符合该数值范围。

6.如权利要求1所述的方法，其中该影像中包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样步骤由该矩阵对角线上的多个像素中，选出该多个参考像素。

7.如权利要求1所述的方法，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样步骤由该矩阵一行或一列的多个像素中，选出该多个参考像素。

8.如权利要求1所述的方法，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样步骤先在该矩阵中选出至少一子矩阵，每一子矩阵中的像素数目皆小于该矩阵的像素数目，再由各子矩阵的像素中选出该多个参考像素。

9.如权利要求1所述的方法，其还包含有：

在进行该判断步骤后，若判断该影像的各像素数据不符合同一预设的数值范围，则进行一第二模式取样步骤，以从该影像的各个像素中选出多个像素作为第二参考像素；以及

进行一第二判断步骤，以根据该多个第二参考像素的像素数据再度判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

10.如权利要求9所述的方法，其中所述第二参考像素的数目大于所述第一参考像素的数目。

11.一种于一视讯讯号中检测黑帧的方法，该视讯讯号中包含有至少一帧频域数据，而该方法包含有：

由该视讯讯号中取得一帧频域数据；该帧频域数据对应于一影像，该影像中排列有多个区块，各区块中排列有多个像素，各像素具有一对应的像素数据；而该帧频域数据中包含有多笔低频分量数据，每一低频分量数据对应于该影像中的一个区块；

进行一设定步骤，以设定一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，

进行一模式取样步骤，以根据各区块于该影像中的位置选出多个区块作为参考区块，使得当一区块在该影像中的位置符合该参考位置之一时，该区块即被选为一参考区块；而该设定步骤设定的预设模式是使得被选出的参考区块的数目小于该影像中所有区块的数目，以及

进行一判断步骤，以根据各参考区块对应的低频分量数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

12.如权利要求11所述的方法，其中该判断步骤包含有：

根据该多个参考区块对应的低频分量数据计算一平均值与一偏移值，使该平均值对应于该多个参考区块低频分量数据的平均，而该偏移值对应于各参考区块的低频分量数据与该平均值的差异；以及

根据该平均值及该偏移值来判断该帧中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

13.如权利要求11或12所述的方法，其中该数值范围是使一像素于该影像中呈现为低亮度的像素数据范围。

14.如权利要求12所述的方法，其中当计算该偏移值时，是根据各参考区块低频分量数据与该平均值的差异的绝对值来计算该偏移值。

15.如权利要求12所述的方法，其中当进行该判断步骤时，若该平均值小于一临限平均值且该差异值小于一临限差异值，则判断该影像中所有像素的像素数据均符合该数值范围。

16.如权利要求11所述的方法，其中该影像中包含有多个排列为一矩阵的区块，而该预设模式是使该模式取样步骤由该矩阵对角线上的多个区块中，选出该多个参考区块。

17.如权利要求11所述的方法，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的区块，而该预设模式是使该模式取样步骤由该影像一行或一列的多个区块中，选出该多个参考区块。

18.一种处理电路，其可于一视讯讯号中检测出黑帧，该视讯讯号中包含有至少一帧数据，而该处理电路包含有：

一接收电路，用来在该视讯讯号中取得一帧数据；该帧数据对应于一影像，该影像中排列有多个像素，而该帧数据中包含有多笔像素数据，每一像素数据对应于该影像中的一个像素；

一设定模块，其可记录一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，

一模式取样模块，其可根据各像素在该影像中的位置选出多个像素作为参考像素，使得当一像素在该影像中的位置符合该参考位置之一时，该像素即被选为一参考像素；而该预设模式是使得该模式取样模块选出的参考像素的数目小于该影像中所有像素的数目，且参考像素的数目不会随各像素对应的像素数据而改变；以及

