CN111586399B - 一种视频源中蓝光危害的评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频源中蓝光危害的评估方法，简单来讲，当视频源用色彩空间RGB表示时，就把每帧各像素的B值相加，除以此帧总像素，求得此帧的平均值，再对视频源的时长进行积分(累加)，所得的值便可反映整个视频源的蓝光危害程度。显然，也可给出每段视频源的蓝光危害值及某个视频源蓝光危害对时间的平均值；所有数字视频源格式均可转换成用色彩空间RGB表示；对于已是模拟视频源的信号，如，但不限于VGA格式，可将其中的蓝色信号通过A/D转换，再次变成反映蓝光强度的数字信号，故本发明依然有效。本发明能定量给出各种视频源，含PPT等图像的蓝光危害程度，尤其能定量描述少儿及影视节目的蓝光危害程度，对人类光健康有较大意义。
Description
技术领域
本发明涉及光健康显示领域，具体涉及一种视频源中蓝光危害的评估方法。
背景技术
近年来，围绕人眼的“非视觉功能(Non-Visual Effects of Light)”的研究日益深入，蓝光危害已远超出“视觉功能”的范围。当前形势是：在“视觉功能”方面，我国近十年的“近视防治”可以讲是完败，这可能意味着方向错误；在“非视觉功能”方面，夜间光线中的蓝光通过影响“褪黑素”及“皮质醇”等人体最基本激素分泌而导致“性早熟”、“乳腺癌”、“糖尿病”、“肥胖症”的现象，正引起广泛重视；光的这种影响也是通过眼睛，但看不见，所以称为非视觉，其影响的峰值在蓝光区域，这才是更重要的蓝光危害，2019年10月，CIE(国际照明委员会)再次就光的非视觉效应，倡导全人类“在正确的时间照正确的光线”，夜间正确的光线其实是“黑暗”。
随着中国引领全球5G发展，随着万物互联，国人乃至全人类正变得起来越“手机控”或“屏控”。经测得各式LED背光屏在白平衡时，蓝光含量大都是烛光的16倍，故这里面传输的视频信号对人类健康的负面影响应引起大家重视，而目前并没有对视频信号中的蓝光含量进行管控，比如一些少儿动画节目，往往画面又白又亮，颜色越白，含蓝光越多！虽然屏的亮度是观点可调的，但蓝光含量的相对值则是视频源本身决定的。
描述视频源的颜色通用RGB(红绿蓝)或YUV(亮度及色坐标的UV值)这两种色坐标表示，两种色坐标的转换公式如下：
R＝Y+1.14V
G＝Y-0.39U-0.58V
B＝Y+2.03U
本申请主要采用RGB色坐标，用蓝光B值代表蓝光危害。视频的每一帧图像由各像素组成，分成行列，可用矩阵表示。这一帧的蓝光量是各像素B值的累加再乘以这一帧的播放时间，而整个视频源播放后的蓝光总量就是所有帧蓝光含量的累加。
目前视频源在解压播放过程中，其数据流包含每帧，每像素点的RGB信息，若能读取视频源数据流中的B值，并进行时间积分(累加)，就能得到整个视频源的蓝光危害值。为方便起见，还可求得对播放时间的平均值，此平均值更能直观反映视频源中的蓝光危害程度，而蓝光危害总量取决于播放或观看时间。若再进一步，若一个视频源被很多人观看，其造成的社会蓝光危害量还要乘以观众人数。如此，以后的视频制作，大家就不能为所欲为，一些广告片，也要考虑对观众的蓝光危害，也即任何视频源天生都带有蓝光危害隐患。
目前视频源(含图像)有多种格式，它们之间是可以相互转换的。格式工厂(FormatFactory)是多功能的多媒体格式转换软件，它可以实现大多数视频间、及图像间不同格式之间的相互转换。格式视频包括：MP4、AVI、3GP、WMV、MKV、VOB、MOV、FLV、SWF、GIF；图像格式包括：JPG、PNG、ICO、BMP、GIF、TIF、PCX、TGA等。所以，本申请所谓的视频源，还包括图像，如PPT之类的。
目前流行的编程软件Python及其巨大的涉及视频编程的ffmpeg库可用于完成本发明。
若不想编程，一个最简单的方法就是从VGA中截取蓝光信号，通过A/D转换，变成蓝光危害的数字信号，然后对时间进行累加或积分，就得到视频源的蓝光危害总量。
发明内容
