CN111556334A - 一种互联网视频平滑方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于互联网领域，具体涉及一种互联网视频平滑方法。它包括：步骤1：输入并存储；输入视频，转换成同时刻的图片，并存储；步骤2：判断；若判断视频连续，那么直接显示图像，并重复循环；步骤3：替代平滑；若视频内容是本视频以前重复出现过的，那么用以前视频中与当前视频时刻对应的视频进行显示；步骤4：预测平滑；若视频内容是本视频以前没有出现的，那么用预测的方式进行平滑。本发明的显著效果是：(1)本申请将视频是否连续的判断转换为图像角度的判断，使得计算量级有明显下降，运算速度快，节约系统开销；(2)本申请替代平滑和预测平滑，能将所有视频卡顿的问题都解决，没有出现处理盲区。

Description

一种互联网视频平滑方法
技术领域
本发明属于互联网领域，具体涉及一种互联网视频平滑方法。
背景技术
在互联网越来越普及的今天，在互联网上进行在线视频观看是一件非常普遍的事情。但是由于网络传输容量有限，所以当大量视频同时在网络上传输的时候，经常会出现视频卡顿，或者丢失部分视频信息的情况。
现有技术中一般都采用增加网络容量，增加视频压缩程度的方法解决上述问题。然而网络容量的增加涉及到硬件设备的更换，成本大、时间周期长，难以短时间内产生效果。增加视频压缩程度一般都采用抽样压缩的方式进行，这样会让视频观看效果变差，甚至一部分细节根本呈现不出来。
因此需要一种能够在网络传输效果不够好的时候，对视频平滑的方法。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷，提供一种互联网视频平滑方法。
本发明是这样实现的：一种互联网视频平滑方法，包括下述步骤：
步骤1：输入并存储
输入视频，转换成同时刻的图片，并存储；
步骤2：判断
若判断视频连续，那么直接显示图像，并重复循环；
步骤3：替代平滑
若视频内容是本视频以前重复出现过的，那么用以前视频中与当前视频时刻对应的视频进行显示；
步骤4：预测平滑
若视频内容是本视频以前没有出现的，那么用预测的方式进行平滑。
如上所述的一种互联网视频平滑方法，其中，所述的步骤1包括下述内容，
接收视频信号，根据本地系统的硬件条件，将视频拆解为单位时间的图像信号，该图像信号记为Sat、Sbt、Sct，其中t表示时间，Sat、Sbt、Sct分别对应RGB颜色，即Sat对应红色，Sbt对应绿色，Sct对应蓝色，所有Sat、Sbt、Sct矩阵均为m×n阶的矩阵，m、n分别是图像信号的长宽值，矩阵中每个元素的值是该图像对应点的颜色值，Sat中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000021
Sbt中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000022
Sct中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000023
其中i、j表示矩阵的行、列值，t表示时刻，
存储该图像信号Sat、Sbt、Sct。
如上所述的一种互联网视频平滑方法，其中，所述的步骤2包括下述内容，
当t大于等于2时，判断图像是否卡顿，
判断图像是否卡顿可以采用任意现有方法进行，
若判断结果为不卡顿，则直接用图像信号Sat、Sbt、Sct对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若判断结果为卡顿，执行步骤3。
如上所述的一种互联网视频平滑方法，其中，所述的步骤3包括下述内容，
步骤3.1：计算并排序
计算下列差值
Figure BDA0002428193790000031
Figure BDA0002428193790000032
…
Figure BDA0002428193790000033
Figure BDA0002428193790000034
Figure BDA0002428193790000035
…
Figure BDA0002428193790000036
Figure BDA0002428193790000037
Figure BDA0002428193790000041
…
Figure BDA0002428193790000042
对qa1、qa2、…、qa(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qad，对qb1、qb2、…、qb(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qbe，对qc1、qc2、…、qc(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qcf，
若d＝e＝f，那么令g＝d＝e＝f，并执行步骤3.2；
若d＝e＝f不成立，那么令
Figure BDA0002428193790000043
并执行步骤3.2；其中
Figure BDA0002428193790000044
符号表示向上取整，
步骤3.2：判断相似区间
判断g值所在的区间范围，给中间参数k赋值；
Figure BDA0002428193790000045
若k＝0，那么用图像信号S1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若k≠0，那么进行下面的判断
Figure BDA0002428193790000046
Figure BDA0002428193790000047
…
Figure BDA0002428193790000051
Figure BDA0002428193790000052
Figure BDA0002428193790000053
…
Figure BDA0002428193790000054
Figure BDA0002428193790000055
Figure BDA0002428193790000056
