CN101783900A - 一种图像分区缩放的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种图像分区缩放的方法和装置，该方法包括：对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得视频帧中的多个特征分布信息；根据多个特征分布信息，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及对应的多个缩放比例系数；根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区进行缩放。该装置含：场景识别单元，用于对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得多个特征分布信息；分区缩放单元，用于根据多个特征分布信息，分别获得对应的多个特征分布区，以及对应的多个缩放比例系数；根据多个缩放比例系数分别对对应的多个特征分布区进行缩放。本发明可使得图像场景中的关键特征(比如人物)始终保持一个合适比例进行显示。
Description
技术领域
本发明涉及数字图像缩放技术，尤其涉及一种图像分区缩放的方法和装置。
背景技术
在显示设备中很多的媒体应用需要用到数字图像缩放技术。当前的显示终端，已经迈入了宽屏幕时代，很多都采用16∶9的宽屏显示，比如移动通信终端常见的分辨率如：WQVGA，其为Wide Quarter Video Graphics Array，数码产品屏幕分辨率的一种，代表480X272(宽高比16∶9)或者400X240(宽高比5∶3)的屏幕分辨率、或者WVGA，其为Wide VGA，其分辩率为800×480象素等，但是很多的视频源是4∶3的传统显示比例，这样就带来一个问题，用户在终端宽屏上欣赏视频时，视频源的比例尺寸与显示屏幕的尺寸比例不一致，需要对视频源做缩放处理，使视频源适配到屏幕大小来显示。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：当前的显示设备中都是采用传统的缩放方法来实现这一功能：比如存在一种等比例缩放的技术方案，此技术方案简单的将视频源适配到目的视频尺寸(屏幕尺寸)，导致了视频中场景特征的畸变，尤其是人物场景，导致效果差，降低了用户体验。另存在一种固定分区缩放的技术方案，虽然改善了前述技术的一些缺陷，但是其分区固定，即中间的区域缩放比例小，而两侧的缩放比例较大，如果人物不在中间区域，或者人物在各个区域间移动，则同样会产生很大的变形，降低用户体验。还存在一种技术方案把图像定义为一种能量的概念，在某一个方向上对图像的内容反复的插入或者删除图像“缝”来尝试改变图像的比例，选取使得图像能量改变最小的插入或者删除方式。通俗的说，该技术选择在图像细节少的地方进行修改，以达到改变图像比例的目的。此技术目前在台式电脑中以软件的形式存在，比较流行。但该技术方案不符合流水线设计的理念，该技术使用了反复尝试，找最优值的方法，包含太多的不确定性，具体实现比较困难，而且迭代的过程几乎不可能在低功耗低成本的设备中硬件实现。综上可见，现有技术会使得缩放后的图像产生变形，带来诸如：人变胖、变矮等效果，降低了用户的视频体验。
发明内容
本发明实施例提供一种图像分区缩放的方法和装置，可使得图像画面场景中的关键特征(比如人物)始终保持一个合适比例进行显示。
一方面，本发明实施例提供了一种图像分区缩放的方法，所述方法包括：对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得视频帧中的多个特征分布信息；根据多个特征分布信息，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区进行缩放。
另一方面，本发明实施例提供了一种图像分区缩放的装置，所述装置包括：场景识别单元，用于对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得视频帧中的多个特征分布信息；分区缩放单元，用于根据多个特征分布信息，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区进行缩放。
上述技术方案具有如下有益效果：因为采用动态分区缩放的技术手段，所以可使得图像画面场景中的关键特征(比如人物)始终保持一个合适比例进行显示，大大提升了用户在宽屏上观看视频的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种图像分区缩放的方法流程图；
图2为本发明实施例一种图像分区缩放的装置结构示意图；
图3为本发明实施例肤色在UV空间的分布示意图；
图4为本发明实施例各种特征采用的特征匹配模板示意图；
图5为本发明实施例分区缩放单元结构框图；