本发明的目的是提供一种定量估算视频源中蓝光危害程度的方法，视频源也包括图像如PPT的，从而为影视制作、互联网教学、多媒体学习、VR及万物互联、短视频直播、广告制作增加光健康规则，唤起民众光健康意识，最终达到将视频源中的蓝光危害在设计制作时就降低到最低程度，其中视频源包括数字视频源、模拟源及图像，即包含动态或静止显示画面。
本发明目的是这样实现的：一种定量估算视频源中蓝光危害程度的方法，包括两种技术方案：方案1是纯软件方法，方案2是软硬件相结合的方法，分别说明如下：
方案1,纯软件法包含如下步骤：
S1：将视频源转换成MPEG视频格式。常用频源的格式有：MP4、AVI、3GP、WMV、MKV、VOB、MOV、FLV、SWF、GIF；可通过“格式工厂”(Format Factory)多功能的多媒体格式转换软件来实现相互转换，在本实施例中，统一转成MP4形式；另外，显示图像时，图像格式有：JPG、PNG、ICO、BMP、GIF、TIF、PCX、TGA等。它们之间也可通过“格式工厂”进行转换，图像的蓝光含量也是由各像素组成。
S2：选用python编程语言，导入其视频处理库ffmpeg，获取待测视频源像素格式、长度及像素的矩阵行列信息；为后面设置矩阵指针服务并了解整个视频的长度；在本方案中，提取的蓝光危害程度和视频源的像素多少无关，最后要对每帧的像素进行平均；换句话讲，本方案不考虑显示屏的尺寸及屏的整体亮度调节，本方案关心的是视频源的相对蓝光危害程度，即约定所有像素的蓝光成份叠加后，除以总像素便定义了这一帧的相对蓝光危害程度。
S3：导入视频处理库ffmpeg库及矩阵处理numpy库，读取视频文件，解码并转换视频到RGB24空间；在本技术方案中RGB三原色各用8位二进制表示，即每种颜色分成256种色，RGB三种共需24位二进制表示。矩阵元的指针由帧、像素行、像素列组成，内容即RGB值。
S4：将解码输出的RGB24格式视频信息转换到numpy矩阵；读取视频数据流，并依次序放入矩阵。
S5：提取矩阵元RGB24中的蓝光(8位)，对每帧所有像素(矩阵元)进行累加，即得这一帧的总蓝光强度；在本技术方案中，一边读取数据流，一边进行处理，计算每一帧的蓝光平均强度，也即对像素进行平均。
S6：再乘以这一帧的播放时间，然后对所有帧进行累加，即得整个视频源的蓝光危害相对程度；若对某段视频进行分时统计，也能给出播放过程中，累计的蓝光危害相对程度及即时蓝光危害相对程度；观众所经受的绝对蓝光危害程度还取决于屏的大小，观看距离；故在此申请中，只考虑蓝光危害的相对程度。
为了确定蓝光危害程度的相对值，以上步骤同样适合统计红光及绿光成份的强度值。
方案2，即软硬件相结合方案的说明：
目前所有能接投影仪的物理播放器，都配有VGA之类的模拟接口，或者配置有通过USB转VGA之类的软硬件。且视频拍摄，视频监控的原始信号都是模拟量，故此方案允许一边拍摄，一边监控视频源的蓝光含量，从而在初期影视制作过程中，就有意识地控制作品的蓝光含量。
VGA接头共15针，其中1脚对应红基色模拟信号，2脚对应绿基色模拟信号,3脚对应蓝基色模拟信号，6脚对应红基色模拟地，7脚对应绿基色模拟地，8脚对应蓝基色模拟地。本方案主要截取蓝光模拟信号，但为全面考虑，红光及绿光模拟信号可能也需要截取，不再赘述，方法如下：
电脑1中配置有A/D模数转换采集卡3，也设置有视频模拟输出接口VGA口，电脑1通过VGA接口电缆5连接到电脑显示屏2，蓝光信号从VGA插头管脚6中的第3脚及第8脚引出，经过截取蓝光信号的前处理器4处理后，接入A/D模数转换采集卡3。
将待评估的视频源拷入电脑1进行播放，为节省测量时间，选择快速播放是可行的；若电脑1是自带显示屏的笔记本电脑，则外置的电脑显示屏2可省去，此时截取蓝光信号的前处理器4直接和VGA接口的相应管脚3及管脚8相连；A/D模数转换采集卡3对播放的内容进行采取；转换成数字信号存入文件，然后对播放时间进行积分(累加)，再根据快速播放时的加速倍数，调整后给出正常播放时的蓝光危害程度。
这一方案统计视频源蓝光危害程度的速度取决于播放软件。由于各种视频格式源自带有播放软件，故无需对视频源进行格式转换，节省了这部分的时间，故相比前面技术方案1，本方案监测蓝光的整体速度也不一定慢。此外，截取蓝光信号的前处理器4和A/D模数转换采集卡3的A/D转换功能完全能整合到一个盒子内，变成一智能采集盒。类似这种变化就不一一赘述。
