CN102447915B

CN102447915B - Yuv视频数据分辨率自动识别方法及其装置

Info

Publication number: CN102447915B
Application number: CN 201110302235
Authority: CN
Inventors: 苏辉; 俞海; 贾永华
Original assignee: Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Current assignee: Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority date: 2011-10-09
Filing date: 2011-10-09
Publication date: 2013-08-28
Anticipated expiration: 2031-10-09
Also published as: CN102447915A

Abstract

本发明涉及图像处理领域，公开了一种YUV视频数据分辨率自动识别方法及其装置。能够自动识别并给出这个YUV的最可靠的分辨率，无须多次人工干预和尝试确认。本发明中，包括以下步骤：根据不同的YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式；根据预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；对各种遍历模式中的相邻行相关度归一化处理结果进行比较并选取最大值；将最大值对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据分辨率。

Description

YUV视频数据分辨率自动识别方法及其装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及YUV视频数据分辨率识别技术。

背景技术

YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法，是逐行倒相(PhaseAlternating Line，简称“PAL”)和顺序存储彩电制式(Sequential Colour andMemory，简称“SECAM”)用于模拟彩色电视制式采用的颜色空间。在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色度信号R-Y(即U)、B-Y(即V)，最后发送端将亮度和色度三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这种色彩的表示方法就是YUV色彩空间表示，即它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的，从而解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号。

本发明的发明人发现，现有的YUV视频数据的存储方法只存储原始YUV视频数据，无封装层。同时，YUV视频数据都是按顺序一帧一帧的存储在单个文件中。由于在单个文件中，是一种YUV视频帧数据的顺序堆积，帧与帧之间没有明显的分隔符，因此在播放YUV视频数据的时候，如果在未知YUV视频数据的分辨率帧宽和帧高的情况下，就无法正确显示YUV图像和还原原有视频的播放效果。

另外，对于在单个YUV视频数据实现多种分辨率的YUV视频帧的播放，则需要保存更多的信息，如不同的分辨率的宽高，及何时变化等等。现有技术中，有将这些参数信息存储在文件头，通过特定的解析机制进行解析，可以实现多分辨率YUV视频数据的播放，但经过这样处理的YUV视频数据，在传统的YUV播放器中时无法播放的。原因在于传统YUV播放器播放YUV视频数据，从文件头开始读取一帧帧固定长度的数据，而经过以上处理后，每次读取的帧数据都会因为前面的参数数据而出现错位读取。有将这些参数信息保存在其他参数文件中，然后对参数文件进行解析播放，这样的处理的不足是参数文件数据与YUV视频数据分离，容易丢失或者误匹配。而且，无论是封装还是平面格式的YUV视频数据都没有显性给出YUV视频数据分辨率的宽度和高度。当用播放器打开这种视频数据格式的时候，就要不断地尝试不同分辨率然后人工干预播放确认。当需要不断打开不同YUV视频数据时，需要不断尝试调整输入宽度和高度进行确认，浪费了不少操作时间并且带来了很多不便。

所以亟待需要一种能够快速自动识别分辨率的方法和装置，用于解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种YUV视频数据分辨率自动识别方法及其装置，能够自动识别并给出这个YUV视频数据的最可靠的分辨率，无须多次人工干预和尝试确认。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种YUV视频数据分辨率自动识别方法，包括以下步骤：

根据不同YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式；

根据预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

对各种遍历模式中的相邻行相关度归一化处理结果进行比较并选取最大值；

将最大值对应的遍历模式所对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率。

本发明的实施方式还提供了一种YUV视频数据分辨率自动识别装置，包括以下单元：

模式设置单元，用于根据不同YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式；

处理单元，用于根据模式设置单元预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

取值单元，用于对处理单元获取的各种遍历模式中的相邻行相关度归一化处理结果，进行比较并选取最大值；

分辨率设置单元，用于将取值单元获取的最大值对应的遍历模式所对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

通过根据不同YUV视频数据分辨率预先设定的遍历模式，对YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度进行计算并且归一化，再选择最大值，从而能够自动识别并给出这个YUV视频数据的最可靠的分辨率，无须多次人工干预和尝试确认。

