CN112788329A - 视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 - Google Patents
视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112788329A CN112788329A CN202011556134.3A CN202011556134A CN112788329A CN 112788329 A CN112788329 A CN 112788329A CN 202011556134 A CN202011556134 A CN 202011556134A CN 112788329 A CN112788329 A CN 112788329A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- video
- frame
- image
- partition
- frame image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000003068 static effect Effects 0.000 title claims abstract description 84
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims abstract description 114
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 26
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 235000019642 color hue Nutrition 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000246 remedial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/02—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for colour television signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Liquid Crystal Display Device Control (AREA)
- Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)
Abstract
本申请公开一种视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质，视频静帧检测方法，用于播放设备，其中方法包括：获取所述播放设备播放的视频；获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。本申请旨在解决现有视频静帧检测算法相对复杂，占用资源多，而导致最终的检测结果不精确的问题。
Description
技术领域
本发明涉及视频静帧检测领域，尤其涉及一种视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质。
背景技术
随着广播电视事业的飞速发展、数字化进程的不断加快，为了保证播出节目的安全稳定，要在多个环节对视频信号进行静帧检测，根据检测结果判断图像是否发生静帧或中断，便于及时作出补救措施，确保播出节目的稳定性和完整性。
YUV是现代彩色电视摄像系统中采用的一种颜色编码方法，其中“Y”表示明亮度，也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。目前对视频信号中的静帧的检测方法主要是基于对像素点Y，U，V的加权累加得到每一帧的加权和，然后对加权和进行对比。因为视频像素点Y，U，V数据量大，达到每秒几十兆的数据量，加权累加势必要求加法器位数足够多且加法运算足够快。另外，加权求和还需要用乘法器实现几十位的乘法运算，所以算法相对复杂，占用资源多，而导致最终的检测结果不精确。
上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本申请实施例通过提供一种视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质，本申请旨在解决现有视频静帧检测算法相对复杂，占用资源多，而导致最终的检测结果不精确的问题。
本申请实施例提供了一种视频静帧检测方法，用于播放设备，所述方法包括：
获取所述播放设备播放的视频；
获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
在一些实施例中，所述获取分区参数对所述视频帧图像进行分区划分，包括：
获取电视的屏幕分辨率和分区方式；
根据所述分辨率和所述分区方式对所述视频帧图像进行分区划分。
在一些实施例中，所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值，包括：
对所述视频帧图像进行图像直方图处理；
根据图像直方图处理后的图像统计每个分区的图像色彩数值。
在一些实施例中，所述图像色彩数值包括RGB色彩格式数值或者YUV色彩格式数值。
在一些实施例中，所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值的步骤之后，还包括：
对视频帧图像进行时间滤波处理和空间滤波处理。
在一些实施例中，所述基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测，包括：
按照所述视频的播放顺序，比较相邻两帧视频帧图像相对应的每个分区背光亮度值，若后一帧视频帧图像的分区背光亮度值在预设容错范围内，则将后一帧视频帧图像的对应分区标记为静帧分区；
计算后一帧视频帧图像中所述静帧分区的数量占后一帧视频帧图像中分区总数的第一比值；
若所述第一比值大于第一设定阈值，则确定后一帧视频帧图像为静帧画面，统计静帧画面数量；
若所述静帧画面的数量大于第二设定阈值，则发出视频静帧标记信号。
在一些实施例中，后一帧视频帧图像的分区背光亮度值的所述预设容错范围为[a-5，a+5]，其中，a表示前一帧视频帧图像对应的分区背光亮度值。
本申请还提出一种视频静帧检测装置，所述视频静帧检测装置包括：
获取模块，用于获取所述播放设备播放的视频；
划分模块，用于获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计模块，用于统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
转换模块，用于将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
检测模块，用于基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