…
Figure BDA0002428193790000057
其中
Figure BDA0002428193790000058
的含义与前同，
其中的P是阈值，具体数值由外部输入，一般取u×m×n，m和n是图像的长宽尺寸，u为系数，u的取值范围为10-100，优选值为30，
若上述不等式均成立，那么用图像信号Sg+1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若上述不等式中有任意一个不成立，那么执行步骤4。
如上所述的一种互联网视频平滑方法，其中，所述的步骤4包括下述内容，
步骤4：预测平滑
计算t时刻的预测值
分别用下面的公式计算S′at、S′bt、S′ct
Figure BDA0002428193790000061
Figure BDA0002428193790000062
Figure BDA0002428193790000063
用图像合成的方法将S′at、S′bt、S′ct合成为完成图像S′t，用S′t显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理。
本发明的显著效果是：(1)本申请将视频是否连续的判断转换为图像角度的判断，使得计算量级有明显下降，运算速度快，节约系统开销；(2)本申请替代平滑和预测平滑，能将所有视频卡顿的问题都解决，没有出现处理盲区；(3)本申请的替代平滑，选择同视频中重复出现的内容进行平滑，使得平滑过程最为接近实际情况，平滑效果好；(4)本申请的预测平滑，计算出了与实际最为接近图像信息，可以一定程度上解决视频卡顿的情况。
具体实施方式
一种互联网视频平滑方法，包括下述步骤：
步骤1：输入并存储
接收视频信号，根据本地系统的硬件条件，将视频拆解为单位时间的图像信号，该图像信号记为Sat、Sbt、Sct，其中t表示时间，Sat、Sbt、Sct分别对应RGB颜色，即Sat对应红色，Sbt对应绿色，Sct对应蓝色，所有Sat、Sbt、Sct矩阵均为m×n阶的矩阵，m、n分别是图像信号的长宽值，矩阵中每个元素的值是该图像对应点的颜色值，Sat中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000071
Sbt中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000072
Sct中每个点的颜色值记为
Figure BDA0002428193790000073
其中i、j表示矩阵的行、列值，t表示时刻。
存储该图像信号Sat、Sbt、Sct。
步骤2：判断
当t大于等于2时，判断图像是否卡顿。
判断图像是否卡顿可以采用任意现有方法进行。
例如专利号为201711401763.7、201910328158.4、201910845744.6均提供了图像卡顿的判断方法。现有技术中的其他方法也是可以使用的。
若判断结果为不卡顿，则直接用图像信号Sat、Sbt、Sct对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若判断结果为卡顿，执行步骤3。
步骤3：替代平滑
步骤3.1：计算并排序
计算下列差值
Figure BDA0002428193790000081
Figure BDA0002428193790000082
…
Figure BDA0002428193790000083
Figure BDA0002428193790000084
Figure BDA0002428193790000085
…
Figure BDA0002428193790000086
Figure BDA0002428193790000087
Figure BDA0002428193790000088
…
Figure BDA0002428193790000089
对qa1、qa2、…、qa(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qad，对qb1、qb2、…、qb(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qbe，对qc1、qc2、…、qc(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qcf。
若d＝e＝f，那么令g＝d＝e＝f，并执行步骤3.2；
若d＝e＝f不成立，那么令
Figure BDA0002428193790000091
并执行步骤3.2；其中
Figure BDA0002428193790000092
符号表示向上取整。
步骤3.2：判断相似区间
判断g值所在的区间范围，给中间参数k赋值；
Figure BDA0002428193790000093
若k＝0，那么用图像信号S1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若k≠0，那么进行下面的判断
Figure BDA0002428193790000094
Figure BDA0002428193790000095
…
Figure BDA0002428193790000096
Figure BDA0002428193790000097
Figure BDA0002428193790000101
…
Figure BDA0002428193790000102
Figure BDA0002428193790000103
Figure BDA0002428193790000104
…
Figure BDA0002428193790000105
其中
Figure BDA0002428193790000106
的含义与前同。
其中的P是阈值，具体数值由外部输入，一般取u×m×n，m和n是图像的长宽尺寸，u为系数，u的取值范围为10-100，优选值为30。
若上述不等式均成立，那么用图像信号Sg+1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若上述不等式中有任意一个不成立，那么执行步骤4。