进一步地，根据YUV视频数据格式的平面或者封装特点，对相邻行的处理单元进行选择，对平面格式的YUV视频数据，则将相邻行的对应位置的亮度分量之间作为一个处理单元进行相关度计算，并且在其对应位置的色度分量之间作为一个处理单元进行相关度计算；而对封装格式的YUV视频数据，则将相邻行的对应位置的亮度分量和色度分量作为一个处理单元进行相关度计算，这样保证相邻行相关度的计算更加准确合理，从而实现自动识别YUV视频数据的分辨率。

进一步地，根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中的分量的相邻行数，增加了分辨率自动识别的稳定性和准确定性。

进一步地，对于参数信息破坏的RGB视频数据，可以通过RGB格式与YUV格式替换关系，将不带任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据，并对该替换好的YUV视频数据的指定分量的相邻行遍历并计算其相关度，再进行归一化处理选取最大值，从而自动识别对应遍历模式的分辨率为参数信息破坏的RGB视频数据分辨率，获取RGB视频数据中被破坏的视频数据分辨率参数信息。

附图说明

图1是本发明第一实施方式中一种YUV视频数据分辨率自动识别方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施方式中一种YUV视频数据分辨率自动识别方法的流程示意图；

图3(a)是本发明第二实施方式中一种YUV平面格式视频数据；

图3(b)是本发明第二实施方式中一种YUV封装格式视频数据；

图4(a)是本发明第二实施方式中一种YUV平面格式视频数据遍历模式A；

图4(b)是本发明第二实施方式中一种YUV平面格式视频数据遍历模式B；

图4(c)是本发明第二实施方式中一种YUV平面格式视频数据遍历模式C；

图5(a)是本发明第二实施方式中一种YUV视频数据遍历模式中定长YUV视频数据；

图5(b)是本发明第二实施方式中一种YUV视频数据遍历模式中定长YUV视频数据的相邻行数；

图6是本发明第三实施方式中一种YUV视频数据分辨率自动识别装置的结构示意图；

图7是本发明第四实施方式中一种YUV视频数据分辨率自动识别装置的结构示意图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种YUV视频数据分辨率自动识别方法。图1是该YUV视频数据分辨率自动识别方法的流程示意图。如图1所示，该YUV视频数据分辨率自动识别方法包括以下步骤：

在步骤101中，根据不同的YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式，即一种可能的分辨率对应一种遍历模式；

在本发明的其他实施例中，根据不同的YUV视频数据分辨率进行预先设置遍历模式，也可以理解为根据YUV视频数据的多种不同的可能分辨率进行预先设置。

此后进入步骤102，根据步骤101预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理，指定分量为Y分量；

此后进入步骤103，对各种遍历模式中YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度的归一化处理结果进行比较并选取最大值；

此后进入步骤104，将最大值所对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率，此后结束本流程。

通过根据不同YUV视频数据分辨率预先设定的遍历模式，对YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度进行计算并且归一化，再选择最大值，从而能够自动识别并给出这个YUV视频数据的最可靠分辨率，无须多次人工干预和尝试确认。

在本发明的其他实施方式中，对于相关度的计算，可以但不仅限于直接进行行相关操作，即相邻行的对应位置的亮度分量和色度分量进行相关，从而得到相邻行的相关度。也可以简单求差值操作，相邻行的对应位置的亮度分量和色度分量进行相减操作，得到差值结果。或者其他任何只要体现行间相关性的操作。

在本发明的其他实施方式中，遍历模式的分辨率类型和遍历模式的数目可以任意设定。需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度与所使用的遍历模式所对应的分辨率可以但不限于正比关系，也可以预先以一定的经验值进行设定。预先设定的遍历模式所对应的分辨率越大，这样需要进行遍历的YUV视频数据中的YUV视频数据的长度就需要越长，这样可以增加分辨率识别和匹配的准确性。

在本发明的其他实施方式中，指定分量包括但不限于为Y分量，也可以是U分量，或者V分量，或者Y分量、U分量和V分量三者之间的任意组合。

在本发明的其他实施例中，YUV视频数据可以是YUV文件，YUV数据流或者YUV实时流等等。

本发明第二实施方式涉及一种YUV视频数据分辨率自动识别方法。第二实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：对计算各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度的步骤细化为YUV视频数据格式判断、相邻行数的确定以及在各种不同的可能分辨率遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度的计算和归一化处理；同时增加了对于参数信息遭到破坏的RGB视频数据转化为YUV视频数据的处理步骤，实现自动识别该RG B视频数据的分辨率。