本申请还提出一种电视，所述电视包括处理器、与所述处理器电连接的存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频静帧检测程序；所述视频静帧检测程序被所述处理器执行时实现所述视频静帧检测方法的步骤。
本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述视频静帧检测方法中的步骤。
本申请的实施例通过获取所述播放设备播放的视频；再获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；再统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；最后基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。由于视频帧图像的获取、分区、统计、数据转换可以通过电视的电视已有的局部调光模块电视实现，因此减少了系统资源的消耗，提升了整机的运行效率。相比现有通过计算视频像素点Y，U，V的加权和进行静帧检测，本申请实施例省掉了大量的图像处理相关的计算，只需要获取视频帧图像的分区背光亮度数据做校验比对，输出静帧检测结果。多分区的背光亮度值是根据视频中每一帧的画面计算出来的背光亮度值，全黑和全白画面对应亮度值最小和最大，因此可以根据背光亮度值来判断当前画面是否静帧。使用电视自带的局部调光硬件模块作为每帧图像获取的窗口，运行速度更快、计算量极少，提升了静帧检测的效率。
附图说明
图1为本申请的电视的一实施例的硬件框架图；
图2为本申请的视频静帧检测方法的一实施例的流程框图；
图3为图2中步骤200的一实施例的流程框图；
图4为图2中步骤300的一实施例的流程框图；
图5为图2中步骤500的一实施例的流程框图；
图6为本申请的视频静帧检测方法的另一实施例的流程框图；
图7为本申请的视频静帧检测装置的一实施例的模块示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
在本申请中，术语“视频静帧”指的是在视频播放过程中，一定长度的视频帧中画面不发生变化。此时一般是由于信号传输故障等原因带来的画面卡顿或者中断。
YUV是现代彩色电视摄像系统中采用的一种颜色编码方法，其中“Y”表示明亮度，也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。目前对视频信号中的静帧检测方法主要是基于对像素点Y，U，V的加权累加得到每一帧的加权和，然后对加权和进行对比。因为视频像素点Y，U，V数据量大，达到每秒几十兆的数据量，加权累加势必要求加法器位数足够多且加法运算足够快。另外，加权求和还需要用乘法器实现几十位的乘法运算，所以算法相对复杂，占用资源多，而导致最终的检测结果不精确。
因此，当前需要解决现有视频静帧检测算法相对复杂，占用资源多，而导致最终的检测结果不精确的问题。鉴于此，本申请提出一种视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质。
请参照图1，下面介绍一种电视，该电视可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选包括无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。所述电视还包括对显示屏进行分区背光控制的local dimming(局部调光)硬件模块。
本领域技术人员可以理解，图1中出示的电视结构并不构成对电视的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及视频静帧检测程序。其中，操作系统是管理和控制电视硬件和软件资源的程序，支持视频静帧检测程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的电视中，用户接口1003主要用于接收视频；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行如上所述的视频静帧检测方法的步骤。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
获取所述播放设备播放的视频；
获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
所述获取分区参数对所述视频帧图像进行分区划分，包括：
获取电视的屏幕分辨率和分区方式；
根据所述分辨率和所述分区方式对所述视频帧图像进行分区划分。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值，包括：
对所述视频帧图像进行图像直方图处理；
根据图像直方图处理后的图像统计每个分区的图像色彩数值。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
所述图像色彩数值包括RGB色彩格式数值或者YUV色彩格式数值。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值的步骤之后，还包括：
对视频帧图像进行时间滤波处理和空间滤波处理。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
所述基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测，包括：
按照所述视频的播放顺序，比较相邻两帧视频帧图像相对应的每个分区背光亮度值，若后一帧视频帧图像的分区背光亮度值在预设容错范围内，则将后一帧视频帧图像的对应分区标记为静帧分区；
计算后一帧视频帧图像中所述静帧分区的数量占后一帧视频帧图像中分区总数的第一比值；
若所述第一比值大于第一设定阈值，则确定后一帧视频帧图像为静帧画面，统计静帧画面数量；
若所述静帧画面的数量大于第二设定阈值，则发出视频静帧标记信号。
在一实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频静帧检测程序，并执行以所述方法包括：
后一帧视频帧图像的分区背光亮度值的所述预设容错范围为[a-5，a+5]，其中，a表示前一帧视频帧图像对应的分区背光亮度值。
本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述视频静帧检测方法中的步骤。
本申请的电视机通过获取所述播放设备播放的视频；再获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；再统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；最后基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。由于视频帧图像的获取、分区、统计、数据转换可以通过电视的电视已有的局部调光模块电视实现，因此减少了系统资源的消耗，提升了整机的运行效率。相比现有通过计算视频像素点Y，U，V的加权和进行静帧检测，本申请实施例省掉了大量的图像处理相关的计算，只需要获取视频帧图像的分区背光亮度数据做校验比对，输出静帧检测结果。多分区的背光亮度值是根据视频中每一帧的画面计算出来的背光亮度值，全黑和全白画面对应亮度值最小和最大，因此可以根据背光亮度值来判断当前画面是否静帧。使用电视自带的局部调光硬件模块作为每帧图像获取的窗口，运行速度更快、计算量极少，提升了静帧检测的效率。
