CN104185069B - 一种台标识别方法及其识别系统 - Google Patents

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本发明涉及数字图像处理技术领域,具体涉及一种台标识别方法及其识别系统。该识别方法基于识别系统包括下述步骤:A、构建电视台台标样本库,并将样本库存储于服务器中;B、抓取含有台标信息的目标图像;C、截取含有台标信息的目标图像;D、将目标图像转换为灰度图像;E、将所述灰度图像进行图像缩放;F、采用阈值比对法进行台标识别。本发明提出在正确率和时间性能上均有提高,具体实现中,可以将台标识别过程,作为一个单独的进程,在电视主程序搜索模拟信号的时候同步进行,这样在不影响用户使用的情况的完成台标的一次识别和EPG信息的推送。对于半透明的台标及台标背景图像较为复杂时,识别正确率高,处理速度快。

Description

一种台标识别方法及其识别系统
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域,具体涉及一种台标识别方法及其识别系统。
背景技术
电视机视频中的台标是一个电视台的标志,标示了电视台的台名、节目取向等重要信息。有些场景下,智能电视不知道目前播放节目的电视台等信息,如1.智能电视接收模拟信号的时候,2.智能电视接收机顶盒传输的信号时。
如果在上述场景中,可以正确识别台标,则可以根据台标,提供电视台的节目时刻表、节目海报、及节目介绍信息,用户可以获得很好地体验。
台标识别属于图像匹配的范畴,包括三方面的内容:一是台标的正确分割;二是台标的特征的描述;三是有效的台标识别算法。现有的台标识别技术,对于半透明的台标及台标背景图像较为复杂时,正确率较低,处理速度较慢。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种台标识别方法,另一目的是提供一种台标识别系统,本发明对于半透明的台标及台标背景图像较为复杂时,识别正确率高,处理速度快。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种台标识别方法,其改进之处在于,包括下述步骤:
A、构建电视台台标样本库,并将样本库存储于服务器中;
B、抓取含有台标信息的目标图像;
C、截取含有台标信息的目标图像;
D、将目标图像转换为灰度图像;
E、将所述灰度图像进行图像缩放;
F、采用阈值比对法进行台标识别。
优选的,所述步骤B中,通过视频输出设备上的图像抓取模块抓取含有台标信息的目标图像,并将抓取到的目标图像传送给截取台标识别区域模块。
优选的,所述步骤C中,采用截取台标识别区域模块对含有台标信息的目标图像将进行裁剪,得到包含背景的台标信息图像,所述台标信息图像为彩色图像。
优选的,所述步骤D中,采用灰度图像生成模块提取每个像素点的红、绿、蓝三原色,根据灰度值=红色亮度值*0.299+绿色亮度值*0.587+蓝色亮度值*0.114,计算出对应彩色图像的灰度值,并将每个像素的灰度值记录下来。
优选的,所述步骤E中,采用图像缩放模块对得到的灰度图像进行图片缩放,图片缩放后的宽和高的大小均在8-288像素。
优选的,所述步骤F中,灰度图像色度值在范围为0-255,0代表黑色,255代表白色;采用阈值比对法进行台标识别包括:
①确定每个灰度图像中像素点的色度值,将图片上每个色度值跟阈值进行比较,如果大于阈值,将色度值设置1,即为白色;如果小于阈值则将色度值设为0,即为黑色;所述阈值的范围为:160-220像素;
②将只包含色度值1和0的图像转化为二进制数据,然后将二进制数据转化成十六进制数据。
较优选的,所述步骤F中,针对灰度图像,台标都有白色区域,将白色区域外的区域均设置为黑色。
较优选的,将每一个十六进制与模板的十六进制数进行比较,如果一样,定义识别图像与模板图像的距离为0,如果不一样,距离加1;根据灰度差值最小者判断识别图像的台标信息;
如果平均色度值大于阈值的(阈值范围为160-220像素)最高像素值,背景干扰均为浅色(220-255像素),则重新截取含有台标信息的图像进行再次识别,直至识别出台标信息为止;再次识别之前,对图像进行去背景干扰处理,包括:台标位置固定时,不同帧图像的背景变化,将变化的像素点灰度值设置0,即加黑处理,去除背景干扰。
本发明基于另一目的提供的一种台标识别系统,其改进之处在于,视频输出设备将台标信息推送给用户和云端服务器,云端服务器将对应台标的电子节目菜单EPG信息推送到视频输出设备上;
所述系统包括安装在视频输出设备的图像抓取模块和截取台标识别区域模块,以及安装在云端服务器的灰度图像生成模块、图像缩放模块、台标识别模块;所述图像抓取模块、截取台标识别区域模块、灰度图像生成模块、图像缩放模块和台标识别模块依次进行数据交互。