步骤4：预测平滑
计算t时刻的预测值
分别用下面的公式计算S′at、S′bt、S′ct
Figure BDA0002428193790000111
Figure BDA0002428193790000112
Figure BDA0002428193790000113
用图像合成的方法将S′at、S′bt、S′ct合成为完成图像S′t，用S′t显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理。

Claims (5)

1.一种互联网视频平滑方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：输入并存储
输入视频，转换成同时刻的图片，并存储；
步骤2：判断
若判断视频连续，那么直接显示图像，并重复循环；
步骤3：替代平滑
若视频内容是本视频以前重复出现过的，那么用以前视频中与当前视频时刻对应的视频进行显示；
步骤4：预测平滑
若视频内容是本视频以前没有出现的，那么用预测的方式进行平滑。
2.如权利要求1所述的一种互联网视频平滑方法，其特征在于：所述的步骤1包括下述内容，
接收视频信号，根据本地系统的硬件条件，将视频拆解为单位时间的图像信号，该图像信号记为Sat、Sbt、Sct，其中t表示时间，Sat、Sbt、Sct分别对应RGB颜色，即Sat对应红色，Sbt对应绿色，Sct对应蓝色，所有Sat、Sbt、Sct矩阵均为m×n阶的矩阵，m、n分别是图像信号的长宽值，矩阵中每个元素的值是该图像对应点的颜色值，Sat中每个点的颜色值记为
Figure FDA0002428193780000011
Sbt中每个点的颜色值记为
Figure FDA0002428193780000012
Sct中每个点的颜色值记为
Figure FDA0002428193780000013
其中i、j表示矩阵的行、列值，t表示时刻，
存储该图像信号Sat、Sbt、Sct。
3.如权利要求2所述的一种互联网视频平滑方法，其特征在于：所述的步骤2包括下述内容，
当t大于等于2时，判断图像是否卡顿，
判断图像是否卡顿可以采用任意现有方法进行，
若判断结果为不卡顿，则直接用图像信号Sat、Sbt、Sct对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若判断结果为卡顿，执行步骤3。
4.如权利要求3所述的一种互联网视频平滑方法，其特征在于：所述的步骤3包括下述内容，
步骤3.1：计算并排序
计算下列差值
Figure FDA0002428193780000021
Figure FDA0002428193780000022
…
Figure FDA0002428193780000023
Figure FDA0002428193780000024
Figure FDA0002428193780000025
…
Figure FDA0002428193780000031
Figure FDA0002428193780000032
Figure FDA0002428193780000033
…
Figure FDA0002428193780000034
对qa1、qa2、…、qa(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qad，对qb1、qb2、…、qb(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qbe，对qc1、qc2、…、qc(t-2)从小到大进行排序，取最小的值记为qcf，
若d＝e＝f，那么令g＝d＝e＝f，并执行步骤3.2；
若d＝e＝f不成立，那么令
Figure FDA0002428193780000035
并执行步骤3.2；其中
Figure FDA0002428193780000036
符号表示向上取整，
步骤3.2：判断相似区间
判断g值所在的区间范围，给中间参数k赋值；
Figure FDA0002428193780000037
若k＝0，那么用图像信号S1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若k≠0，那么进行下面的判断
Figure FDA0002428193780000041
…
Figure FDA0002428193780000042
Figure FDA0002428193780000043
Figure FDA0002428193780000044
…
Figure FDA0002428193780000045
Figure FDA0002428193780000046
Figure FDA0002428193780000047
…
Figure FDA0002428193780000048
其中
Figure FDA0002428193780000051
的含义与前同，
其中的P是阈值，具体数值由外部输入，一般取u×m×n，m和n是图像的长宽尺寸，u为系数，u的取值范围为10-100，优选值为30，
若上述不等式均成立，那么用图像信号Sg+1对应的视频显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理；
若上述不等式中有任意一个不成立，那么执行步骤4。
5.如权利要求4所述的一种互联网视频平滑方法，其特征在于：所述的步骤4包括下述内容，
步骤4：预测平滑
计算t时刻的预测值
分别用下面的公式计算S′at、S′bt、S′ct
Figure FDA0002428193780000052
Figure FDA0002428193780000053
Figure FDA0002428193780000054
用图像合成的方法将S′at、S′bt、S′ct合成为完成图像S′t，用S′t显示，并回到步骤1，进行下一时刻视频的平滑处理。
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