CN103179426A - 自动检测图像格式的方法与应用其的播放方法 - Google Patents

Abstract

一种自动检测图像格式的方法与应用其的播放方法。自动单帧图像格式检测方法包括：将一单帧图像分割为多个巨块；将每一该些巨块分割为多个子块；在每一该些子块内设置一原块；计算每一该些原块的一像素亮度总和特征值；根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一左半边与一右半边间的一第一信任度；根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一上半边与一下半边间的一第二信任度；以及根据该些像素亮度总和特征值、该单帧图像的该第一信任度与该第二信任度，检测该单帧图像的一格式。

Description

自动检测图像格式的方法与应用其的播放方法

技术领域

本发明有关于一种自动检测图像/影片格式的方法与应用其的播放方法。

背景技术

目前，三维(3D)显示器(如电视、计算机屏幕等)已逐渐普及。3D显示器不仅仅可以显示3D内容，还可以显示2D内容，然而，3D显示器要针对不同的内容采用不同的播放模式。以目前而言，单帧(single frame)3D格式分成左右并排(SBS，Side-by-Side)与上下并排(TB，Top-and-Bottom)。因此，显示器需要区分出图像属于2D内容、3D格式的SBS和3D格式的TB这三种模式。

SBS图像中，左右眼的图乃是左右并排在一起。左右眼的图在水平方向都为一半的分辨率，所以左右眼的图合起来大小等于正常分辨率。比如，如果分辨率为1920×1080的图像，SBS 3D图像中，左右眼的图的分辨率都为960×1080。

TB 3D图像中，左右眼的图的垂直分辨率只有正常分辨率的一半。比如，如果分辨率为1920×1080的图像，则左右眼的图的分辨率都为1920×540。

在播放3D图像/影片时，3D显示器要将其播放模式切换成3D播放模式，否则只能将3D影片播放成2D影片，且其播放质量甚差。比如，在播放SBS的3D影片时，如果未能正确切换至3D播放模式的话，则观赏者可能会看到影片被分成左半边与右半边。

故而，本发明提出一种自动检测图像格式的方法与应用其的播放方法，其能自动检测单帧图像格式，以切换至正确的播放模式。

发明内容

本发明实施例是有关于一种自动检测图像/影片格式的方法，其通过检测单帧图像的左半边与右半边的相似度，来检测此图像格式是否为SBS。

本发明实施例是有关于一种自动检测图像/影片格式的方法，其通过检测单帧图像的上半边与下半边的相似度，来检测此图像格式是否为TB。

本发明实施例是有关于一种自动检测图像/影片格式的方法，其对于单帧图像确定不是SBS格式也不是TB格式的，确定其为2D格式。

根据本发明的一示范性实施例，提出一种自动单帧图像格式检测方法，包括：将一单帧图像分割为多个巨块；将每一该些巨块分割为多个子块；在每一该些子块内设置一原块；计算每一该些原块的一像素亮度总和特征值；根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一左半边与一右半边间的一第一信任度；根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一上半边与一下半边间的一第二信任度；以及根据该些像素亮度总和特征值、该单帧图像的该第一信任度与该第二信任度，检测该单帧图像的一格式。

根据本发明的另一示范性实施例，提出一种单帧图像播放方法，包括：将一单帧图像分割为多个巨块；将每一该些巨块分割为多个子块；在每一该些子块内设置一原块；计算每一该些原块的一像素亮度总和特征值；根据该些像素亮度总和特征值，判断该单帧图像的一第一半边是否相似于一第二半边，如果是，则判断该单帧图像为一三维格式；以及根据所判断的图像格式，播放该单帧图像。

为了对本发明的上述及其它方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

图1显示根据本发明实施例的自动检测图像格式方法的流程图。

图2显示根据本发明实施例的巨块、子块与原块的示意图。

图3A显示根据本实施例的SBS信任度的示意图。

图3B显示根据本实施例的TB信任度的示意图。

图4显示于本实施例中，如何根据图像平均亮度、SBS信任度与TB信任度，检测图像格式的详细流程图。

[主要元件标号说明]

110～160：步骤        410～450：步骤

200：图像             210：巨块

220：子块             230：原块

具体实施方式

因为景深的关系，SBS格式图像的左半边与右半边虽然相似，但不会完全相同。相似地，因为景深的关系，TB格式图像的上半边与下半边虽然相似，但不会完全相同。故而，在本发明实施例中，依此原则来判断图像为2D格式或3D格式，并依此原则来判断3D图像格式为SBS格式或是TB格式。