请参照图2，基于上述电视硬件架构，下面提出本申请的视频静帧检测方法的实施例一，所述视频静帧检测方法包括以下步骤：
S100、获取所述播放设备播放的视频；
具体地，所述播放设备包括各种具备播放视频功能的设备，例如播放设备、电视、电脑、智能手机、平板电脑等，本实施例主要以电视进行举例说明。local dimming硬件模块是电视主控CPU特有的硬件模块。获取视频流可通过电视自带local dimming(即局部调光)硬件模块来实现，通过配置局部调光模块的寄存器就可以获得该视频帧图像；
S200、获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
具体地，在局部调光模块中配置寄存器用于存储预设的分区参数，通过局部调光模块读取对应配置好的寄存器中的分区参数，即可对视频的视频帧图像进行分区划分。
进一步地，请参照图3，步骤S200具体包括：
S210、获取电视的屏幕分辨率和分区方式；
S220、根据所述分辨率和所述分区方式对所述视频帧图像进行分区划分。
具体地，下面通过一个例子说明。例如现在电视机显示屏的分辨率是1920*1080。那么电视播放的视频中的每个视频帧图像就是1920*1080个像素点。如果此时设置的分区方式为10*10，即，将视频帧图像划分为100个分区。那么每个分区就是192*108个像素点。
S300、统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
具体地，电视的局部调光模块会自动计算出每一个分区的一组图像色彩数值。所述图像色彩数值包括RGB色彩格式数值或者YUV色彩格式数值。由于电视的显示屏一般采用的都是R G B值表示色彩，本实施例通过电视的局部调光模块会自动计算出每一个分区的一组图像色彩数值。
具体地，请参照图4，在本实施例中步骤S300具体包括：
步骤S310、对所述视频帧图像进行图像直方图处理；
步骤S320、根据图像直方图处理后的图像统计每个分区的图像色彩数值。
通过电视的自带局部调光硬件模块配置寄存器就可以实现视频帧图像直方图处理，并获得每一个分区RGB值的统计数据。通过将视频帧图像进行直方图处理可以增强图像，利用直方图可以对视频帧图像分割中确定合适的阈值，从而对直方图处理后的图像统计更加准确的图像色彩数值。
例如，本实施例用10位二进制数表示0-1023范围的色彩值。例如视频帧图像的某一个分区是纯白色分区，那么此分区的R G B值(1023，1023，1023)。1920*1080的每一帧视频帧图像被划分为100个分区，就会计算出100组R G B值。
S400、将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
具体地，当电视进行局部调光时，电视的局部调光硬件模块通过将屏幕分区的图像亮度转换为分区背光亮度信息，并通过分区背光亮度信息来控制电视的显示屏的分区背光亮度。
因此，本实施例中，在获取图像色彩数值的情况下，可通过电视的局部调光硬件模块将每个视频帧画面的各个分区的图像色彩数值转换成背光亮度值。以视频帧图像的背光亮度值作为判断是否静帧的依据。本实施例可将视频帧图像中每个分区一组10bit的RGB数值转化成一个8bit背光亮度数值。
S500、基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
本实施例中可通过比较多帧视频帧图像的背光亮度值是否发生变化来判断视频是否发生静帧现象。具体地，请参照图5，步骤S500具体包括：
S510、按照所述视频的播放顺序，比较相邻两帧视频帧图像相对应的每个分区背光亮度值，若后一帧视频帧图像的分区背光亮度值在预设容错范围内，则将后一帧视频帧图像的对应分区标记为静帧分区；
具体地，比较相邻的前后两帧视频帧图像中一一对应分区的分区背光亮度值，若后一帧视频帧图像的分区背光亮度值在预设容错范围内，则说明后一帧视频帧图像相较前一帧视频帧图像几乎没发生变化或变化很小，则将后一帧视频帧图像的对应分区标记为静帧分区。
需要说明的是，这里的预设容错范围可以根据实际的需要设置，例如，可以设置于后一帧视频帧图像的分区背光亮度值的所述预设容错范围为[a-5，a+5]，其中，a表示前一帧视频帧图像对应的分区背光亮度值。当前一帧视频帧图像的分区背光亮度值为99时，后一帧视频帧图像的分区背光亮度值为[94，104]范围中任一分区背光亮度值时，则认为后一帧视频帧图像在预设容错范围内。值得一提的是，为了提高视频静帧检测的准确性，应该可能地将预设容错范围内设置地尽量小，例如可以设置于后一帧视频帧图像的分区背光亮度值的所述预设容错范围为[a-2，a+2]，或者[a-1，a+1]，a表示前一帧视频帧图像对应的分区背光亮度值。
S520、计算后一帧视频帧图像中所述静帧分区的数量占后一帧视频帧图像中分区总数的第一比值；
例如后一帧视频帧图像中所述静帧分区的数量为95，而分区总数为100，所以第一比值为95/100＝95％。第一比值越大，说明后一帧的视频帧图像相比前一帧的视频帧图像的变化越小，越有可能发生视频静帧。
S530、若所述第一比值大于第一设定阈值，则确定后一帧视频帧图像为静帧画面，统计静帧画面数量；
具体地，第一设定阈值可以根据实际的需要设置，例如，将第一设定阈值为90％，当第一比值为95％，说明后一帧的视频帧图像相比前一帧的视频帧图像的变化很小，确定为后一帧视频帧图像为静帧画面，统计静帧画面数量。应理解，上述列举的具体数值只是为了所属领域技术人员理解本实施例的技术方案，不应该理解为对本申请的第一设定阈值的限制。
S540、若所述静帧画面的数量大于第二设定阈值，则发出视频静帧标记信号。
相似地，第二设定阈值可以根据实际的需要设置，例如，一般电视画面一秒包含25帧或者30帧画面。可以设置第二设定阈值为25或30的整数，例如将第二设定阈值设置为100。若一秒包含25帧，那么当静帧画面的数量大于100，则说明在至少4秒以上的时间内视频画面没有发生变化，此时应该发生静帧现象，应该发出视频静帧标记信号。
本申请通过获取所述播放设备播放的视频；再获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；再统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；最后基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。由于视频帧图像的获取、分区、统计、数据转换可以通过电视的电视已有的局部调光模块电视实现，因此减少了系统资源的消耗，提升了整机的运行效率。相比现有通过计算视频像素点Y，U，V的加权和进行静帧检测，本申请实施例省掉了大量的图像处理相关的计算，只需要获取视频帧图像的分区背光亮度数据做校验比对，输出静帧检测结果。多分区的背光亮度值是根据视频中每一帧的画面计算出来的背光亮度值，全黑和全白画面对应亮度值最小和最大，因此可以根据背光亮度值来判断当前画面是否静帧。使用电视自带的局部调光硬件模块作为每帧图像获取的窗口，运行速度更快、计算量极少，提升了静帧检测的效率。