具体地说，

计算各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度的步骤中，包括以下子步骤：

判断定长的YUV视频数据是YUV平面格式还是封装格式。

若是YUV平面格式，则在各种遍历模式下的YUV视频数据相邻行间，分别计算并统计对应位置的亮度分量和/或色度分量的相关度，从而得到各种遍历模式下定长的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

若是YUV封装格式，则将各种遍历模式下的YUV视频数据的亮度分量以及色度分量作为一个整体，计算各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度并进行归一化处理。

在计算各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度的步骤中，还包括以下子步骤：

根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中的分量的相邻行数。

根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中的分量的相邻行数，增加了分辨率自动识别的稳定性和准确性。

在根据不同的YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式之前，还包括以下步骤：

通过RG B视频数据格式与YUV视频数据格式替换关系，将无任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据。

在本发明的其他实施例中，所述YUV视频长度包括但不限于预先设定，也可以在方法流程的步骤执行过程中，动态进行设定。

作为本发明的一个优选例，图2是该YUV视频数据分辨率自动识别方法的流程示意图。如图2所示，该YUV视频数据分辨率自动识别方法包括以下步骤：

在步骤201中，通过RGB格式与YUV格式替换关系，将无任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据。

对于参数信息破坏的RGB视频数据，可以通过RGB格式与YUV格式替换关系，将不带任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据，并对该替换好的YUV视频数据的指定分量的相邻行遍历并计算其相关度，再进行归一化处理选取最大值，从而自动识别对应遍历模式的分辨率为参数信息破坏的RGB视频数据分辨率，获取RGB视频数据中被破坏的分辨率参数信息。

RG B和YUV都是色彩空间，用于表示颜色，两者可以相互转化。YUV(亦称YCrCb)主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与RGB要求三个独立的视频信号同时传输的视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的带宽。

YUV中“Y”表示亮度(或者称为“灰阶值”)，是个基带信号，而“U”和“V”表示的则是色度用于描述图像色彩及饱和度，从而指定像素的颜色，其中U和V不是基带信号，而是被正交调制了的信号。

亮度“Y”是通过RGB输入信号来创建的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。色度“U”和“V”则定义了颜色的两个方面-色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。通过二者之间的换算关系，YUV三分量也可以还原出R、G和B。

YUV和RGB之间换算公式如下：

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B

U＝-0.147×R-0.289×G+0.436×B＝0.492×(B-Y)

V＝0.615×R-0.515×G-0.100×B＝0.877×(R-Y)

R＝Y+1.140×V

G＝Y-0.394×U-0.581×V

B＝Y+2.032×U

YCbCr和RGB之间换算公式如下：

Y＝0.257×R+0.504×G+0.098×B+16

Cb＝-0.148×R-0.291×G+0.439×B+128

Cr＝0.439×R-0.368×G-0.071×B+128

R＝1.164×(Y-16)+1.596×(Cr-128)

G＝1.164×(Y-16)-0.813×(Cr-128)-0.392×(Cb-128)

B＝1.164×(Y-16)+2.017×(Cb-128)。

此后进入步骤202中，根据不同YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式，即一种可能的分辨率对应一种遍历模式，例如但不限于，可以预设定需要遍历的各个遍历模式对应的分辨率为176×144，352×288，704×576，720×480，720×576，1024×768，1280×720，1600×1200，1920×1088，2560×1920；

此后进入步骤203中，判断YUV视频数据是YUV平面格式还是封装格式；

若YUV视频数据格式是平面格式还是封装格式未预先获得，则YUV视频数据格式YUV平面格式还是封装格式的判断方法可以但不仅限于以下方式进行，即根据单个像素的亮度分量和色度分量是否聚集在同一个处理单元中，具体判断方法可以根据同一行中左右相邻像素亮度分量数值上的差异比较小但是同一像素的亮度分量和色度分量数值上的差异未必小的原则，如果第一帧第一行的左右相邻分量数值上差异比较小，例如数值上差值小于5，则为平面格式，如果相邻分量数值上差异比较大，说明色度分量内嵌在亮度分量之中，则为封装格式。若判断结果为左右相邻分量数值上差异比较小，则为如图3(a)所示的平面格式YUV视频数据，否则为如图3(b)所示的YUV封装格式视频数据；其中Y_x(x＝1，2，3...简化表示不同的位置)，表示若干组亮度分量，每组亮度分量由若干个亮度分量组成。在如图3(a)所示的平面格式YUV视频数据中，UV在图中简化表示所有色度分量的集合，不同的YUV色度采样有不同的格式。在如图3(b)所示的YUV封装格式视频数据中，Y分量和UV分量作为一个整体单元进行处理。