优选的,所述图像抓取模块用于抓取含有台标信息的目标图像,将抓取到的目标图像传送到截取台标识别区域模块;
所述截取台标识别区域模块用于截取包含台标信息的目标彩色图像,并将截取到的目标图像传送到台标识别模块;
所述灰度图像生成模块用于将截取到的含有台标信息的目标图像转换为灰度图像;
所述图像缩放模块用于将灰度图像进行缩放;
所述台标识别模块用于识别台标信息。
优选的,所述视频输出设备为智能电视机、带有电视接收卡/盒的计算机或为带有电视接收卡/盒的智能显示设备。
与现有技术比,本发明达到的有益效果是:
1、本发明提出的方法,在正确率和时间性能上均有提高。具体实现中,可以将台标识别过程,作为一个单独的进程,在电视主程序搜索模拟信号的时候同步进行,这样在不影响用户使用的情况的完成台标的一次识别和EPG信息的推送。
测试效果:成功率可以达到95%以上;错误率降为0;未识别率为5%。未识别的5%,我们可以采用多次识别的方法,最终将台标全部识别出来。
2、算法识别时间指的是系统中台标识别模块的算法处理时间,不包括传输时间。识别时间:2ms~3ms,大大提高了识别速度。
附图说明
图1是本发明提供的台标识别过程示意图;
图2是本发明提供的包含台标信息的目标图像示意图;
图3是本发明提供的台标识别系统的结构图;
图4是本发明提供的台标识别方法的总体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
本发明提供一种台标识别系统,如图1所示,当智能电视上播放模拟电视时,需要对节目的台标进行识别。台标识别过程,主要由智能电视来完成,然后智能电视将台标信息推送给用户和云端服务器,随后云端服务器将对应台标的电子节目菜单EPG信息推送到智能电视和智能手机上,使用户拥有更好的体验。
本发明提供的台标识别系统的结构图如图3所示,包括安装在视频输出设备的图像抓取模块和截取台标识别区域模块,,以及安装在云端服务器的灰度图像生成模块、图像缩放模块和台标识别模块;所述图像抓取模块、截取台标识别区域模块、灰度图像生成模块、图像缩放模块和台标识别模块依次进行数据交互。
图像抓取模块用于抓取含有台标信息的目标图像,将抓取到的目标图像传送到截取台标识别区域模块;所述截取台标识别区域模块用于截取包含台标信息的目标彩色图像,并将截取到的目标图像传送到台标识别模块;所述灰度图像生成模块用于将截取到的含有台标信息的目标图像转换为灰度图像;所述图像缩放模块用于将灰度图像进行缩放;所述台标识别模块用于识别台标信息。
视频输出设备为智能电视机、带有电视接收卡/盒的计算机或为带有电视接收卡/盒的智能显示设备。
本发明提供一种台标识别方法的流程如图4所示,包括下述步骤:
A、构建电视台台标样本库,并将样本库存储于服务器中;
B、抓取含有台标信息的目标图像:智能电视端,通过应用程序抓取目标图像,将抓取到的图像传送到截取台标识别区域模块。
C、截取含有台标信息的目标图像:由于电视播放信号时,台标的位置是固定的,位于屏幕左上方。这样只需要选择合适的裁剪尺寸可以得到包含背景的台标识别模块。如图2所示,1号区域即为裁剪后的目标区域,1号区域包含了台标信息。
具体参数:
A点的坐标为(100,40)
1号区域图片的尺寸为:579x187(单位,像素)。
D、将目标图像转换为灰度图像:提取每个象素点的红、绿、蓝三原色,然后根据公式:灰度值=红色亮度值*0.299+绿色亮度值*0.587+蓝色亮度值*0.114,计算出一个灰度值,并将其作为红,绿,蓝三原色的新值重新写回显存即可。
E、将所述灰度图像进行图像缩放:对3得到的灰度图像进行处理,将图片进行缩放。
具体参数为:将图片缩放后的宽和高在8-288像素之间,如取72x36像素。
F、采用阈值比对法进行台标识别:
灰度图像色度值在范围为0-255,0代表黑色,255代表白色。
含有台标信息的图像有三种场景:
场景一:台标本身有白色区域(绝大多数的台标都有白色区域),台标背景为深色的时,可以不采用去背景技术,就可以根据上述的台标识别算法将台标识别出来;
场景二:台标本身有白色区域(绝大多数的台标都有白色区域),台标背景基本为浅色的时候,比如背景是白云,这时候如果采用上述台标识别算法,结果会是未能有效识别,此时需要台标去背景技术,对图像进行再次识别,直至识别出来为止,台标去背景技术上面已有叙述。
场景三:台标无白色区域时(极个别台标无白色区域,比如广西卫视),背景不限的时候。这种情况下,需要采用彩色图像识别的算法,基本思想是:以广西卫视为例,保留黄色区域,黄色区域以外的地方变黑,然后就可以识别出来了。
现有的算法:计算每个像素点的色度值,然后求和,取均值。然后用该图片每个像素点的色度值,跟平均值进行比较,如果大于平均值将色度值设为1,如果小于平均值将色度值设置为0,图像转化为二进制数据,然后将二进制转化成16进制。
