CN112261404A - 嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，在解码器端，对接收到的视频图像TS流进行解码，在解码过程中，依次获取GOP信息、计算GOP数据；获取逆量化后的DCT宏块系数、计算GOP数据；获取重建后的图像数据，计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图；根据设置的相应统计阈值，判别是否为黑场以及黑场的长度和位置。实时检测视听信息流中出现的黑场、连续黑场，而且能判断黑场出现的位置，充分利用解码器的计算资源、存贮BUFF资源和解码过程产生的中间结果、不需要额外增加资源(计算资源、存储资源)、大量节省计算成本。提高黑场检测报警实时响应度；黑场识别率达到99％以上，满足国家广电局的有关要求。

Description

嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法
技术领域
本发明属于广播电视图像处理领域，具体涉及一种嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法。
背景技术
广播电视互联网新媒体视听信息监测监管中需要对视频图像的质量进行检测，黑场是视频图像序列中的一帧或连续几帧图像出现黑画面，即一帧图像内的像素值统计意义上全为低像素值(0～15)；
视频图像序列中出现黑场的原因有2种：
1、有意为之，视频内容需要黑画面；
2、数字电视播出时、传输过程中或电视机接受端解码过程中出现干扰和故障，导致黑画面出现。
目前，数字电视(模拟电视只有很少一部分还在运行)对黑场监测的方法是：
1、电视接收机机顶盒将接收到的(视频压缩图像传输格式)TS流，解码成原始视频图像流；
2、采集原始视频图像流中的一帧图像(采集速度是每秒1或几帧)；
3、计算采集图像的直方图；
4、根据经验阈值和直方图数据判断该幅图像是否为黑场图像；
这种方法的局限性如下：
对解码之后的图像进行黑场判定；
不能做到对每一帧图像进行黑场判定，存在黑场漏判的可能性极大；
计算量大；费时费资源，过高成本；
不能判定黑场出现的位置，是客户端(电视机顶盒)解码时产生的黑场还是在之前播出、传输过程产生的黑场。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，解决了现有技术中黑场检测正确率不高且耗资源量大，不能够准确判断产生黑场位置的问题。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，在解码器端，对接收到的视频图像信息进行解码，在解码过程中，依次获取GOP数据、逆量化后的数据、重建的图像数据，并计算GOP数据、宏块DCT系数、局部直方图，设置相应的统计阈值，根据统计阈值判别是否为黑场以及黑场的长度和位置。
所述黑场检测方法具体包括如下步骤：
步骤1、计算GOP数据量，根据图像黑场像素属性，设定统计阈值GopValue；
步骤2、计算宏块DCT系数，根据图像黑场频域属性，设定统计阈值DctValue；
步骤3、计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，根据图像黑场直方图属性设定统计阈值组，HisValue[I|i＝0,…255]；
步骤4、依据GopValue、DctValue和HisValue[i|i＝0,…255]，判定图像是否为黑场、黑场的长度、黑场产生的可能位置。
黑场产生的可能位置包括客户端解码器之前、解码器解码过程中或解码完重建图像后。
计算GOP数据量时采用I帧、P帧、B帧的格式，以及帧内预测和帧间预测算法。
计算宏块DCT系数采用Zigzeg变址方法，判断黑场图像数据在频域的能量特征。
计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，用于判断黑场产生的位置。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、实时检测视听信息流中出现的黑场、连续黑场。
2、能判断黑场出现的位置：客户解码器输入前、或解码过程中。
3、充分利用解码器的计算资源、存贮BUFF资源和解码过程产生的中间结果、不需要额外增加资源(计算资源、存储资源)、节省成本。
4、试验以及实用中黑场识别率达到99％以上，满足国家广电局的有关要求。
附图说明
图1为本发明嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的结构及工作过程作进一步说明。
嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，在解码器端，对接收到的视频图像信息进行解码，在解码过程中，依次获取GOP数据、逆量化后的数据、重建的图像数据，并计算GOP数据、宏块DCT系数、局部直方图，设置相应的统计阈值，根据统计阈值判别是否为黑场以及黑场的长度和位置。
具体实施例，如图1所示，
嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，在解码器端，对接收到的视频图像TS流进行解码，解码过程包括依次进行熵解码、逆量化、逆变换、帧内或帧间预测、滤波、重建图像的步骤；
在解码过程中，获取不同位置的数据进行处理，并判断黑场，具体的步骤如下：
步骤1、根据图像黑场像素属性，设定统计阈值，并计算GOP数据，记为GopValue；根据图像黑场频域属性，设定统计阈值，并计算DCT系数，记为DctValue；根据图像黑场直方图属性设定统计阈值组，并计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，记为HisValue[I|i＝0,…255]；
步骤2、解码器接收到视频图像信息后，获取GOP数据，计算GOP数据量，记为GopValue_1；
步骤3、在逆量化后，获取逆量化后逆变换前的数据，计算宏块DCT系数，记为DctValue_1；
步骤4、在重建图像后，获取重建的图像数据，计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图记为HisValue[I|i＝0,…255]_1；
步骤5、依据GopValue_1、DctValue_1和HisValue[i|i＝0,…255]_1，与相对应的阈值进行比较，分析判定图像是否为黑场、黑场的长度、黑场产生的可能位置。
该方案的黑场检测方法嵌入在解码器端中、充分利用解码器的计算资源、存贮BUFF资源和解码过程产生的中间结果；不需要额外增加资源(计算资源、存储资源)、节省成本。
利用了MPEG2、H.264和H.265编、解码国际标准和国内标准协议规定定义、格式、技术和算法，包括：
宏块格式定义和划分方法；
GOP(图像分组)中的I帧、P帧、B帧的格式和帧内预测和帧间预测技术和算法；计算GOP数据量时采用I帧、P帧、B帧的格式，以及帧内预测和帧间预测算法。
DCT(离散余弦变换)的系数及Zigzeg变址方法；判断黑场图像数据在频域的能量特征。计算宏块DCT系数采用Zigzeg变址方法，判断黑场图像数据在频域的能量特征。
CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)上下文有关的自适应二元算术编码等。
该方法中计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，为判断黑场产生的位置提供了重要的依据。
计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，用于判断黑场产生的位置。黑场产生的可能位置包括客户端解码器之前、解码器解码过程中或解码完重建图像后。
通过GopValue_1与相对应的阈值进行比较，可以判断是否在解码前出现黑场以及黑场的长度。
通过DctValue_1与相对应的阈值进行比较，可以判断是否在解码过程中出现黑场以及黑场的长度。
通过HisValue[i|i＝0,…255]_1与相对应的阈值进行比较，可以判断是否在解码完重建图像后出现黑场以及黑场的长度。
以上对本发明的较佳实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的部分应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例，这并不影响本发明的实质内容。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (6)