图6为本发明实施例一种图像分区缩放的装置应用系统结构框图。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
如图1所示，为本发明实施例一种图像分区缩放的方法流程图，所述方法包括：
101、对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得视频帧中的多个特征分布信息；
可选的，视频帧中的多个特征分布信息包括每个特征分布对应的重要程度系数。对输入的每一视频帧可以基于颜色判别的分析方法或者特征匹配的分析方法进行场景特征识别。该特征匹配的分析方法可以包括人脸检测方法；该人脸检测方法可以包括哈尔检测方法。
102、根据多个特征分布信息，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；
可选的，本发明实施例具体可以根据多个特征分布信息中每个特征分布对应的重要程度系数，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数。
103、根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区进行缩放。
可选的，根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区可以水平方向采用4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法，共同使用一套插值滤波单元，水平方向和垂直方向通过分时复用同一插值器进行缩放。
本发明方法实施例上述技术方案因为采用动态分区缩放的技术手段，所以可使得图像画面场景中的关键特征(比如人物)始终保持一个合适比例进行显示，大大提升了用户在宽屏上观看视频的体验。
本发明实施例对应于上述方法实施例，针对现有技术方案的不足，设计了一种可实现的智能动态分区缩放的装置实现方案。如图2所示，为本发明实施例一种图像分区缩放的装置结构示意图，所述装置可以包括：主要由场景识别单元201以及分区缩放单元202组成：
场景识别单元201，用于对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得视频帧中的多个特征分布信息；
分区缩放单元202，用于根据多个特征分布信息，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；根据多个缩放比例系数分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区进行缩放。
可选的，场景识别单元201获得的视频帧中的多个特征分布信息包括每个特征分布对应的重要程度系数。场景识别单元201进一步用于对输入的每一视频帧可以基于颜色判别的分析方法或者特征匹配的分析方法进行场景特征识别。该特征匹配的分析方法包括人脸检测方法；人脸检测方法包括哈尔检测方法。其中场景识别单元201把缩放前的视频帧以设定的粒度分割成图像块(如4×4、8×8、或者32×32等)，然后对内容特征匹配或者颜色等特征进行分析，得到该图像块的重要程度系数。所有图像块的重要程度系数共同组成了该视频帧的重要特征分布信息。
可选的，可选的，分区缩放单元202，进一步用于根据多个特征分布信息中每个特征分布对应的重要程度系数，分别获得多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及多个特征分布区对应的多个缩放比例系数。分区缩放单元202，进一步用于根据多个缩放比例系数可以分别对每一视频帧中对应的多个特征分布区水平方向采用4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法，共同使用一套插值滤波单元，水平方向和垂直方向通过分时复用同一插值器进行缩放。分区缩放单元202则根据重要特征分布信息动态调整分区，并对各个分区进行缩放，主要步骤如下：首先，根据场景识别单元201输出的重要特征分布信息动态调整视频帧的分区，此分区的粒度可以与场景识别单元201的分割图像块粒度不同，也可以相同；其次，分区缩放单元202根据整体的缩放比例，以及重要特征分布信息计算出各个分区的缩放系数；最后，根据各分区的缩放系数对视频帧进行缩放。
在视频内容中，通常人物比背景重要。因此，在以下篇幅，将以人物做为场景的重要特征进行分析。对于其它特征(如运动、视频细节等)为场景重要特征的情况，容易根据本方案以及现有判别技术简单替换结合得到，也属于本发明实施例的保护范围。
场景识别单元201对图像块进行智能分析，并且生成对应图像块的重要程度系数，最后各个图像块的重要程度系数共同组成了该视频帧的重要特征分布信息。这里，智能分析可以是基于颜色判别的分析方法，也可以是基于特征匹配的分析方法。
a.基于颜色判别的分析方法
