CN110896471B - 一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及视频传输技术领域，具体涉及一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法，包括如下步骤：S1：选择单张原图像，并将原图像进行灰度处理，得到对应的灰度图；S2：对S1生成的灰度图缩放成宽度为a像素的图，高度相应的缩放；S3：统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差；S4：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图像为花屏图像；否则，执行判断原图像为正常图像。本发明解决了现有检测视频传输丢包中数据丢包漏检，花屏漏检的技术缺陷，提供了一种基于图像处理检测视屏传输丢包的方法。

Description

一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法
技术领域
本发明涉及视频传输技术领域，具体涉及一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法。
背景技术
在视频传输过程中，最理想目标就是传输快并且丢包率低，对传输的视频质量进行检验是一个重要的环节，视频质量检测包括对黑场、静帧、图像模糊、花屏、静音、削波等缺陷的检测，其中对花屏检测是最为困难的，花屏缺陷也是最为严重的劣化视频质量的缺陷之一。花屏具体表现就是在视屏中出现大块的连续色块，花屏会影响用户体验同时也会影响后续智能化处理。
现有检测花屏的方法主要是在视频解码前检测视频图像的关键帧，若关键帧数据完整，则后面的非关键帧有效；若关键帧不完整，则后面的非关键帧无效，丢弃非关键帧。现有的解决方式容易导致数据传输丢包漏检、视频播放卡顿。
发明内容
本发明克服上述的现有检测花屏的方法的容易导致数据传输丢包漏检、视频播放卡顿等技术缺陷，提供了一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法，包括如下步骤：
S1：选择单张原图像，并将原图像进行灰度处理，得到对应的灰度图；
S2：对S1生成的灰度图缩放成宽度为a像素的图，高度相应的缩放；
S3：统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差；
S4：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图像为花屏图像；否则，执行S5；
S5：判断原图像为正常图像；
其中a表示图像的像素，a小于原图像的宽度。
S5还包括如下步骤：
S1.1：将原图像缩放成宽度为b像素的图，高度相应的缩放；
S1.2：统计缩放后的图片上垂直方向上的像素值的方差；
S1.3：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图为花屏；否则，执行S1.4；
S1.4：判断原图像为正常图像；
其中b表示图像的像素，b的取值大于a的取值。
S1.4还包括采用Adaboost算法检测灰度图，判断原图像是否有水印文字，若有，则判断该图像为花屏；否则，判断该原图为正常图像。
与现有技术相比，本发明的技术方案的有益效果是：
提高视频传输丢包检测率，降低视频播放的卡顿时间，提高视频播放效率，更为及时的检测视频传输中出现的花屏现象。
附图说明
图1为本发明方法原理流程图；
图2为本发明实施例的原理流程图；
图3为本发明的实施例的原理流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1：
如图1所示，一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法，包括如下步骤：
S1：选择单张原图像，并将原图像进行灰度处理，得到对应的灰度图；
S2：对S1生成的灰度图缩放成宽度为a像素的图，高度相应的缩放；
S3：统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差；
S4：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图像为花屏图像；否则，执行S5；
S5：判断原图像为正常图像；其中a表示图像的像素，a小于原图像的宽度。
花屏图像的特点在于，从图像的下方到与正常图像的交界处，每列的像素值基本相同，但在图像与正常图像的交界处像素值会突变。根据该特点来判断图像是否存在花屏，也即是在传输中否存在丢包。
对原图像进行灰度处理从而可以得到对应的灰度图像，灰度图像是由灰度值不同的像素点组成的。灰度图像中像素点的灰度值有256个灰度级别，任一像素点的灰度值在0至255之间。
将原图像处理后得到的灰度图像缩小成一个小图，比如宽度为64像素高度相应的缩小。将原图像缩放成一个小图可以快速的定位花屏与正常图像的分界线。S3统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差是从图像最小方遍历每行，记录每行像素值的方差。
从图像的最下方遍历每行，计算每一行像素值方差，看是否存在像素值方差突变的一行，若存在则像素值突变的行就是花屏与正常图像的分界线；若不存在，就认为该图像为正常图像，不存在花屏，不存在丢包。
将原图缩放成一个小图，虽然可以快速区分是否存在花屏，但是很容易误判。当缩小一定程度后，当花屏与正常图像的分界不是很大的时候，小图就忽略了原图像中很多的细节，容易将花屏图像判断为正常图像。因而，在上一判断的基础上，再将原图像处理后的灰度图缩放成比上一缩放图更大些尺寸的图，再对其进行判断。参考图2，具体方法如下：
S5还包括如下步骤：
S1.1：将原图像缩放成宽度为b像素的图，高度相应的缩放；
S1.2：统计缩放后的图片上垂直方向上的像素值的方差；
S1.3：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图为花屏；否则，执行S1.4；
S1.4：判断原图像为正常图像；其中，b表示图像的像素，取值范围为，b的取值大于a的取值。例如，b的取值可以为150，也即将原图像对应的灰度图缩放成宽为150像素高做相应调整的图。
基于上述两种判断方式，虽然可以将大部分的花屏图像检测出来，但对于背景单一的场景，会出现误判的情况，例如对于原图像为白墙，地面等。对于此种情形，有必要再进行判断。对于监控领域图像，开发者会在图像上引上水印。此类图像有如下特点：在有文字水印处梯度大，但在花屏图像中有文字水印处梯度小。根据该特点，通过Adaboost算法检测是否为花屏图像。具体检测方法如下，参考图3：
S1.4还包括采用Adaboost算法检测灰度图，判断原图像是否有水印文字，若有，则判断该图像为花屏；否则，判断该原图为正常图像。
用Adaboost算法训练一个分类器，用检测框遍历图像，对检测框内的图像有无水印文字进行判断。
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于图像处理检测视频传输丢包的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1：选择单张原图像，并将原图像进行灰度处理，得到对应的灰度图；
S2：对S1生成的灰度图缩放成宽度为a像素的图，高度相应的缩放；
S3：统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差；
S4：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图像为花屏图像；否则，执行S5；
S5：判断原图像为正常图像；
其中a表示图像的宽，a小于原图像的宽度；
所述S5还包括如下步骤：
S1.1：将原图像缩放成宽度为b像素的图，高度相应的缩放；
S1.2：统计缩放后的图片上垂直方向上的像素值的方差；
S1.3：判断是否存在像素值方差突变的行，若是，则判断原图为花屏；否则，执行S1.4；
S1.4：判断原图像为正常图像；
其中b表示图像的宽；
所述b的取值大于a的取值；
所述S1.4还包括采用Adaboost算法检测灰度图，判断原图像是否有水印文字，若有，则判断该图像为花屏；否则，判断该原图为正常图像。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理检测视频传输丢包的方法，其特征在于，所述S3中统计缩放后的图片上的垂直方向上的每行像素值的方差是从图像最小方遍历每行，记录每行像素值的方差。
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