基于同一发明构思，请参照图6，本申请还提出实施例二，实施例二建立在实施例一的基础之上。
实施例二
本实施例的视频静帧检测方法包括：
S100、获取所述播放设备播放的视频；
S200、获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
S300、统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
S600、对视频帧图像进行时间滤波处理和空间滤波处理。
本实施例中使用spatial filter(即空间滤波)、temporal filter(即时间滤波)两种滤波方式来解决视频帧图像的间层问题和雨滴问题，便于提高视频静帧检测的准确性。
S400、将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
S500、基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
上述步骤S100至步骤S500的具体实施原理及方式与对应图2的实施例中的步骤S100至步骤S500一致，具体可参见步骤S100至步骤S500的描述。
请参照图7，本申请还提出一种视频静帧检测装置，所述视频静帧检测装置包括：获取模块10、划分模块20、统计模块30、转换模块40以及检测模块50。
其中，获取模块10，用于获取所述播放设备播放的视频；
划分模块20，用于获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计模块30，用于统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
转换模块40，用于将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
检测模块50，用于基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
其中，视频静帧检测装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明视频静帧检测方法的各个实施例，此处不再赘述。
本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的视频静帧检测方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作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范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种视频静帧检测方法，其特征在于，用于播放设备，所述方法包括：
获取所述播放设备播放的视频；
获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计每个视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取分区参数对所述视频帧图像进行分区划分，包括：
获取电视的屏幕分辨率和分区方式；
根据所述分辨率和所述分区方式对所述视频帧图像进行分区划分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值，包括：
对所述视频帧图像进行图像直方图处理；
根据图像直方图处理后的图像统计每个分区的图像色彩数值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像色彩数值包括RGB色彩格式数值或者YUV色彩格式数值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值的步骤之后，还包括：
对视频帧图像进行时间滤波处理和空间滤波处理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测，包括：
按照所述视频的播放顺序，比较相邻两帧视频帧图像相对应的每个分区背光亮度值，若后一帧视频帧图像的分区背光亮度值在预设容错范围内，则将后一帧视频帧图像的对应分区标记为静帧分区；
计算后一帧视频帧图像中所述静帧分区的数量占后一帧视频帧图像中分区总数的第一比值；
若所述第一比值大于第一设定阈值，则确定后一帧视频帧图像为静帧画面，统计静帧画面数量；
若所述静帧画面的数量大于第二设定阈值，则发出视频静帧标记信号。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，后一帧视频帧图像的分区背光亮度值的所述预设容错范围为[a-5，a+5]，其中，a表示前一帧视频帧图像对应的分区背光亮度值。
8.一种视频静帧检测装置，其特征在于，所述视频静帧检测装置包括：
获取模块，用于获取所述播放设备播放的视频；
划分模块，用于获取分区参数，并根据所述分区参数对所述视频的每个视频帧图像进行分区划分；
统计模块，用于统计所述视频帧图像中每个分区的图像色彩数值；
转换模块，用于将每个所述分区的图像色彩数值转换成背光亮度值；
检测模块，用于基于所述视频的多帧视频帧图像的背光亮度值进行静帧检测。
9.一种电视，其特征在于，所述电视包括处理器、与所述处理器电连接的存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频静帧检测程序；所述视频静帧检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的视频静帧检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至7中任一项所述的视频静帧检测方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011556134.3A CN112788329A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011556134.3A CN112788329A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112788329A true CN112788329A (zh) | 2021-05-11 |
Family
ID=75752284
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011556134.3A Pending CN112788329A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112788329A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113365103A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-07 | 深圳市帧彩影视科技有限公司 | 坏帧自动检测方法、装置、设备、存储介质、程序产品 |
| CN113411569A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 检测静态画面的方法和装置 |