视频中的颜色可以作为判断内容重要程度的一种常用方法。据统计，在UV(UV代表色度分量、色差，U和V是构成彩色的两个分量)的色度空间中，人物的肤色会比较集中的分布在相应的几个区域；同样，也有一些很明显是视频背景的颜色，如大自然的天空(蓝色)，草地(绿色)，乡村土地(土黄色)，城市地面(灰色)等。如图3所示，为本发明实施例肤色在UV空间的分布示意图，左图的P点处为肤色分布集中的区域，更精确的对应于右图的着色区域，因此，肤色辨别可以粗略的判断该象素的(U，V)值属于([-48，0]，[0，64])范围之中。
对于P点所在图像块，根据上述办法可以统计出中落入肤色的象素个数Ni；同样的方法也可以统计出明显是背景的象素个数Mi。该图像块的重要程度系数可以由以下公式(1)计算得到：
wi＝t+a*Ni-b*Mi (1)
其中，t为基准系数，a，b分别为人物以及背景需要增减权重系数。
b.基于特征匹配的分析方法
基于特征匹配的人脸(或者其它物体)检测方法已经比较成熟。在人脸完整显示的情况下，正确检测的几率超过了90％。人脸检测的过程都已经非常成熟。以哈尔(Haar)检测方法为例，首先需要把图像做增强对比的预处理；然后对图像进行各种程度的缩放，得到不同分辨率的图像；对于每种分辨率的图像，在特定的通道内(如：Y或者UV，其中，Y代表亮度)做某于宏块(如16×16)的特征匹配，从而获得各个位置的特征统计信息；最后特征统计信息与预设的人脸特征模板比较，如果匹配，则输出原图像的人脸中心位置o，以及半径r。
本发明实施例在特征匹配之前做了色度空间的锐化，这样使得所有的特征更加突出，使得特征匹配的结果更加准确。人物特征信息由三类特征组成，边界特征、线性特征和中心围绕特征，每一类的特征需要经过若干个模板进行匹配，本发明实施例采用Haar特征匹配，各种特征采用的特征匹配模板如图4所示。
以检测到的人脸中心位置为中心，图像块的重要程度系数可以由以下公式(2)计算得到。其中o为人脸中心点位置，r为人脸半径，a为权重矫正系数，dis|Ni-o|为o位置于当前块位置的距离(可以为欧式距离或者其它距离)。
wi＝t+a*dis|Ni-o|/r (2)
总的来说，基于颜色判别的方法适用软件实现，更加简单，使用范围更广；而在特征完全显示的情况下，基于特征匹配的分析结果更加精确，实现起来也相对更为复杂。
分区缩放单元202完成整个图像的缩放功能，可以支持水平方向9个区域动态配置区域的大小和缩放比例。所有区域内采用水平方向4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法，整个分区缩放单元202共同使用一套插值滤波单元，水平方向、垂直方向通过分时复用同一插值器。另外，需要说明的是，本发明实施例的缩放算法并不以上述采用水平方向4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法为限，还可以有其他实现算法。
如图5所示，为本发明实施例分区缩放单元结构框图，包括：行存储器、水平分区缩放控制器、垂直分区缩放控制器、插值器、AXI(Advanced eXtensibleInterface，高级扩展接口)总线接口。以下就主要几个组成部分详细说明：
水平分区缩放控制器，其主要完成水平插值位置的产生以及水平插值过程的控制功能。当水平分区缩放控制器获得插值器(ipr)的使用权时，从总线接口读取RGB(红绿蓝)数据，同时计算插值位置，并通过查表获得水平插值权值hrz_power，计算8个行目的象素数据，存入行存储器中，并释放ipr的使用权，等到下一次获得ipr使用权后再进行如上操作。
插值器，其对水平插值采用4阶32相插值算法，垂直插值采用2阶32相算法完成插值象素的计算，水平、垂直方向的插值依靠水平分区缩放控制器发出的hrz_scl_busy信号来控制。
垂直分区缩放控制器，若当前垂直插值的位置在当前两行间，直接进行插值运算，不放弃ipr的使用权，直到整行插值完毕。若当插值位置不在当前两行间，如果插值位置在下两行之间，则说明需要装载新的行的数据，并计算插值，这样，插值器每接收8个水平新象素数据便开始一次插值，每次插值8次。如果插值位置不在下两行之间，则表示不需要进行插值计算，不进行垂直插值运算。
如图6所示，为本发明实施例一种图像分区缩放的装置应用系统结构框图，由6个主要部分组成，包括视频解码器601、场景识别单元602、分区缩放单元604、MCU(Micro Control Unit，为微控制单元)微处理器603、存储单元605、显示单元606。
视频解码器601从存储单元中605读取视频码流，经过解码产生YUV图像数据，并输出给场景识别单元602，场景识别单元602通过对YUV数据进行相关数据统计，获得相应参数，同时将解码图像数据通过AXI总线存储于存储单元605中，MCU微处理器603获得相关统计参数，进行场景识别，获得人物主要占据的区域信息，并对分区缩放单元604进行相应配置，分区缩放单元604通过AXI总线读出存储单元605中的YUV图像数据，进行对应的分区缩放，产生最终可以显示的图像数据，显示单元606读取此图像显示到LCD屏幕上。
