CN105635791A - 一种模糊视频图像的检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种模糊视频图像的检测方法和装置，涉及信号处理技术，以解决现有技术无法自动检测模糊视频图像的问题。技术方案包括：对视频内容进行解码，获取多个视频帧；分别获取每个视频帧对应的方差值；根据每个视频帧对应的方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。本发明实施例提供的技术方案可以应用在对视频内容进行编辑处理的过程中。

Description

一种模糊视频图像的检测方法和装置

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别是涉及一种模糊视频图像的检测方法和装置。

背景技术

随着技术的进步以及人们生活水平的日益提高，越来越多的人喜欢通过视频的形式记录生活片段。然而，在实际的拍摄过程中，由于用户的拍摄水平有限，例如：用户在拍摄过程中抖动或者拍摄移动速度过快等，拍摄好的视频内容中经常出现模糊视频图像，从而影响整个视频的观看效果。

目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：现有技术并没有提供一种能够检测模糊视频图像的技术，用户只能在观看视频的过程中，人为判断是否存在模糊视频图像。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种模糊视频图像的检测方法，能够达到自动检测出视频内容中模糊视频图像的目的。

相应的，本发明实施例还提供了一种模糊视频图像的检测装置，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明公开了一种模糊视频图像的检测方法，包括：对视频内容进行解码，获取多个视频帧；分别获取每个所述视频帧对应的方差值；根据每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，所述模糊视频图像的检测方法，还包括：分别对每个所述视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频帧；则所述分别获取每个所述视频帧对应的方差值替换为：分别获取每个所述压缩后的视频帧对应的方差值。

进一步地，所述根据每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧包括：对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值；根据每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，所述对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值之后，还包括：根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对每个所述视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值；则所述根据每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧替换为：根据每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

为了解决上述问题，本发明公开了一种模糊视频图像的检测装置，包括：

解码模块，用于对视频内容进行解码，获取多个视频帧；

方差获取模块，用于分别获取所述解码模块获取的每个所述视频帧对应的方差值；

检测模块，用于根据所述方差值获取模块获取的每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，所述模糊视频图像的检测装置，还包括：

压缩模块，用于分别对所述解码模块获取的每个所述视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频帧；

所述方差值获取模块，还用于分别获取每个所述压缩模块获取的压缩后的视频帧对应的方差值。

进一步地，所述检测模块包括：

第一归一化方差值获取子模块，用于对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值；

检测子模块，用于根据所述第一归一化方差值获取子模块获取的每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，所述检测模块还包括：

第二归一化方差值获取子模块，根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对所述第一归一化方差获取子模块获取的每个所述视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值；

则所述检测子模块，还用于根据所述第二归一化方差获取子模块获取的每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

与现有技术相比，本发明实施例提供的模糊视频图像的检测方法和装置，可以通过检测每个视频帧的方差值检测出视频内容中包含的模糊视频图像帧，从而达到了自动从视频内容中检测模糊视频图像的目的，解决了现有技术只能由人判断是否存在模糊视频图像的问题，能够更加方便准确地判断出视频内容中存在的模糊视频图像位置。

附图说明

图1是本发明的一种模糊视频图像的检测方法实施例的步骤流程图一；

图2是图1所示的步骤103的流程图一；

图3是图1所示的步骤103的流程图二；

图4是本发明的一种模糊视频图像的检测方法实施例的步骤流程图二；

图5是本发明的一种模糊视频图像的检测装置的结构示意图一；

图6是本发明的一种模糊视频图像的检测装置的结构示意图二；

图7是图6所示的检测模块503的结构示意图一；

图8是图6所示的检测模块503的结构示意图二。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

为了解决现有技术无法自动检测模糊视频图像的问题，本发明实施例提供一种模糊视频图像的检测方法和装置。

如图1所示，本发明实施例提供的模糊视频图像的检测方法，包括：

步骤101，对视频内容进行解码，获取多个视频帧。

步骤102，分别获取每个视频帧对应的方差值。

在本实施例中，步骤102具体可以包括以下步骤：

首先，根据公式(1)分别获取每个视频帧的均值：

$A_m=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{x}_{m,n}}{N}---\left(1\right)$

然后，根据公式(2)采用公式(1)获取的视频帧的均值分别获取每个视频帧对应的方差值：

$S_m^2=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{(A_m-x_{m,n})}^2}{N}---\left(2\right)$

其中，m为第m个视频帧，m∈[1,M]，M为视频帧总数，x_m,n为第m个视频帧中第n个像素点的像素值，N为第m个视频帧包含的像素点总数。

步骤103，根据每个视频帧对应的方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

需要说明的是，在实际的使用过程中，发明人发现，步骤102获取的每个视频帧对应的方差值范围在1000—100000之间，该数值范围过大，不方便步骤103根据该数值范围判断视频帧是否为模糊视频图像，基于以上原因，在本实施例中，如图2所示，步骤103可以包括：

步骤1031，对每个视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个视频帧对应的第一归一化方差值。

具体地，在本实施例中，步骤1031可以通过如下方式实现：将方差值成倍数缩小，例如可以将每个视频帧对应的方差值缩小1000倍，从而达到归一化处理的目的。当然，在实际的使用过程中，还可以通过其他方式实现对方差值的归一化处理，此处不再一一赘述。