若是平面格式，则进入步骤204；若是封装格式，则进入步骤206；

在步骤204中，若步骤203判定为YUV平面格式，则根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，确定平面格式的YUV视频数据中的定长YUV视频数据的相邻行数；

对于平面格式的YUV视频数据中指定分量为Y分量的情形，如图4(a)所示的一种YUV平面格式视频数据遍历模式A，图4(b)所示的一种YUV平面格式视频数据遍历模式B和图4(c)所示的一种YUV平面格式视频数据遍历模式C，其平面格式的YUV视频数据中的定长YUV视频数据的相邻行数确定，则可根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，不同遍历模式其相邻行的Y分量个数可能不一样，相应的行数可能不一样；

此后进入步骤205，在各种遍历模式下的YUV视频数据相邻行的对应位置的亮度分量和/或色度分量之间，分别计算相邻行相关度，从后进入步骤209；

在步骤206中，对于封装格式的YUV视频数据，将其YUV视频数据的Y亮度分量和UV色度分量作为一个整体；

此后进入步骤207，根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中的分量的相邻行数，确定封装格式的YUV视频数据中的定长YUV视频数据的相邻行数，增加了分辨率自动识别的稳定性和准确定性；

此后进入步骤208，计算各种遍历模式下的封装格式的YUV视频数据中的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度；

如图5(a)所示的一种YUV视频数据遍历模式中定长YUV视频数据；首先预读取YUV视频数据流或者文件中开始的3×10⁶个亮度分量和色度分量单元，然后进行各种预定义的分辨率的遍历模式，其中a_i(i＝1，2，3...)表示每个分量单元。或者，可以根据不同的遍历模式选择不同的预读取的亮度分量和色度分量单元的数量进行处理。在确定相邻行的行数，如图5(b)所示的该定长YUV视频数据的相邻行数其计算过程如下：

这里以一种预定义的分辨率704×576的遍历模式为例，以704个单元数量宽度把图5(a)所示的所有单元按行顺序划分成4261行，即3×10⁶除以704的取整商值为4261，然后分别求这4261相邻行的相关性。或者，因为下一帧的第一行和上一帧的最后一行的相关性比较小，这两行可以选择不进行相关性计算，可以选择进行按帧级别的划分，每帧作为一组进行组内的相邻行的相关性计算；此外，平面格式YUV的同一帧内最后一行的亮度分量和这一帧的第一行的色度分量的相关性比较小，可以选择以同一帧内亮度分量和色度分量各为一组分别求各自组内的相邻行的相关性，然后对所有组的各个组的相关度求和。

这里以全部的4261行为一组，不进行帧级别和帧内级别的分组划分，并进行简单的相邻行求差值操作为例，那么，这种分辨率的遍历方式的相关度Correlation计算方式可以定义为：

Correlation = \frac{1}{Σ_{j = 1}^{4260} (\frac{Σ_{i = 1}^{704} | a_{j, i} - a_{j + 1, i} |}{704})}

公式1

如果3×10⁶个单元所有相邻行对应值都相等(公式1中分母为零)，则继续读取YUV视频数据流或文件中接下来一段的若干个单元，直到计算出相关度Correlation。如果所有的相邻行对应值都相等，则定义这种分辨率的遍历方式的相关度Correlation为无穷大。