1.嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：在解码器端，对接收到的视频图像信息进行解码，在解码过程中，依次获取GOP数据、逆量化后的数据、重建的图像数据，并计算GOP数据、宏块DCT系数、局部直方图，设置相应的统计阈值，根据统计阈值判别是否为黑场以及黑场的长度和位置。
2.根据权利要求1所述的嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：所述黑场检测方法具体包括如下步骤：
步骤1、计算GOP数据量，根据图像黑场像素属性，设定统计阈值GopValue；
步骤2、计算宏块DCT系数，根据图像黑场频域属性，设定统计阈值DctValue；
步骤3、计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，根据图像黑场直方图属性设定统计阈值组，HisValue[I|i＝0,…255]；
步骤4、依据GopValue、DctValue和HisValue[i|i＝0,…255]，判定图像是否为黑场、黑场的长度、黑场产生的可能位置。
3.根据权利要求2所述的嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：黑场产生的可能位置包括客户端解码器之前、解码器解码过程中或解码完重建图像后。
4.根据权利要求2所述的嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：计算GOP数据量时采用I帧、P帧、B帧的格式，以及帧内预测和帧间预测算法。
5.根据权利要求2所述的嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：计算宏块DCT系数采用Zigzeg变址方法，判断黑场图像数据在频域的能量特征。
6.根据权利要求2所述的嵌入在解码器端的图像质量黑场检测方法，其特征在于：计算宏块地址对应的图像区域的局部直方图，用于判断黑场产生的位置。
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