现请参考图1，其显示根据本发明实施例的自动检测图像格式方法的流程图。

于步骤110中，将整张单帧图像分割为多个巨块(macro-block)。如图2所示，将整张图像分割为N_Marco个巨块。为方便说明，各巨块的编号1、2、...、N_Marco。更进一步说，举例来说，整张图像水平分割为

个部分，并垂直分割为

个部分。 $N_{\mathrm{Marco}}=2^{N_{\mathrm{mac}-H}+N_{\mathrm{mac}-V}}.$

更进一步地，在本实施例中，将整张图像水平平均分割为

个部分，并垂直平均分割为

个部分。但当知本发明并不受限于此，在本发明其它可能实施例中，可将整张图像进行水平不平均分割。在本发明其它可能实施例中，可将整张图像进行垂直不平均分割。

更进一步地，在本发明其它可能实施例中，对整张图像水平分割的个数未必要为2的幂次方。在本发明其它可能实施例中，对整张图像垂直分割的个数未必要为2的幂次方。此皆在本发明精神范围内。不过，如果分割个数为2的幂次方的话，比较方便进行存储器地址寻址。

在步骤120中，将每个巨块分割为多个子块(sub-block)。如图2所示，每个巨块分割为N_Sub个子块。为方便说明，各子块的编号1、2、...、N_Sub。更进一步说，一个巨块水平分割为

个部分，并垂直分割为

个部分。 $N_{\mathrm{Sub}}=2^{N_{\mathrm{sub}-H}+N_{\mathrm{sub}-V}}.$

更进一步地，在本实施例中，将一个巨块水平平均分割为个部分，并垂直平均分割为

个部分。但当知本发明并不受限于此，在本发明其它可能实施例中，可将一个巨块进行水平不平均分割。在本发明其它可能实施例中，可将一个巨块进行垂直不平均分割。

更进一步地，在本发明其它可能实施例中，对一个巨块水平分割的个数未必要为2的幂次方。在本发明其它可能实施例中，对一个巨块垂直分割的个数未必要为2的幂次方。此皆在本发明精神范围内。

于步骤130中，在每个子块内设置一个原块(meta-block)。在本实施例中，原块的左上角对齐于子块的左上角。原块的宽度W_ME介于1与子块宽度W_SB之间；以及原块的高度H_ME介于1与子块高度H_SB之间。原块的宽度与高度未必为2的幂次方，可由设计者自行设计之。

如果以图2为例的话，整张图像200被分割成16(N_Marco＝16)个巨块210，其中，图像200水平分割为4(N_mac-H＝2)个部分，并垂直分割为4(N_mac-V＝2)个部分。一个巨块210被分为32(N_Sub＝32)个子块220，其中，巨块210被水平分割为2(N_sub-H＝1)个部分；巨块被垂直分割为16(N_sub-V＝4)个部分。原块230设置于子块220内。

请再次参考图2。于本发明实施例中，第1个巨块的左上角像素的地址寻址为(x，y)＝(0，0)。第2个巨块的左上角像素的地址寻址为(x，y)＝(W_MB，0)，其中，W_MB代表巨块的宽度(以像素为单位)。第5个巨块的左上角像素的地址寻址为(x，y)＝(H_MB，0)，其中，H_MB代表巨块的高度(以像素为单位)。其它巨块的左上角像素的地址可依此类推。

于步骤140中，计算各原块的投影和(SOP，Sum of Projection)。在此，投影和SOP的定义如下：

${\mathrm{SOP}}_{i,j}=\underset{\mathrm{meta}-\mathrm{block}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Luma}$ i∈[1，N_macro]，j∈[1，N_sub]

其中，Luma代表像素亮度，i为巨块的标号；而j则为第i个巨块内的子块的标号。亦即，SOP_i，j代表第i个巨块内的第j个子块内的所有像素亮度的总和。

于步骤150，根据各原块的SOP，计算此单帧图像的SBS信任度(SBSconfidence)与TB信任度(TB confidence)。约略地说，SBS信任度代表图像的左半边与右半边的相似度；而TB信任度代表图像的上半边与下半边的相似度。

详细地说，SBS信任度的算法如下：

$\mathrm{Diff}\_{\mathrm{SBS}}_m=$

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}}-V}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{N_{\mathrm{mac}-V}}]$

其中，在上式中，abs代表取绝对值。图3A显示根据本实施例的SBS信任度的示意图。在图3A中，箭头两端代表两个原块的SOP的相减。

以图2为例：

Diff_SBS₁＝abs(SOP1-SOP3)+abs(SOP2-SOP4)