本发明采取的方法:计算每个像素点的色度值,将图片上每个速度值跟一个阈值(比如200,阈值可调)进行比较,如果大于阈值,将色度值设置1,如果小于阈值将色度值设为0,图像转化为二进制数据,然后将二进制数据转化成十六进制数据。之所以将二进制数据串转化为十六进制数据串,是为了减少的计算的复杂度,比较次数减少,举个例子来说明。假设有二十个像素点,它的二进制数据串是1001-0101-1011-1001-0000共计二十位,如果与样本库进行比较的话,需要比较二十次,转化成16值后数据串变化为95B90,这样只需要比较五次就够了。这样做理论上也是有道理的因为本身图像相邻像素点的色度值就比较接近,将4个像素点作为一个模块进行比较将第算法比较复杂度。阈值的范围为:160-220像素;
本发明方法的物理含义:因为基本上所有的台标都有白色区域,将白色区域外的区域都设置为黑色,这样完全去除了复杂背景的干扰,本发明针对有白色区域的台标,识别率可以高达百分之百。本发明方法的核心思想:颜色基准色有红、绿、蓝三种,上面论述了只留台标白色区域的情况,针对彩色一样试用,我们只需对红、绿、蓝设定固定的色度值,设置三个阈值,假如像素点色度值在我们设置阈值范围内,视为识别正确,不在阈值范围内,视为错误。与前面论述的之白色区域的过程类似。
将每一个十六进制与模板的十六进制数进行比较,如果一样,定义识别图像与模板图像的距离为0,如果不一样,距离加1,举例说明假设识别图像为12FABC模板图像为123456,则定义识别图像与模板图像的距离为4。根据灰度差值最小可以判断出识别图像的台标。
如果平均色度值大于230(阈值可调),说明背景全部是浅色,需要再次识别。隔几帧图像以后,可以截取图片进行再次识别,直至识别出台标为止。再次识别前,对图像进行快速去背景处理。
快速去背景干扰过程:将1张图像与第二张图像的灰度图像进行对比,两张图片台标的色度值是不变的,而台标外的像素点,大部分有变化,将有变化的像素点灰度值设为0,即加黑处理。这样的话,就可以将复杂的背景去掉。去背景干扰技术核心思想是:台标位置是固定的,而不同帧图像的背景在变化,将变化的像素点灰度值设置0(即加黑处理,全变黑),这样去除了复杂背景的干扰,然后再按步骤F进行台标再次识别,直至识别出来台标为止。
实施例
1、测试平台:
测试平台:服务器-智能电视。
2、测试用例:
测试范围:60个频道
测试图片:我们主要从CNTV中国网络直播电视抓取了直播电视的图片,每个频道抓取了6张,测试图片共计360张。
3、正确识别率与未识别率:
测试效果:成功率可以达到95%以上;错误率降为0;未识别率为5%。未识别的5%,我们可以采用多次识别的方法,最终将台标全部识别出来。
4、方法识别时间
方法识别时间指的是系统中台标识别模块的算法处理时间,不包括传输时间。
识别时间:2ms~3ms。
本发明提出的方法,在正确率和时间性能上均有提高。具体实现中,可以将台标识别过程,作为一个单独的进程,在电视主程序搜索模拟信号的时候同步进行,这样在不影响用户使用的情况的完成台标的一次识别和EPG信息的推送。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种台标识别方法,其特征在于,包括下述步骤:
A、构建电视台台标样本库,并将样本库存储于服务器中;
B、抓取含有台标信息的目标图像;
C、截取含有台标信息的目标图像;
D、将目标图像转换为灰度图像;
E、将所述灰度图像进行图像缩放;
F、采用阈值比对法进行台标识别;
所述步骤B中,通过视频输出设备上的图像抓取模块抓取含有台标信息的目标图像,并将抓取到的目标图像传送给截取台标识别区域模块;
所述步骤C中,采用截取台标识别区域模块对含有台标信息的目标图像将进行裁剪,得到包含背景的台标信息图像,所述台标信息图像为彩色图像;
所述步骤D中,采用灰度图像生成模块提取每个像素点的红、绿、蓝三原色,根据灰度值=红色亮度值*0.299+绿色亮度值*0.587+蓝色亮度值*0.114,计算出对应彩色图像的灰度值,并将每个像素的灰度值记录下来;
所述步骤E中,采用图像缩放模块对得到的灰度图像进行图片缩放,图片缩放后的宽和高的大小均在8-288像素;
所述步骤F中,灰度图像色度值在范围为0-255,0代表黑色,255代表白色;采用阈值比对法进行台标识别包括:
①确定每个灰度图像中像素点的色度值,将图片上每个色度值跟阈值进行比较,如果大于阈值,将色度值设置1,即为白色;如果小于阈值则将色度值设为0,即为黑色;所述阈值的范围为:160-220像素;
②将只包含色度值1和0的图像转化为二进制数据,然后将二进制数据转化成十六进制数据;
所述步骤F中,针对灰度图像,台标都有白色区域,将白色区域外的区域均设置为黑色;
将每一个十六进制与模板的十六进制数进行比较,如果一样,定义识别图像与模板图像的距离为0,如果不一样,距离加1;根据灰度差值最小者判断识别图像的台标信息;