根据预先定义的各种分辨率的遍历模式，每种遍历模式都用同样的方法求得各自遍历模式的相关度Correlation。

此后进入步骤209，对各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度进行归一化处理。

根据YUV视频数据格式的平面或者封装特点，对相邻行的处理单元进行选择，对平面格式的YUV视频数据，则将相邻行的对应位置的亮度分量之间作为一个处理单元进行相关度计算，并且在其对应位置的色度分量之间作为一个处理单元进行相关度计算。而对封装格式的YUV视频数据，则将相邻行的对应位置的亮度分量和色度分量作为一个处理单元进行相关度计算，这样保证相邻行相关度的计算更加准确合理，从而实现自动识别YUV视频数据的分辨率。

归一化处理主要是对于若干种遍历方式，如果采用的行相关方法得到的相关性结果不具有统一的可比性，从而进行归一化处理的过程。可以但不限于，由于不同遍历方式的行相关操作次数不一致，可以简单求均值，或者其他任何只要体现归一化过程的操作。

在步骤208举例当中，当得到所有预定义的遍历模式各自的相关度Correlation之后，由于不同的遍历模式划分的行数可能不一致，所以这些相关度不具有可比性。那么，针对这些不具有可比性的相关性Correlation结果，归一化方法可以定义为：

Unit_Correlation(i)＝Correlation(i)×(Rows(i)-1)，i＝1，2，3...N

其中，i为第i个遍历模式，N为预定义的所有不同分辨率遍历模式的个数，Row(i)为第i个遍历模式划分的行数，Correlation(i)为第i个遍历模式的相关度，Unit_Correlation(i)为第i个遍历模式进行归一化之后的相关度。那么，上一个步骤中的704×576分辨率的遍历模式，假设这个遍历模式为第5个遍历模式，则这个模式归一化之后的相关度是Unit_Correlation(5)＝Correlation(5)×(4261-1)。

此后进入步骤210，对各种遍历模式中YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度的归一化处理结果进行比较并选取最大值；

根据归一化处理的结果进行比较，认为行相关度最高的遍历方式所使用的分辨率为最佳匹配分辨率，同时，可以根据相关性结果给出这个结果的可信度，例如但不限于，相关度最高的遍历方式的结果为A，所有遍历方式的相关度的结果的和为B，那么相关度最高的遍历方式的分辨率的可信度百分比为(A/B＊100％)。或者给出行相关度最高的几种分辨率结果，并给出这几个分辨率的的每一个分辨率的可信度。输出结果的过程就是取出所有预定义分辨率遍历模式中，最高的一个或者几个归一化之后的相关度所对应遍历模式的分辨率，作为最有可能的分辨率。例如，归一化处理之后，704×576分辨率的遍历模式的归一化相关度Unit_Correlation最高，为0.2；其次为352×288分辨率的遍历模式，其归一化相关度为0.01；720×480分辨率的遍历模式的归一化相关度为0.001；除去这三个分辨率的遍历模式之外，其他所有预设定分辨率的遍历模式的归一化相关度的总和为0.0001。.那么，输出结果可以是：704×576是这个YUV的最有可能的分辨率，其结果可信度为0.2/(0.2+0.01+0.001+0.0001)×100％＝94.74％。

此后进入步骤211，将最大值所对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率，此后结束本流程。

此外，可以理解，在本发明的其他实施方式中，需要遍历的YUV视频数据中定长YUV数据数据中的分量的相邻行数，包括但不限于根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度的方式进行确定，例如，由于YUV视频数据下一帧的第一行和上一帧的最后一行的相关性比较小，不需要进行相关性计算，可以直接根据所采用的分辨率的帧宽和帧高参数进行帧级别的划分，每帧作为一组进行相关度计算。

本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable Array Logic，简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，简称“PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory，简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Digital Versatile Disc，简称“DVD”)等等。

本发明第三实施方式涉及一种YUV视频数据分辨率自动识别装置。图6是该YUV视频数据分辨率自动识别装置的结构示意图。该YUV视频数据分辨率自动识别装置包括以下单元：

模式设置单元，用于根据不同YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式。

处理单元，用于根据模式设置单元预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理。

取值单元，用于对处理单元获取的各种遍历模式中的相邻行相关度归一化处理结果，进行比较并选取最大值。

分辨率设置单元，用于将取值单元获取的最大值对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率。

指定分量为Y分量。

第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第四实施方式涉及一种YUV视频数据分辨率自动识别装置。图7是该YUV视频数据分辨率自动识别装置的结构示意图。