Diff_SBS₂＝abs(SOP5-SOP7)+abs(SOP6-SOP8)。

Diff_SBS₃＝abs(SOP9-SOP11)+abs(SOP10-SOP12)。

Diff_SBS₄＝abs(SOP13-SOP15)+abs(SOP14-SOP16)。

其中，SOP1代表第1个巨块的所有原块的SOP的总和，其余意思可类推。故而，可知，在本实施例中，SBS信任度乃是图像左半边的某一直行中的一原块的像素亮度总和与图像右半边的相对直行中的一原块的像素亮度总和间的差异(绝对值)，并将这些差异加总而得。SBS信任度可反映图像的上半边与下半边的相似度。总的来说，如果图像格式为3D的SBS格式的话，则其SBS信任度小；反之，如果图像格式不为3D的SBS格式的话，则其SBS信任度大。

详细地说，TB信任度的算法如下：

$\mathrm{Diff}\_{\mathrm{TB}}_m=$

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-V}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+(N_{\mathrm{Marco}}>>1)+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{N_{\mathrm{mac}-V}-1}]$

图3B显示根据本实施例的TB信任度的示意图。

以图2为例：

Diff_TB₁＝abs(SOP1-SOP9)+abs(SOP2-SOP10)+abs(SOP3-SOP11)+abs(SOP4-SOP12)

Diff_TB₂＝abs(SOP5-SOP13)+abs(SOP6-SOP14)+abs(SOP7-SOP15)+abs(SOP8-SOP16)

故而，可知，在本实施例中，TB信任度乃是图像上半边的某一横列中的一原块的像素亮度总和与图像下半边的相对横列中的一原块的像素亮度总和间的差异(绝对值)，并将这些差异加总而得。TB信任度可反映图像的上半边与下半边的相似度。总的来说，如果图像格式为3D的TB格式的话，则其TB信任度小；反之，如果图像格式不为3D的TB格式的话，则其TB信任度大。

于步骤160中，根据图像平均亮度、SBS信任度与TB信任度，检测此单帧图像的格式。步骤160的细节如图3B所示。图4显示于本实施例中，如何根据图像平均亮度、SBS信任度与TB信任度，检测图像格式的详细流程图。

在此，先定义几种参数如下：

$\mathrm{Mean}=\frac{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{width}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{\mathrm{height}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Luma}}{\mathrm{width}*\mathrm{height}}$

$\mathrm{Mean}\_\mathrm{SBS}=\frac{\underset{i=1}{\overset{2^{H_{\mathrm{mac}-V}}}{\∑}}\mathrm{diff}\_{\mathrm{SBS}}_i}{2^{H_{\mathrm{mac}-V}}}$

$\mathrm{Mean}\_\mathrm{TB}=\frac{\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-V}-1}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{diff}\_{\mathrm{TB}}_i}{2^{N_{\mathrm{mac}-V}-1}}.$

在上式中，参数width与height分别代表图像的宽度与高度。参数Mean则是图像平均亮度。在本实施例中，导入参数Mean可以抵消图像亮度的影响，以避免图像格式判断结果受到图像亮度的影响。参数Mean_SBS代表平均SBS信任度。参数Mean_TB代表平均TB信任度。

于步骤410中，判断参数Mean_SBS与Mean_TB间的大小关系。如果参数Mean_TB大于Mean_SBS的话，则判断任一个SBS信号度Diff_SBS_i是否大于T1*mean(步骤415)。T1是第一门坎值。如果此图像中有任一个SBS信号度Diff_SBS_i大于T1*Mean的话，则此张图像被判断为2D图像，如步骤425所示。如果判断为2D图像的话，则以2D播放模式来播放之。

如果参数Mean_TB小于Mean_SBS的话，则判断任一个TB信号度Diff_TB_i是否大于T1*Mean(步骤420)。如果此图像中有任一个TB信号度Diff_TB_i大于T1*Mean的话，则此张图像被判断为2D图像，如步骤425所示。

如果此张图像的所有SBS信号度Diff_SBS_i都小于T1*Mean的话，则判断(T2*(Mean_TB)²)是否小于(Mean_SBS)²(步骤430)。如果是的话，则代表此张图像格式无法判断，属于未知格式(步骤440)。举例来说，如果此张图像是纯字幕的话(通常字幕只占屏幕的下方的一小部分且屏幕大部分为黑底)，则此张图像的SBS信任度与TB信任度间的差异可能不大，在此实施例将，将字幕图像视为无法判断的未知格式。在播放此类未知格式图像时，会将判断结果舍弃(比如，依预设播放模式来播放此类未知格式图像，或是依先前播放模式来播放此类未知格式图像)。

