CN103888839A - 一种视频播放方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频播放方法和设备，该方法包括：将视频帧复制成相同的两个，对其中一个进行左右分割以获得第一、二图像，对另一个进行上下分割以获得第三、四图像；分别对第一、三图像进行边缘检测，在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一、三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；分别在第一、二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三、四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，计算第一、二图像中所开窗口的相似度及第三、四图像中所开窗口的相似度；确定视频类型，根据所确定的视频类型播放视频。本发明能快速识别视频类型，以采用适当的播放模式进行播放。

Description

一种视频播放方法和设备

技术领域

本发明涉及多媒体播放领域，尤其涉及一种视频播放方法和设备。

背景技术

在现有的立体视频存放方式上，有很多3D立体视频采用普通的2D视频存放方式存放，如2个视点的视频，一般采用左右格式或上下格式存放。也就是说，3D立体视频在文件存储信息方面与普通的2D视频信息并没有任何的区别，在播放时，很容易造成3D立体视频采用普通的2D播放方式播放，无法呈现立体效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述在播放时无法识别视频类型的缺陷，提供一种能识别视频类型的视频播放方法和设备。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种视频播放方法，包括：

A.将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像；

B.分别对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；

C.分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；

D.根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

在本发明所述的视频播放方法中，在所述步骤B中，将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧。

在本发明所述的视频播放方法中，

所述行边缘检测算子为：

$T_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right)$

所述列边缘检测算子为：

$T_y=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right).$

在本发明所述的视频播放方法中，若判断当前视频帧为无效视频帧，则将下一视频帧作为当前视频帧，并重新执行步骤A。

在本发明所述的视频播放方法中，在所述步骤C中，根据下面步骤计算第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度：

C1.分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例；

C2.根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；

C3.根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

在本发明所述的视频播放方法中，在所述步骤D中，根据下面的步骤确定视频类型：

D1.取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；

D2.判断所述最大值是否小于相似度阈值，若是，则执行步骤D3；若否，则执行步骤D4；

D3.确定视频类型为2D视频；

D4.判断所述最大值是否为第一图像和第二图像的窗口相似度，若是，则执行步骤D5；若否，则执行步骤D6；

D5.确定视频类型为左右格式的3D视频；

D6.确定视频类型为上下格式的3D视频。

本发明还构造一种视频播放设备，包括：

分割模块，用于将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像；

边缘检测模块，用于对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；

相似度计算模块，用于分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；

类型确定模块，用于根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

在本发明所述的视频播放设备中，所述边缘检测模块将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧。

在本发明所述的视频播放设备中，所述相似度计算模块包括：

统计单元，用于分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例；

第一计算单元，用于根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例，而且，i为0～255的整数；

第二计算单元，用于根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

在本发明所述的视频播放设备中，所述类型确定模块包括：

比较单元，用于取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；

第一判断单元，用于判断所述最大值是否小于相似度阈值；

第二判断单元，用于在所述最大值不小于相似度阈值时，判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度或第三图像和第四图像的窗口相似度；

第一确定单元，用于在判断所述最大值小于相似度阈值时，确定视频类型为2D视频；

第二确定单元，用于在判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度时，确定视频类型为左右格式的3D视频；

第三确定单元，用于在判断所述最大值为第三图像和第四图像的窗口相似度时，确定视频类型为上下格式的3D视频。

实施本发明的技术方案，在播放视频时，能够快速识别视频类型（3D视频或普通2D视频），以便采用适当的播放模式进行播放，向用户呈现较好的播放效果。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明视频播放方法实施例一的流程图；

图2是本发明视频播放方法中步骤C优选实施例的流程图；

图3是本发明视频播放方法中步骤D优选实施例的流程图；

图4是本发明视频播放设备实施例一的逻辑图。

具体实施方式

图1是本发明视频播放方法实施例一的流程图，该视频播放方法包括：

A.将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像，例如，当前视频帧的分辨率为1280*720，则进行左右分割后的两个图像的分辨率分别为640*720，进行上下分割后的两个图像的分辨率为1280*360；

B.分别对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，该边缘检测的目的主要是排除全黑、全白、无明显边缘的视频帧。并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点（即非零点）最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；在该步骤中，优选地，若检测到当前视频帧为无效视频帧时，则将下一视频帧作为当前视频帧，并重新执行步骤A；

C.分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；

D.根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

在本发明视频播放方法的一个优选实施例中，关于步骤B中进行边缘检测的步骤，可具体为：将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧，而且，该行边缘检测算子可为：

$T_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right)$

该列边缘检测算子可为：

$T_y=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right).$

图2是本发明视频播放方法中步骤C优选实施例的流程图，关于步骤C中计算第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度的方法，可具体包括：

C1.分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例，灰度等级属于0、1、2、…、255，共256个；

C2.根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；

C3.根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

图3是本发明视频播放方法中步骤D优选实施例的流程图，关于步骤D中确定视频类型的方法，可具体包括：

D1.取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；

D2.判断所述最大值是否小于相似度阈值，若是，则执行步骤D3；若否，则执行步骤D4，该相似度阈值与分辨率有关，且随分辨率变化而变化；

D3.确定视频类型为2D视频，然后可采用正常的2D视频播放方法来播放该视频；

D4.判断所述最大值是否为第一图像和第二图像的窗口相似度，若是，则执行步骤D5；若否，则所述最大值为第三图像和第四图像的窗口相似度，执行步骤D6；

D5.确定视频类型为左右格式的3D视频，然后可采用左右格式的3D视频播放方法来播放该视频；

D6.确定视频类型为上下格式的3D视频，然后可采用上下格式的3D视频播放方法来播放该视频。

图4是本发明视频播放设备实施例一的逻辑图，该视频播放设备包括依次连接的分割模块10、边缘检测模块20、相似度计算模块30和类型确定模块40，而且，分割模块10用于将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像；边缘检测模块20用于对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；相似度计算模块30用于分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；类型确定模块40用于根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

