CN104980765B - 一种纯文本帧监测方法 - Google Patents
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Abstract
一种纯文本帧监测方法，本发明提供了一种高效的视频纯文本帧检测方法，实时获取SDI中输出的原始视频流，并对视频流进行纯文本的辨识和分析，从而进行纯文本帧监测。本发明可实时对4路标清节目或2路高清节目进行实时纯文本帧检测。与现有技术相比，本技术基于高性能嵌入式系统，核心算法模块使用DSP汇编编码，无须编解码及传输处理，实现实时原始视频里纯文本分析，具有高效，高性能、高稳定性特点，且占用空间小，具有很高的性价比，并且不受带宽的限制。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种纯文本帧监测方法。
背景技术
中国数字电视网络经过近几年发展，已经形成相当规模，电视节目数字化已全面普及。为了监测下属电视台节目的播出质量以及播出内容是否符合规定，国家及很多省市都建立监管中心对下属电视台播出的节目进行监测和监控，各个监测点地节目都需通过专用网络回传至监管中心。在内容层分析中，须要对纯文本帧进行分析，并结合静帧分析，及音频特征分析，并将分析结果中的异常上报网管平台。
现有方案为在嵌入式平台进行图像编码打包，并通过网络上传至云端/服务器，由服务器端对视频流进行解码分析，然而现有技术由于网络传输带宽的限制，必须对视频流进行编码传输再解码分析，难以做到直接对原始视频流进行分析，并导致分析过程效率低，实时性差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种高效的视频纯文本帧检测方法，本发明使用DSP汇编编码，无须编解码及传输处理，可以实现对视频流的实时分析，显著地提升分析效率，并且不受带宽的限制。
本发明是这样实现的，一种纯文本帧监测方法，包括以下步骤：
S1、获取原始视频帧图像数据；
S2、获取所述原始视频帧图像的二值化图像；
S3、排除所述二值化图像中的非文本区域；
S4、获取所述二值化图像中的疑似目标文本区域，并根据所述疑似目标文本区域提取二进制模板；
S5、根据所述二进制模板获取原始视频帧图像数据中的文本区域信息。
优选的，S2中首先对所述原始视频帧图像进行去噪和图像模糊处理，然后对处理后的图像进行边缘检测，并对检测后的图像进行二值化处理。
优选的，所述去噪声和图像模糊处理使用巴特沃斯低通滤波算法，所述巴特沃斯低通滤波算法的传递函数为：
其中u，v为二维坐标，D(u，v)表示当前坐标到频域矩形中心的距离，D0表示截止频率，n表示阶数。
优选的，所述传递函数中，高清图像处理时D0＝934；标清图像处理时D0＝498。
优选的，所述传递函数中，阶数为1。
优选的，所述边缘检测使用索贝尔边缘检测算法，
所述索贝尔边缘算子Δ为
优选的，所述二值化处理使用最大类间方差二值化算法。
优选的，S3中首先对所述二值化图像进行腐蚀和补偿腐蚀处理，所述腐蚀和补偿腐蚀处理用于吞噬掉所述二值化图像中明显不符合文本区域形状要求的小形状目标；然后对处理后的图像进行区域填充，并对填充后的图像进行形态学滤波。
优选的，所述区域填充使用开运算，所述形态学滤波用于根据大小、填充区域和位置三要素排除非文本区域。
优选的，S4中首先在排除非文本区域后的图像中进行文本目标区域识别，获得疑似目标文本区域，然后对疑似目标文本区域进行边界裁剪，从而获得边界清晰的疑似目标文本区域的二进制模板，所述二进制模板包含所述疑似目标文本区域的边界位置信息。
优选的，S5中将所述二进制模板与原始视频帧图像进行比对，所述文本区域信息为原始视频帧图像落入所述二进制模板区域内的信息。
优选的，S5后对所述文本区域信息进行分析，分析内容包括灰度、亮度和色度；并判断文本区域内容是否异常，若异常，则产生报警信息。
优选的，S1中所述原始视频帧图像数据为SDI中直接输出的视频数据。
实施本发明，具有如下有益效果：
本发明提供了一种高效的视频纯文本帧检测方法，本发明可实时对4路标清节目或2路高清节目进行实时纯文本帧检测。与现有技术相比，本技术基于高性能嵌入式系统，核心算法模块使用DSP汇编编码，无须编解码及传输处理，实现实时原始视频里纯文本分析，具有高效，高性能、高稳定性特点，且占用空间小，具有很高的性价比，并且不受带宽的限制。
附图说明
图1是一种高效的视频纯文本帧检测方法的流程图。
具体实施方式
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作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种纯文本帧监测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、获取原始视频帧图像数据；
S2、获取所述原始视频帧图像的二值化图像；
S3、排除所述二值化图像中的非文本区域；
S4、获取所述二值化图像中的疑似目标文本区域，并根据所述疑似目标文本区域提取二进制模板；