本发明装置实施例的通过智能动态分区缩放，可以使得场景中的关键特征(比如人物)在画面中始终能保持一个合适比例进行显示，大大提升了用户在宽屏显示终端上观看视频的效果。同时，本方案的过程与架构都符合流水线设计的理念。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述全部或部分步骤，所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种图像分区缩放的方法，其特征在于，所述方法包括：
对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得所述视频帧中的多个特征分布信息；
根据所述多个特征分布信息，分别获得所述多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及所述多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；
根据所述多个缩放比例系数分别对所述每一视频帧中对应的所述多个特征分布区进行缩放。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述视频帧中的多个特征分布信息包括每个特征分布对应的重要程度系数。
3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述多个特征分布信息，分别获得所述多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及所述多个特征分布区对应的多个缩放比例系数，包括：
根据所述多个特征分布信息中每个特征分布对应的重要程度系数，分别获得所述多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及所述多个特征分布区对应的多个缩放比例系数。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述对输入的每一视频帧进行场景特征识别包括：
对输入的每一视频帧基于颜色判别的分析方法或者特征匹配的分析方法进行场景特征识别。
5.如权利要求4所述方法，其特征在于，所述特征匹配的分析方法包括人脸检测方法；所述人脸检测方法包括哈尔检测方法。
6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述多个缩放比例系数分别对所述每一视频帧中对应的所述多个特征分布区进行缩放，包括：
根据所述多个缩放比例系数分别对所述每一视频帧中对应的所述多个特征分布区水平方向采用4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法，共同使用一套插值滤波单元，所述水平方向和所述垂直方向通过分时复用同一插值器进行缩放。
7.一种图像分区缩放的装置，其特征在于，所述装置包括：
场景识别单元，用于对输入的每一视频帧进行场景特征识别，获得所述视频帧中的多个特征分布信息；
分区缩放单元，用于根据所述多个特征分布信息，分别获得所述多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及所述多个特征分布区对应的多个缩放比例系数；根据所述多个缩放比例系数分别对所述每一视频帧中对应的所述多个特征分布区进行缩放。
8.如权利要求7所述装置，其特征在于，所述场景识别单元获得的所述视频帧中的多个特征分布信息包括每个特征分布对应的重要程度系数。
9.如权利要求8所述装置，其特征在于，所述分区缩放单元，进一步用于根据所述多个特征分布信息中每个特征分布对应的重要程度系数，分别获得所述多个特征分布信息对应的多个特征分布区，以及所述多个特征分布区对应的多个缩放比例系数。
10.如权利要求7所述装置，其特征在于，所述场景识别单元，进一步用于对输入的每一视频帧基于颜色判别的分析方法或者特征匹配的分析方法进行场景特征识别。
11.如权利要求10所述装置，其特征在于，所述特征匹配的分析方法包括人脸检测方法；所述人脸检测方法包括哈尔检测方法。
12.如权利要求7所述装置，其特征在于，所述分区缩放单元，进一步用于根据所述多个缩放比例系数分别对所述每一视频帧中对应的所述多个特征分布区水平方向采用4阶32相插值算法，垂直方向采用2阶32相插值算法，共同使用一套插值滤波单元，所述水平方向和所述垂直方向通过分时复用同一插值器进行缩放。
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