一判断模块，以根据各参考像素对应的像素数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

19.如权利要求18所述的处理电路，其中该判断模块包含有：

一平均值计算模块，用来根据该多个参考像素对应的像素数据计算一平均值，使该平均值对应于该多个参考像素像素数据的平均；以及

一偏移值计算模块，用来根据该多个参考像素对应的像素数据计算一偏移值，使该偏移值对应于各参考像素的像素数据与该平均值的差异；

而该判断模块根据该平均值及该偏移值来判断该帧中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

20.如权利要求18或19所述的处理电路，其中该数值范围是使一像素在该影像中呈现为低亮度的像素数据范围。

21.如权利要求19所述的处理电路，其中该偏移值计算模块是根据各参考像素的像素数据与该平均值的差异的绝对值来计算该偏移值。

22.如权利要求19所述的处理电路，其中若该平均值小于一临限平均值且该差异值小于一临限差异值，则该判断模块会判断该影像中所有像素的像素数据均符合该数值范围。

23.如权利要求18所述的处理电路，其中该影像中包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样模块由该矩阵对角线上的多个像素中，选出该多个参考像素。

24.如权利要求18所述的处理电路，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样模块由该矩阵一行或一列的多个像素中，选出该多个参考像素。

25.如权利要求18所述的处理电路，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的像素，而该预设模式是使该模式取样模块先在该矩阵中选出至少一子矩阵，每一子矩阵中的像素数目皆小于该矩阵的像素数目，再由各子矩阵的像素中选出该多个参考像素。

26.如权利要求18所述的处理电路，其中若该判断模块判断该影像的各像素数据不符合同一预设的数值范围，则该判断模块会从该影像的各个像素中选出多个像素作为第二参考像素；而该判断模块会根据该多个第二参考像素对应的像素数据再度判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

27.如权利要求26所述的处理电路，其中所述第二参考像素的数目大于所述第一参考像素的数目。

28.一种处理电路，其可在一视讯讯号中检测出黑帧，该视讯讯号中包含有至少一帧频域数据，而该处理电路包含有：

一接收电路，用来由该视讯讯号中取得一帧频域数据；该帧频域数据对应于一影像，该影像中排列有多个区块，各区块中排列有多个像素，各像素具有一对应的像素数据；而该帧频域数据中包含有多笔低频分量数据，每一低频分量数据对应于该影像中的一个区块；

一设定模块，其可设定一预设模式，该预设模式内记录有多笔预设的参考位置，

一模式取样模块，其可根据各区块于该影像中的位置选出多个区块作为参考区块，使得当一区块于该影像中的位置符合该参考位置之一时，该区块即被选为一参考区块；而该预设模式是使得该模式取样模块选出的参考区块的数目小于该影像中所有区块的数目，以及

一判断模块，其可根据各参考区块对应的低频分量数据来判断该影像中所有像素的像素数据是否均符合同一个预设的数值范围。

29.如权利要求28所述的处理电路，其中该判断模块包含有：

一平均值计算模块，其可根据该多个参考区块对应的低频分量数据计算一平均值，使该平均值对应于该多个参考区块低频分量数据的平均，

一偏移值计算模块，其可根据该多个参考区块对应的低频分量数据计算一偏移值，使该偏移值对应于各参考区块的低频分量数据与该平均值的差异；而该判断模块根据该平均值及该偏移值来判断该帧中所有像素的像素数据是否均符合该数值范围。

30.如权利要求28或29所述的处理电路，其中该数值范围是使一像素于该影像中呈现为低亮度的像素数据范围。

31.如权利要求29所述的处理电路，其中该偏移值计算模块是根据各参考区块低频分量数据与该平均值的差异的绝对值来计算该偏移值。

32.如权利要求29所述的处理电路，其中若该平均值小于一临限平均值且该差异值小于一临限差异值，则该判断模块会判断该影像中所有像素的像素数据均符合该数值范围。

33.如权利要求28所述的处理电路，其中该影像中包含有多个排列为一矩阵的区块，而该预设模式是使该模式取样模块由该矩阵对角线上的多个区块中，选出该多个参考区块。

34.如权利要求28所述的处理电路，其中该影像包含有多个排列为一矩阵的区块，而该预设模式是使该模式取样模块由该影像一行或一列的多个区块中，选出该多个参考区块。

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