如果平均色度值大于阈值的最高像素值,背景干扰均为浅色,则重新截取含有台标信息的图像进行再次识别,直至识别出台标信息为止;再次识别之前,对图像进行去背景干扰处理,包括:台标位置固定时,不同帧图像的背景变化,将变化的像素点灰度值设置0,即加黑处理,去除背景干扰;
所述方法用的系统为一种台标识别系统,所述系统包括视频输出设备将台标信息推送给用户和云端服务器,云端服务器将对应台标的电子节目菜单EPG信息推送到视频输出设备上所述系统包括安装在视频输出设备的图像抓取模块和截取台标识别区域模块,以及安装在云端服务器的灰度图像生成模块、图像缩放模块、台标识别模块;所述图像抓取模块、截取台标识别区域模块、灰度图像生成模块、图像缩放模块和台标识别模块依次进行数据交互;
所述图像抓取模块用于抓取含有台标信息的目标图像,将抓取到的目标图像传送到截取台标识别区域模块;
所述截取台标识别区域模块用于截取包含台标信息的目标彩色图像,并将截取到的目标图像传送到台标识别模块;
所述灰度图像生成模块用于将截取到的含有台标信息的目标图像转换为灰度图像;
所述图像缩放模块用于将灰度图像进行缩放;
所述台标识别模块用于识别台标信息;所述视频输出设备为智能电视机、带有电视接收卡/盒的计算机或为带有电视接收卡/盒的智能显示设备。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105791988A (zh) * 2014-12-24 2016-07-20 Tcl集团股份有限公司 一种转换电视频道的检测方法、装置及电视机
CN104966268A (zh) * 2015-07-06 2015-10-07 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 一种上传图片的方法及装置
CN106603890A (zh) * 2015-10-16 2017-04-26 上海方诚光电科技有限公司 一种基于机器视觉的全息输出工业相机
CN106446850B (zh) * 2016-09-30 2020-05-19 中国传媒大学 台标识别的方法及装置
CN111401165A (zh) * 2020-03-06 2020-07-10 Tcl华星光电技术有限公司 台标的萃取方法、显示装置以及计算机可读存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102378051A (zh) * 2011-09-23 2012-03-14 四川长虹电器股份有限公司 在网络电视机上获取模拟电视频道epg的方法
CN102426647A (zh) * 2011-10-28 2012-04-25 Tcl集团股份有限公司 一种台标识别的方法、装置
CN102446272A (zh) * 2011-09-05 2012-05-09 Tcl集团股份有限公司 一种台标分割及识别的方法、装置及电视机
CN102572515A (zh) * 2010-12-16 2012-07-11 康佳集团股份有限公司 网络电视节目互动系统及方法
CN202602832U (zh) * 2012-05-10 2012-12-12 青岛海尔电子有限公司 识别电视机所播放节目的系统
CN102892031A (zh) * 2012-09-26 2013-01-23 西南石油大学 一种手机智能识别电视节目的方法
CN102917247A (zh) * 2012-11-05 2013-02-06 北京恒远创智信息技术有限公司 自动识别电视频道和电视节目的方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102572515A (zh) * 2010-12-16 2012-07-11 康佳集团股份有限公司 网络电视节目互动系统及方法
CN102446272A (zh) * 2011-09-05 2012-05-09 Tcl集团股份有限公司 一种台标分割及识别的方法、装置及电视机
CN102378051A (zh) * 2011-09-23 2012-03-14 四川长虹电器股份有限公司 在网络电视机上获取模拟电视频道epg的方法
CN102426647A (zh) * 2011-10-28 2012-04-25 Tcl集团股份有限公司 一种台标识别的方法、装置
CN202602832U (zh) * 2012-05-10 2012-12-12 青岛海尔电子有限公司 识别电视机所播放节目的系统
CN102892031A (zh) * 2012-09-26 2013-01-23 西南石油大学 一种手机智能识别电视节目的方法
CN102917247A (zh) * 2012-11-05 2013-02-06 北京恒远创智信息技术有限公司 自动识别电视频道和电视节目的方法

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