| CN116256908A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-13 | 深圳市瀚达美电子有限公司 | 一种基于miniLED背光模组的校准方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102547370A (zh) * | 2011-11-01 | 2012-07-04 | 大连捷成实业发展有限公司 | 一种视频信号的黑场和静帧监测方法及系统 |
| CN103281559A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 于京 | 视频质量检测的方法及系统 |
| CN105578177A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-05-11 | 浙江广播电视集团 | 基于crc校验的视频静帧检测系统及方法 |
| CN106412626A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-02-15 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种直播视频的处理方法及装置 |
-
2020
- 2020-12-24 CN CN202011556134.3A patent/CN112788329A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102547370A (zh) * | 2011-11-01 | 2012-07-04 | 大连捷成实业发展有限公司 | 一种视频信号的黑场和静帧监测方法及系统 |
| CN103281559A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 于京 | 视频质量检测的方法及系统 |
| CN105578177A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-05-11 | 浙江广播电视集团 | 基于crc校验的视频静帧检测系统及方法 |
| CN106412626A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-02-15 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种直播视频的处理方法及装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113365103A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-07 | 深圳市帧彩影视科技有限公司 | 坏帧自动检测方法、装置、设备、存储介质、程序产品 |
| CN113411569A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 检测静态画面的方法和装置 |
| CN113411569B (zh) * | 2021-06-15 | 2022-08-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 检测静态画面的方法和装置 |
| CN116256908A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-13 | 深圳市瀚达美电子有限公司 | 一种基于miniLED背光模组的校准方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109783178B (zh) | 一种界面组件的颜色调整方法、装置、设备和介质 | |
| CN114584849B (zh) | 视频质量评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN112788329A (zh) | 视频静帧检测方法、装置、电视及存储介质 | |
| CN111263208B (zh) | 一种画面合成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| WO2021244440A1 (zh) | 电视画质调整方法、装置和系统及电视机设备 | |
| CN100596165C (zh) | 图像处理装置及其方法 | |
| US20090169099A1 (en) | Method of and apparatus for detecting and adjusting colour values of skin tone pixels | |
| CN110996174B (zh) | 一种视频画质增强方法及其相关设备 | |
| CN108806638B (zh) | 一种图像的显示方法及其装置 | |
| WO2020119454A1 (zh) | 一种对图像进行颜色还原的方法和装置 | |
| CN112686810A (zh) | 一种图像处理的方法及装置 | |
| US10079981B2 (en) | Image dynamic range adjustment method, terminal, and storage medium | |
| CN112419218B (zh) | 图像处理方法、装置及电子设备 | |
| CN106507079A (zh) | 一种色彩还原方法和装置 | |
| US20070154089A1 (en) | Method and apparatus for calculating image histogram with configurable granularity | |
| CN116437028B (zh) | 一种视频显示方法及系统 | |
| CN115115526A (zh) | 图像处理方法及装置、存储介质和图形计算处理器 | |
| CN113099200B (zh) | 处理视频信号的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN115439660A (zh) | 一种检测方法、装置、电子设备及介质 | |
| JPH07236153A (ja) | 動画像のカット点検出およびカット画面グループ検出装置 | |
| CN110378973B (zh) | 图像信息处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN113613024A (zh) | 视频预处理方法及设备 | |
| CN111179317A (zh) | 互动教学系统及方法 | |
| CN117935726B (zh) | Mini-LED显示屏色彩均化方法及装置 | |
| CN113132703B (zh) | 图像处理方法和设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210511 |