方案1及与方案2之间，及各种视频源格式之间或图像之间，需要有反应视频源蓝光危害程度的校正，优选但不限于，使用电视台的标准视频信号，或使用6000K色温的标准白平衡视频信号。
当得到视频源蓝光成分的累加值或对时间的平均值后，人为对视频源的蓝光危害程度进行等级划分，从最小到最大共分5级(Ⅰ至Ⅴ级)，让观众直观地了解视频源的蓝光危害程度；视频播放过程中，将蓝光危害等级、程度及随着播放时间的累计值在显示屏中显示出来。
本发明的有益效果：
1.用三基色(RGB)显示中的B值来定量评估视频源的蓝光危害量，可用于评估市场上所有的影视产品。
2.为少儿视频节目及网络教学增加了光健康一环。
3.为手机短视频及广告增加了光健康的紧箍咒，从而有利于避免垃圾视频的泛滥传播，也节约网络资源，节约能源。
附图说明
图1为提取视频源中蓝光危害程度的流程图。
图2为从模拟视频信号中截取蓝光危害程度的方框图。
图3为模拟视频信号接口VGA的引脚图。
图4为从模拟视频信号接口VGA截取蓝光危害信号的前处理器图。
附图标记：电脑1、电脑显示屏2、A/D模数转换采集卡3、截取蓝光信号的前处理器4、VGA接口电缆5、VGA插头管脚6。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：一种定量估算视频源中蓝光危害程度的方法。参见图1。
一种定量估算视频源中蓝光危害程度的方法，包括以下主要步骤：
S1：将视频源转换成MPEG视频格式。常用频源的格式有：MP4、AVI、3GP、WMV、MKV、VOB、MOV、FLV、SWF、GIF；可通过“格式工厂”(Format Factory)多功能的多媒体格式转换软件来实现相互转换，在本实施例中，统一转成MP4形式；另外，显示图像时，图像格式有：JPG、PNG、ICO、BMP、GIF、TIF、PCX、TGA等。它们之间也可通过“格式工厂”进行转换，图像的蓝光含量也是由各像素组成。
S2：选用python编程语言，导入其视频处理库ffmpeg，获取待测视频源像素格式、长度及像素的矩阵行列信息；为后面设置矩阵指针服务并了解整个视频的长度；在本实施例中，提取的蓝光危害程度和视频源的像素多少无关，最后要对每帧的像素进行平均；换句话讲，本实施例不考虑显示屏的尺寸及屏的整体亮度调节，本实施例关心的是视频源的相对蓝光危害程度，即约定所有像素的蓝光成份叠加后，除以总像素便定义为这一帧的相对蓝光危害程度。
S3：导入视频处理库ffmpeg库及矩阵处理numpy库，读取视频文件，解码并转换视频到RGB24空间；在本实施例中RGB三原色各用8位二进制表示，即每种颜色分成256种色，RGB三种颜色一组共占据24位二进制。矩阵元的指针由帧、像素行、像素列组成，矩阵无内容含RGB值。
S4：将解码输出的RGB24格式视频信息转换到numpy矩阵；读取视频数据流，并依次序放入矩阵。
S5：提取矩阵元RGB24中的蓝光(8位)，对每帧所有像素(矩阵元)进行累加，即得这一帧的总蓝光强度；在本实施例中，一边读取数据流，一边进行处理，计算每一帧的蓝光平均强度，也即对像素进行平均。
S6：再乘以这一帧的播放时间，然后对所有帧进行累加，即得整个视频源的蓝光危害相对程度；在本实施例中，既能对每段视频进行分别统计，也能给出播放过程中，累计的蓝光危害相对程度；观众所经受的绝对蓝光危害程度还取决于屏的大小，观看距离；故在此申请中，只考虑蓝光危害的相对程度。
为了确定蓝光相对强度，以上步骤同样适合读出红光及绿光的值。
实施例2：一种通过视频模拟通道定量估算视频源中蓝光危害程度的方法。参见图2-图4，适用于一边拍摄，一边监控视频源的蓝光含量。包括电脑1、电脑显示屏2、A/D模数转换采集卡3、截取蓝光信号的前处理器4、VGA接口电缆5、VGA插头管脚6；
VGA接头共15针，其中1脚对应红基色模拟信号，2脚对应绿基色模拟信号,3脚对应蓝基色模拟信号，6脚对应红基色模拟地，7脚对应绿基色模拟地，8脚对应蓝基色模拟地。本实施例主要截取蓝光模拟信号，但为全面考虑，红光及绿光模拟信号可能也需要截取，不再赘述，方法大同小异，描述如下：