相反地，如果判断(T2*(Mean_TB)²)不小于(Mean_SBS)²的话，代表此张图像的SBS信任度小，故而将此张图像判断为3D格式的SBS格式。如果判断为SBS图像(3D图像)的话，则以SBS播放模式来播放之。

如果此张图像的所有TB信号度Diff_TB_i都小于T1*Mean的话，则判断(T2*(Mean_SBS)²)是否小于(Mean_TB)²(步骤435)。如果是的话，则代表此张图像格式无法判断，属于未知格式(步骤440)。相反地，如果判断(T2*(Mean_SBS)²)不小于(Mean_TB)²的话，代表此张图像的TB信任度小，故而将此张图像判断为3D格式的TB格式。如果判断为TB图像(3D图像)的话，则以TB播放模式来播放之。

综上所述可知，在本实施例中，利用SOP、SBS信任度、TB信任度、图像平均亮度等来自动检测图像格式，故而其检测准确度高。此外，本实施例的硬件实施成本亦低，故极具市场潜力。

综上所述，虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视所附的权利要求范围所界定者为准。

Claims (22)

1.一种自动单帧图像格式检测方法，包括：

将一单帧图像分割为多个巨块；

将每一该多个巨块分割为多个子块；

在每一该多个子块内设置一原块；

计算每一该些原块的一像素亮度总和特征值；

根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一左半边与一右半边间的一第一信任度；

根据该些像素亮度总和特征值，计算该单帧图像的一上半边与一下半边间的一第二信任度；以及

根据该些像素亮度总和特征值、该单帧图像的该第一信任度与该第二信任度，检测该单帧图像的一格式。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将该单帧图像分割为多个巨块的该步骤包括：

将该单帧图像水平分割与垂直分割。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，将每一该些巨块分割为多个子块的该步骤包括：

将每一该些巨块水平分割与垂直分割。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，该原块的一左上角对齐于该子块的一左上角。

5.根据权利要求1所述的方法，其中：

该原块的一宽度介于1与该子块的一宽度之间；以及

该原块的一高度介于1与该子块的一高度之间。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，该像素亮度总和特征值表示为：

${\mathrm{SOP}}_{i,j}=\underset{\mathrm{meta}-\mathrm{block}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Luma}$ i∈[1，N_macro]，j∈[1，N_sub]

其中，Luma代表一像素亮度，i代表第i个巨块的一标号，j代表第i个巨块内的第j个子块的标号，N_Marco代表该些巨块的总数量，N_Sub代表在各巨块中的该些子块的总数量，SOP_i，j代表第i个巨块的第j个子块的所有像素的亮度总和。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，计算该图像的该第一信任度Diff_SBS_m的步骤包括：

Diff_SBS_m＝

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}}-V}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{N_{\mathrm{mac}-V}}]$

其中，abs代表取绝对值。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，计算该图像的该第二信任度Diff_TB_m的步骤包括：

Diff_TB_m＝

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-V}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+(N_{\mathrm{Marco}}>>1)+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{N_{\mathrm{mac}-V}-1}].$

9.根据权利要求8所述的方法，其中，检测该单帧图像的该格式的该步骤包括：

比较该单帧图像的该第一信任度的一第一平均值与该第二信任度的一第二平均值；

如果该第一平均值小于该第二平均值，且该第一信任度大于一第一门坎值与一图像平均亮度特征值的一乘积，则判断该单帧图像为一二维图像；

如果该第一平均值大于该第二平均值，且该第二信任度大于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，则判断该单帧图像为一二维图像；

如果该第一平均值小于该第二平均值，该单帧图像的所有第一信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_TB)²小于(Mean_SBS)²，则判断该单帧图像的格式为未知，其中，T2代表一第二门坎值，Mean_SBS代表该第一平均值，Mean_TB代表该第二平均值；

如果该第一平均值小于该第二平均值，该单帧图像的所有第一信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_TB)²大于(Mean_SBS)²，则判断该单帧图像的格式为三维格式的左右并排格式；

如果该第一平均值大于该第二平均值，该单帧图像的所有第二信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_SBS)²小于(Mean_TB)²，则判断该单帧图像的格式为未知；以及