步骤1032，根据每个视频帧对应的第一归一化方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，如图3所示，步骤1031之后，还可以包括：

步骤1033，根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对每个视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个视频帧在滤波器步长范围内的第二归一化方差值。

在本实施例中，步骤1033可以根据实际需要设置滤波器步长和滤波器的移动步长，例如：可以将滤波器步长设置为5，将滤波器的移动步长设置为1，则此时，步骤1033为了获取每个视频帧在滤波器步长范围内的第二归一化方差值，则可以第一个视频帧对应的第一归一化方差值之前添加两位0，在最后一个视频帧对应的第一归一化方差值之后添加两位0。

则此时步骤1032可以替换为步骤1032’：根据每个视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

如图4所示，本发明另一实施例还提供一种模糊视频图像的检测方法，该方法与图1所示的基本相同，其区别在于，所述方法还包括：

步骤104，分别对每个视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频帧。

则步骤102替换为步骤102’，分别获取每个压缩后的视频帧对应的方差值。

本实施例提供的模糊视频图像的检测方法，对视频帧进行压缩处理，可以减小步骤102’计算每个视频帧的方差值的计算量，从而能够达到提高检测速度的目的。

以上图1-4所示的实施例提供的模糊视频图像的检测方法，可以通过检测每个视频帧的方差值检测出视频内容中包含的模糊视频图像帧，从而达到了自动从视频内容中检测模糊视频图像的目的，解决了现有技术只能由人判断是否存在模糊视频图像的问题，能够更加方便准确地判断出视频内容中存在的模糊视频图像位置。

需要说明的是，当采用本发明实施例提供的模糊视频图像的检测方法判断出模糊视频图像的位置以后，本领域技术人员能够轻易联想到，可以进一步根据模糊视频图像帧的位置，通过计算机或者其他应用程序实现自动删除模糊视频图像的目的。

如图5所示，本发明实施例还提供一种模糊视频图像的检测装置，包括：

解码模块501，用于对视频内容进行解码，获取多个视频帧。

方差获取模块502，用于分别获取解码模块501获取的每个视频帧对应的方差值。

检测模块503，用于根据方差值获取模块502获取的每个视频帧对应的方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，如图6所示，本发明另一实施例提供的模糊视频图像的检测装置，还可以包括：

压缩模块504，用于分别对解码模块501获取的每个视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频。

方差值获取模块502，还可以用于分别获取压缩模块504获取的每个压缩后的视频帧对应的方差值。

进一步地，如图7所示，检测模块503可以包括：

第一归一化方差值获取子模块5031，用于对每个视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个视频帧对应的第一归一化方差值；

检测子模块5032，用于根据第一归一化方差值获取子模块5031获取的每个视频帧对应的第一归一化方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

进一步地，如图8所示，检测模块503还可以包括：

第二归一化方差值获取子模块5033，根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对第一归一化方差获取子模块5031获取的每个视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值；

则检测子模块5032，还用于根据第二归一化方差获取子模块5033获取的每个视频帧在滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取视频内容中包含的模糊视频图像帧。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

与现有技术相比，本发明实施例提供的模糊视频图像的检测装置，可以通过检测每个视频帧的方差值检测出视频内容中包含的模糊视频图像帧，从而达到了自动从视频内容中检测模糊视频图像的目的，解决了现有技术只能由人判断是否存在模糊视频图像的问题，能够更加方便准确地判断出视频内容中存在的模糊视频图像位置。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种模糊视频图像的检测方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种模糊视频图像的检测方法，其特征在于，包括：

对视频内容进行解码，获取多个视频帧；

分别获取每个所述视频帧对应的方差值；

根据每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

分别对每个所述视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频帧；

则所述分别获取每个所述视频帧对应的方差值替换为：

分别获取每个所述压缩后的视频帧对应的方差值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧包括：

对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值；

根据每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值之后，还包括：

根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对每个所述视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值；

则所述根据每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧替换为：

根据每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

5.一种模糊视频图像的检测装置，其特征在于，包括：

解码模块，用于对视频内容进行解码，获取多个视频帧；

方差获取模块，用于分别获取所述解码模块获取的每个所述视频帧对应的方差值；

检测模块，用于根据所述方差值获取模块获取的每个所述视频帧对应的方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

压缩模块，用于分别对所述解码模块获取的每个所述视频帧进行压缩处理，获取压缩后的视频帧；

所述方差值获取模块，还用于分别获取每个所述压缩模块获取的压缩后的视频帧对应的方差值。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：

第一归一化方差值获取子模块，用于对每个所述视频帧对应的方差值进行归一化处理，获取每个所述视频帧对应的第一归一化方差值；

检测子模块，用于根据所述第一归一化方差值获取子模块获取的每个所述视频帧对应的第一归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述检测模块还包括：

第二归一化方差值获取子模块，根据预先设置的滤波器步长以及滤波器的移动步长对所述第一归一化方差获取子模块获取的每个所述视频帧对应的第一归一化方差值进行处理，获取每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值；

则所述检测子模块，还用于根据所述第二归一化方差获取子模块获取的每个所述视频帧在所述滤波器步长范围内的第二归一化方差值，获取所述视频内容中包含的模糊视频图像帧。