在本发明视频播放设备的一个优选实施例中，边缘检测模块20将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧。

在本发明视频播放设备的另一个优选实施例中，相似度计算模块30包括统计单元、第一计算单元和第二计算单元。其中，统计单元用于分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例；第一计算单元用于根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例，而且，i为0～255的整数。第二计算单元，用于根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

在本发明视频播放设备的再一个优选实施例中，类型确定模块40包括比较单元、第一判断单元、第二判断单元、第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。其中，比较单元用于取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；第一判断单元用于判断所述最大值是否小于相似度阈值；第二判断单元用于在所述最大值不小于相似度阈值时，判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度或第三图像和第四图像的窗口相似度；第一确定单元用于在判断所述最大值小于相似度阈值时，确定视频类型为2D视频；第二确定单元用于在判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度时，确定视频类型为左右格式的3D视频；第三确定单元，用于在判断所述最大值为第三图像和第四图像的窗口相似度时，确定视频类型为上下格式的3D视频。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种视频播放方法，其特征在于，包括：

A.将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像；

B.分别对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；

C.分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；

D.根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

2.根据权利要求1所述的视频播放方法，其特征在于，

在所述步骤B中，将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧。

3.根据权利要求2所述的视频播放方法，其特征在于，

所述行边缘检测算子为：

$T_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right)$

所述列边缘检测算子为：

$T_y=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right).$

4.根据权利要求2所述的视频播放方法，其特征在于，若判断当前视频帧为无效视频帧，则将下一视频帧作为当前视频帧，并重新执行步骤A。

5.根据权利要求1所述的视频播放方法，其特征在于，在所述步骤C中，根据下面步骤计算第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度：

C1.分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例；

C2.根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例，i为0～255的整数；

C3.根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

6.根据权利要求1所述的视频播放方法，其特征在于，在所述步骤D中，根据下面的步骤确定视频类型：

D1.取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；

D2.判断所述最大值是否小于相似度阈值，若是，则执行步骤D3；若否，则执行步骤D4；

D3.确定视频类型为2D视频；

D4.判断所述最大值是否为第一图像和第二图像的窗口相似度，若是，则执行步骤D5；若否，则执行步骤D6；

D5.确定视频类型为左右格式的3D视频；

D6.确定视频类型为上下格式的3D视频。

7.一种视频播放设备，其特征在于，包括：

分割模块，用于将当前视频帧复制成相同的两个，且对其中一个视频帧进行左右分割以获得第一图像和第二图像，对另一个视频帧进行上下分割以获得第三图像和第四图像；

边缘检测模块，用于对第一图像和第三图像进行边缘检测以判断当前视频帧是否为有效视频帧，并在当前视频帧为有效视频帧时，分别统计第一图像和第三图像的边缘点最多的行号i_c1、i_c2和列号j_c1、j_c2；

相似度计算模块，用于分别在第一图像、第二图像中，以i_c1、j_c1像素点为中心开一个M*M的窗口，分别在第三图像、第四图像中，以i_c2、j_c2像素点为中心开一个M*M的窗口，并计算第一图像和第二图像中所开窗口的相似度及第三图像和第四图像中所开窗口的相似度，其中，M为大于1的自然数；

类型确定模块，用于根据所计算的第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度确定视频类型，并根据所确定的视频类型播放视频。

8.根据权利要求7所述的视频播放设备，其特征在于，所述边缘检测模块将行边缘检测算子和列边缘检测算子分别与所述第一图像和第三图像的像素矩阵进行卷积，并分别统计第一图像和第三图像卷积以后的边缘点，若第一图像或第三图像的边缘点的数量不大于预设值，则当前视频帧为无效视频帧；若第一图像和第三图像的边缘点的数量均大于预设值，则当前视频帧为有效视频帧。

9.根据权利要求7所述的视频播放设备，其特征在于，所述相似度计算模块包括：

统计单元，用于分别统计第一图像、第二图像、第三图像、第四图像的窗口中各个灰度等级的像素数量占总像素数量的比例；

第一计算单元，用于根据下面的公式计算第一图像和第二图像的窗口相似度：

$D(C1,C2)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*{C2}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C1}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C2}_i}}$

其中，D（C1，C2）为第一图像和第二图像的窗口相似度；C1_i为第一图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C2_i为第二图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例，而且，i为0～255的整数；

第二计算单元，用于根据下面的公式计算第三图像和第四图像的窗口相似度：

$D(C3,C4)=1-\sqrt{1-\frac{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*{C4}_i}{\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C3}_i*\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}{C4}_i}}$

其中，D（C3，C4）为第三图像和第四图像的窗口相似度；C3_i为第三图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例；C4_i为第四图像中灰度等级为i的像素数量占总像素数量的比例。

10.根据权利要求7所述的视频播放设备，其特征在于，所述类型确定模块包括：

比较单元，用于取第一图像和第二图像的窗口相似度及第三图像和第四图像的窗口相似度中的最大值；

第一判断单元，用于判断所述最大值是否小于相似度阈值；

第二判断单元，用于在所述最大值不小于相似度阈值时，判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度或第三图像和第四图像的窗口相似度；

第一确定单元，用于在判断所述最大值小于相似度阈值时，确定视频类型为2D视频；

第二确定单元，用于在判断所述最大值为第一图像和第二图像的窗口相似度时，确定视频类型为左右格式的3D视频；

第三确定单元，用于在判断所述最大值为第三图像和第四图像的窗口相似度时，确定视频类型为上下格式的3D视频。

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