如果该第一平均值大于该第二平均值，该单帧图像的所有第二信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_SBS)²大于(Mean_TB)²，则判断该单帧图像的格式为三维格式的上下并排格式。

10.一种单帧图像播放方法，包括：

将一单帧图像分割为多个巨块；

将每一该多个巨块分割为多个子块；

在每一该多个子块内设置一原块；

计算每一该些原块的一像素亮度总和特征值；

根据该些像素亮度总和特征值，判断该单帧图像的一第一半边是否相似于一第二半边，如果是，则判断该单帧图像为一三维格式；以及

根据所判断的图像格式，播放该单帧图像。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，将该单帧图像分割为多个巨块的该步骤包括：

将该图像水平分割与垂直分割。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，将每一该些巨块分割为多个子块的该步骤包括：

将每一该些巨块水平分割与垂直分割。

13.根据权利要求10所述的方法，其中，该原块的一左上角对齐于该子块的一左上角。

14.根据权利要求10所述的方法，其中：

该原块的一宽度介于1与该子块的一宽度之间；以及

该原块的一高度介于1与该子块的一高度之间。

15.根据权利要求10所述的方法，其中，根据该些像素亮度总和特征值，判断该单帧图像的一左半边是否相似于一右半边，如果是，则判断该单帧图像为一三维格式的左右并排格式。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，根据该些像素亮度总和特征值，判断该单帧图像的一上半边是否相似于一下半边，如果是，则判断该单帧图像为一三维格式的上下并排格式。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，该像素亮度总和特征值表示为：

${\mathrm{SOP}}_{i,j}=\underset{\mathrm{meta}-\mathrm{block}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Luma}$ i∈[1，N_macro]，j∈[1，N_sub]

其中，Luma代表一像素亮度，i代表第i个巨块的一标号，j代表第i个巨块内的第j个子块的标号，N_Marco代表该些巨块的总数量，N_Sub代表在各巨块中的该些子块的总数量，SOP_i，j代表第i个巨块的第j个子块的所有像素的亮度总和。

18.根据权利要求17所述的方法，还包括：

计算该图像的一第一信任度Diff_SBS_m，

$\mathrm{Diff}\_{\mathrm{SBS}}_m=$

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}}-V}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+2^{N_{\mathrm{mac}-H}-1}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{N_{\mathrm{mac}-V}}]$

abs代表取绝对值；以及

计算该图像的一第二信任度Diff_TB_m，

$\mathrm{Diff}\_{\mathrm{TB}}_m=$

$\underset{i=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{mac}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-V}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{2^{N_{\mathrm{sub}-H}}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{abs}({\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k}-{\mathrm{SOP}}_{(m-1)*2^{N_{\mathrm{mac}-H}}+(N_{\mathrm{Marco}}>>1)+i,(j-1)*2^{N_{\mathrm{sub}-H}}+k})$

$m\∈[1,2^{H_{\mathrm{mac}-V}-1}]$

19.根据权利要求18所述的方法，其中，判断该单帧图像为该左右并排格式的该步骤包括：

如果该单帧图像的该第一信任度的一第一平均值小于该第二信任度的一第二平均值，该单帧图像的所有第一信任度都小于一第一门坎值与一图像平均亮度特征值的一乘积，且T2*(Mean_TB)²大于(Mean_SBS)²，则判断该单帧图像的格式为三维格式中的左右并排格式，其中，T2代表一第二门坎值，Mean_SBS代表该第一平均值，Mean_TB代表该第二平均值。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，判断该单帧图像为该上下并排格式的该步骤包括：

如果该第一平均值大于该第二平均值，该单帧图像的所有第二信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_SBS)²大于(Mean_TB)²，则判断该单帧图像的格式为三维格式的该上下并排格式。

21.根据权利要求20所述的方法，还包括：

如果该第一平均值小于该第二平均值，且该第一信任度大于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，则判断该单帧图像为一二维图像；以及

如果该第一平均值大于该第二平均值，且该第二信任度大于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，则判断该单帧图像为一二维图像。

22.根据权利要求21所述的方法，还包括：

如果该第一平均值小于该第二平均值，该单帧图像的所有第一信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_TB)²小于(Mean_SBS)²，则判断该单帧图像的格式为未知；以及

如果该第一平均值大于该第二平均值，该单帧图像的所有第二信任度都小于该第一门坎值与该图像平均亮度特征值的该乘积，且T2*(Mean_SBS)²小于(Mean_TB)²，则判断该单帧图像的格式为未知。

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