S5、根据所述二进制模板获取原始视频帧图像数据中的文本区域信息。
优选的，S2中首先对所述原始视频帧图像进行去噪和图像模糊处理，然后对处理后的图像进行边缘检测，并对检测后的图像进行二值化处理。
优选的，所述去噪声和图像模糊处理使用巴特沃斯低通滤波算法，所述巴特沃斯低通滤波算法的传递函数为：
其中u，v为二维坐标，D(u，v)表示当前坐标到频域矩形中心的距离，D0表示截止频率，n表示阶数
优选的，所述传递函数中，高清图像处理时D0＝934；标清图像处理时D0＝498。
优选的，所述传递函数中，阶数为1。
优选的，所述边缘检测使用索贝尔边缘检测算法，
所述索贝尔边缘算子Δ为
优选的，所述二值化处理使用最大类间方差二值化算法。
优选的，S3中首先对所述二值化图像进行腐蚀和补偿腐蚀处理，所述腐蚀和补偿腐蚀处理用于吞噬掉所述二值化图像中明显不符合文本区域形状要求的小形状目标；然后对处理后的图像进行区域填充，并对填充后的图像进行形态学滤波。
优选的，所述区域填充使用开运算，所述形态学滤波用于根据大小、填充区域和位置三要素排除非文本区域。
优选的，S4中首先在排除非文本区域后的图像中进行文本目标区域识别，获得疑似目标文本区域，然后对疑似目标文本区域进行边界裁剪，从而获得边界清晰的疑似目标文本区域的二进制模板，所述二进制模板包含所述疑似目标文本区域的边界位置信息。
优选的，S5中将所述二进制模板与原始视频帧图像进行比对，所述文本区域信息为原始视频帧图像落入所述二进制模板区域内的信息。
优选的，S5后对所述文本区域信息进行分析，分析内容包括灰度、亮度和色度；并判断文本区域内容是否异常，若异常，则产生报警信息。
优选的，S1中所述原始视频帧图像数据为SDI中直接输出的视频数据。
本方法使用DSP汇编编码，无须编解码及传输处理，处理能力为在DM8168平台下，可实现4路标清视频或2路高清视频的实时纯文本分析。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (8)
1.一种纯文本帧监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取原始视频帧图像数据；
S2、获取所述原始视频帧图像的二值化图像；
S3、排除所述二值化图像中的非文本区域；
S4、获取所述二值化图像中的疑似目标文本区域，并根据所述疑似目标文本区域提取二进制模板；
S5、根据所述二进制模板获取原始视频帧图像数据中的文本区域信息；
其中，S2中首先对所述原始视频帧图像进行去噪和图像模糊处理，然后对处理后的图像进行边缘检测，并对检测后的图像进行二值化处理；
S3中首先对所述二值化图像进行腐蚀和补偿腐蚀处理，所述腐蚀和补偿腐蚀处理用于吞噬掉所述二值化图像中明显不符合文本区域形状要求的小形状目标；然后对处理后的图像进行区域填充，并对填充后的图像进行形态学滤波；
S4中首先在排除非文本区域后的图像中进行文本目标区域识别，获得疑似目标文本区域，然后对疑似目标文本区域进行边界裁剪，从而获得边界清晰的疑似目标文本区域的二进制模板，所述二进制模板包含所述疑似目标文本区域的边界位置信息；
S5中将所述二进制模板与原始视频帧图像进行比对，所述文本区域信息为原始视频帧图像落入所述二进制模板区域内的信息；
其中，S5后对所述文本区域信息进行分析，分析内容包括灰度、亮度和色度；并判断文本区域内容是否异常，若异常，则产生报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，
图像模糊处理使用巴特沃斯低通滤波算法，所述巴特沃斯低通滤波算法的传递函数为：
其中u，v为二维坐标，D(u，v)表示当前坐标到频域矩形中心的距离，D0表示截止频率，n表示阶数。
3.根据权利要求2所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，所述传递函数中，高清图像处理时D0＝934；标清图像处理时D0＝498。
4.根据权利要求2所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，所述传递函数中，阶数为1。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，所述边缘检测使用索贝尔边缘检测算法，
所述索贝尔边缘算子Δ为
6.根据权利要求5中所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，所述二值化处理使用最大类间方差二值化算法。
7.根据权利要求1所述的一种纯文本帧监测方法，其特征在于，所述区域填充使用开运算，所述形态学滤波用于根据大小、填充区域和位置三要素排除非文本区域。
8.根据权利要求7所述一种纯文本帧监测方法，其特征在于，S1中所述原始视频帧图像数据为SDI中直接输出的视频数据。
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