第四实施方式在第三实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：处理单元，包括以下子单元：

判断子单元，用于判断定长的YUV视频数据是YUV平面格式还是封装格式。

平面统计子单元，用于判断子单元判定为YUV平面格式，则在各种遍历模式下定长的YUV视频数据相邻行的对应位置的亮度分量和/或色度分量之间，分别计算相关度并统计，从而得到各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理。

封装统计子单元，用于判断子单元判定为YUV封装格式，则将各种遍历模式下定长的YUV视频数据的亮度分量以及色度分量作为一个整体，计算各种遍历模式下的定长YUV视频数据中分量的相邻行的相关度并进行归一化处理。

处理单元，还包括以下子单元：

行确定子单元，用于根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据中YUV视频数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中的分量的相邻行数。

还包括以下单元：

格式转换单元，用于通过视频数据RGB格式与YUV格式替换关系，将不带任何参数信息的RG B视频数据转换为YUV视频数据。

第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。

需要说明的是，本发明各设备实施方式中提到的各单元都是逻辑单元，在物理上，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现，这些逻辑单元本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元所实现的功能的组合是才解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各设备实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，这并不表明上述设备实施方式并不存在其它的单元。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims

1.一种YUV视频数据分辨率自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据不同的YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式；

根据预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

将所述最大值对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率。

2.根据权利要求1所述的YUV视频数据分辨率自动识别方法，其特征在于，所述指定分量为Y分量。

3.根据权利要求2所述的YUV视频数据分辨率自动识别方法，其特征在于，在所述计算各种遍历模式下的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度的步骤中，包括以下子步骤：

判断定长的所述YUV视频数据是YUV平面格式还是封装格式；

若是YUV封装格式，则将各种遍历模式下的YUV视频数据的亮度分量以及色度分量作为一个整体，计算各种遍历模式下定长的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度并进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的YUV视频数据分辨率自动识别方法，其特征在于，在所述计算各种遍历模式下定长的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度的步骤中，还包括以下子步骤：

根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据的定长数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长的YUV视频数据中指定分量的相邻行数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的YUV视频数据分辨率自动识别方法，其特征在于，在所述根据不同的YUV视频数据分辨率，分别预先设定对应的遍历模式之前，还包括以下步骤：

通过视频数据RGB格式与YUV格式替换关系，将无任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据。

6.一种YUV视频数据分辨率自动识别装置，其特征在于，包括以下单元：

处理单元，用于根据所述模式设置单元预先设定的遍历模式，计算各种遍历模式下YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

取值单元，用于对所述处理单元获取的各种遍历模式中的相邻行相关度归一化处理结果，进行比较并选取最大值；

分辨率设置单元，用于将所述取值单元获取的最大值对应的遍历模式对应的分辨率设定为YUV视频数据的分辨率。

7.根据权利要求6所述的YUV视频数据分辨率自动识别装置，其特征在于，所述指定分量为Y分量。

8.根据权利要求7所述的YUV视频数据分辨率自动识别装置，其特征在于，所述处理单元，包括以下子单元：

判断子单元，用于判断定长的所述YUV视频数据是YUV平面格式还是封装格式；

平面统计子单元，用于当所述判断子单元判定为YUV平面格式时，则在各种遍历模式下的YUV视频数据相邻行间，分别计算并统计对应位置的亮度分量和/或色度分量的相关度，从而得到各种遍历模式下定长的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度，并进行归一化处理；

封装统计子单元，用于当所述判断子单元判定为YUV封装格式时，则将各种遍历模式下的YUV视频数据的亮度分量以及色度分量作为一个整体，计算各种遍历模式下定长的所述YUV视频数据中指定分量的相邻行的相关度并进行归一化处理。

9.根据权利要求6所述的YUV视频数据分辨率自动识别装置，其特征在于，所述处理单元，还包括以下子单元：

行确定子单元，用于根据采用的遍历模式所对应的分辨率和需要遍历的YUV视频数据的定长数据长度，确定需要遍历的YUV视频数据中定长YUV视频数据中指定分量的相邻行数。

10.根据权利要求6所述的YUV视频数据分辨率自动识别装置，其特征在于，还包括以下单元：

格式转换单元，用于通过视频数据RGB格式与YUV格式替换关系，将不带任何参数信息的RGB视频数据转换为YUV视频数据。