电脑1中配置有A/D模数转换采集卡3，也设置有视频模拟输出接口VGA，电脑1通过VGA接口电缆5连接到电脑显示屏2，蓝光信号从VGA插头管脚6中的第3脚及第8脚引出，经过截取蓝光信号的前处理器4处理后，接入A/D模数转换采集卡3。
将待评估的视频源拷入电脑1进行播放，为节省测量时间，选择快速播放是可行的；电脑1是自带显示屏的笔记本电脑，则外置的电脑显示屏2可省去，截取蓝光信号的前处理器4直接和VGA接口的相应管脚3及管脚8相连；A/D模数转换采集卡3对播放的内容进行采取；转换成数字信号存入文件，然后对播放时间进行积分(累加)，再根据快速播放时的加速倍数，调整后给出正常播放时的蓝光危害程度。
这一实施例统计视频源蓝光危害程度的速度取决于播放软件。由于各种视频格式源自带有播放软件，故无需对视频源进行格式转换，这样，本实施例监测蓝光的整体速度也不一定慢。此外，截取蓝光信号的前处理器4和A/D模数转换采集卡3的A/D转换功能完全可整合到一个盒子内，变成一个智能采集盒。类似这种变化就不一一赘述。
实施例1及实施例2之间，及各种视频源格式或图像之间，需要有反应视频源蓝光危害程度的校正，比如，但不限于，使用电视台的标准视频信号，或使用6000K色温的标准白平衡视频信号；这一校正标准的最终形式，需要在实践中完善，并为大家所共同接受。
当得到视频源蓝光成分的累加值或对时间的平均值后，人为对视频源的蓝光危害程度进行等级划分，从最小到最大共分5级(Ⅰ至Ⅴ级)，让观众直观地了解视频源的蓝光危害程度；视频播放过程中，将蓝光危害等级、程度及随着播放时间的累计值在显示屏中显示出来。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (3)
1.一种视频源中蓝光危害的评估方法，其特征在于，通过视频模拟通道定量估算视频源中蓝光危害程度，适用于一边拍摄制作，一边监控视频源的蓝光含量，包括电脑（1）、电脑显示屏（2）、A/D模数转换采集卡（3）、截取蓝光信号的前处理器（4）、VGA接口电缆（5）、VGA插头管脚（6）；
电脑（1）中配置有A/D模数转换采集卡（3），也设置有视频模拟输出接口VGA，电脑（1）通过VGA接口电缆（5）连接到电脑显示屏（2），蓝光信号从VGA插头管脚（6）中的第3脚及第8脚引出，经过截取蓝光信号的前处理器（4）处理后，接入A/D 模数转换采集卡（3）；
将待评估的视频源拷入电脑（1）进行播放，为节省测量时间，选择快速播放是可行的；截取蓝光信号的前处理器（4）直接和VGA接口的相应管脚3及管脚8相连；A/D模数转换采集卡（3）对播放的内容进行采取；转换成数字信号存入文件，然后对播放时间进行积分；
将完工的视频源进行蓝光危害的软件评估，包括如下步骤：
S1：将视频源通过格式工厂转换成MPEG视频格式；
S2：选用python编程语言，将MPEG视频格式导入视频处理库ffmpeg库，读取视频文件，解码并转换视频到RGB24空间；RGB三原色各用8位二进制表示，即每种颜色分成256种色，RGB三种颜色一组共占据24位二进制；
S3：将解码输出的RGB24格式视频信息转换到numpy矩阵；读取视频数据流，并依次序放入矩阵；
S4：提取矩阵元RGB24中的蓝光，对每帧所有像素进行累加，即得这一帧的总蓝光强度；一边读取数据流，一边进行处理，计算每一帧的蓝光平均强度，也即对像素进行平均；
S5：对所有帧进行累加，最后得整个视频源的蓝光危害相对程度。
2.根据权利要求1所述的一种视频源中蓝光危害的评估方法，其特征在于，以上步骤同样适合统计红光及绿光成份的强度值，用于计算蓝光危害相对程度。
3.根据权利要求1-2任一项所述的一种视频源中蓝光危害的评估方法，其特征在于，当得到视频源蓝光成分的累加值或对时间的平均值后，人为对视频源的蓝光危害程度进行等级划分，让观众直观地了解视频源的蓝光危害程度；视频播放过程中，将蓝光危害等级、程度及随着播放时间的累计值在显示屏中显示出来。
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