三维视频格式自动检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种三维视频格式自动检测方法及装置，该方法包括如下步骤：对输入的一帧视频图像进行图像分块进行维数缩减以减少特征向量维数；将经维数缩减后的图像块进行多特征提取，该多特征包含块梯度模特征，块直方图特征，帧直方图特征，投影特征，中间线边界特征；对提取的特征利用3D格式特征的空间域上的多特征融合方法进行特征融合；根据融合后的特征进行空间域和时间域上的模糊特征格式判别，判断当前帧视频图像的图像格式；输出当前帧的视频格式，控制播放装置按照自动检测出的视频图像格式进行播放，通过本发明专利技术，不仅可大量的减少视频格式检测的计算复杂度，而且能够很大的提高视频格式检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
三维视频格式自动检测方法及装置
本专利技术涉及视频显示领域，特别是涉及一种基于多特征融合的空间域特征格式判别和时间域格式判别的三维视频格式自动检测方法及装置。
技术介绍
随着视频影像技术的发展，越来越多的二维(2D)和三维(3D)视频的视频影片上传到视频网站共享，以及随着越来越多的三维(3D)电影在电影院的放映和三维(3D)数字电视节目的开播，三维(3D)视频数量呈海量增长之势。目前可以通过现有宽带传送的三维(3D)的视频格式有左右格式(即，图像的左半部分是左眼图像，右半部分是右眼图像)、上下格式(即，图像的上半部分是左眼图像，下半部分是右眼图像)，三维视频的数量呈海量增长之势，如何把三维视频带回家已成为迫在眉睫的事情，但是仍然存在着许多的挑战。由于现有的视频中仍然存在着大量的二维(2D)视频，因此最需要解决的技术重要问题之一，就是针对电视上播放的各种片源进行自动检测出所播放的视频图像格式，控制电视正常播放片源，以实现电视智能化自动识别播放的片源是哪种格式的片源，这就需要提供一种自动检测视频格式是二维(2D)还是三维(3D)的技术手段，如果是三维(3D)视频格式，还需要检测是三维(3D)视频格式中的具体哪种三维格式(左右格式、上下格式中的哪种格式)。一个完整的三维(3D)电视系统如图1所示，其主要模块包括视频信号接受端口、电源系统、音频处理器、扬声器、视频处理器、图形控制器、三维显示面板，而用于检测三维视频格式的模块则是图形控制器中的三维格式检测模块。公开号为CN101980545A的中国专利提供“一种自动检测三维TV视频节目格式的方法”，其通过先进行图像熵阈值判别，然后进行图像块像素的协方差相似性特征阈值征判别方法来判别视频格式。其存在如下缺点：1、具有较高的计算复杂度；2、视频格式检测的准确率不高。
技术实现思路
为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术之目的在于提供一种三维视频格式自动检测方法及装置，其不仅大量的减少视频格式检测的计算复杂度，而且能够很大的提高视频格式检测的准确率。为达上述及其它目的，本专利技术提出一种三维视频格式自动检测方法，包括如下步骤：步骤一，对输入的一帧视频图像进行图像分块进行维数缩减以减少特征向量维数；步骤二，将经维数缩减后的图像块进行多特征提取，获得第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值，该多特征包含块梯度模特征，块直方图特征，帧直方图特征，投影特征，中间线边界特征；步骤三，对获得的第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值利用3D格式特征的空间域上的多特征融合方法进行多特征融合获得第一类3D格式特征值、第二类3D格式特征值以及第三类3D格式特征值；步骤四，根据融合后的特征进行空间域上的格式判别以及时间域上的模糊特征格式判别，判断当前帧视频图像的图像格式；步骤五，输出当前帧的视频格式，控制播放装置按照自动检测出的视频图像格式进行播放。进一步地，于步骤二中，对于输入的未知格式的视频图像f(x,y)，按照如下方式进行统计3类格式子特征值：取图像f(x,y)的左半部分图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的右半部分图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到第一类格式子特征值，符号记为取图像f(x,y)的上半部分图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的下半部分图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到第二类格式子特征值，符号记为取图像f(x,y)的顶场图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的底场图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到第三类格式子特征值，符号记为进一步地，该3D格式子特征值计算方法如下：分别计算左眼图像和右眼图像的像素帧直方图向量、块直方图向量、梯度模向量、水平投影向量，对其计算相应的特征值，4种特征向量对应的归一化后特征值符号分别记为dhist、dblk_hist、dmag、dprj；通过检测带状区域的梯度模和亮度信息检测视频图像中有没有边界线，其归一化后的边界线特征值符号记为dbry；其中，dhist、dblk_hist、dmag、dprj、dbry称为3D格式子特征值。进一步地，于步骤三中，对该第一类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第一类3D格式特征值：其中，whist、wblk_hist、wprj、wbry、wmag分别为第一类格式子特征预先设定的权重比例系数，权重比例系数定义域为[0,1]且满足等式条件1＝whist+wblk_hist+wprj+wbry+wmag，dlr∈[0,1]表示第一类3D格式特征值。进一步地，于步骤三中，对该第二类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第二类3D格式特征值：其中，whist、wblk_hist、wprj、wbry、wmag为预先设定的权重比例系数，与该第一类格式子特征权重比例系数相同，dtb∈[0,1]表示第二类3D格式特征值。进一步地，于步骤三中，对第三类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第三类3D格式特征值：其中，w′hist、w′blk_hist、w′prj、w′mag为预先设定的权重比例系数，权重比例系数定义域为[0,1]且满足等式条件1＝w′hist+w′blk_hist+w′prj+w′mag；dit∈[0,1]表示第三类3D格式特征值。进一步地，于步骤四中，根据如下表达式进行空间域上的视频格式判别：其中，fmt表示图像f(x,y)判别的视频格式，d表示图像f(x,y)的格式特征值，d＝min(dtb,dlr,dit)，dlr表示图像f(x,y)的第一类3D格式特征值，dtb表示图像f(x,y)的第二类3D格式特征值，dit表示图像f(x,y)的第三类3D格式特征值；当fmt＝0时，图像f(x,y)表示判别为一个2D图像，当fmt＝1时，图像f(x,y)表示判别为一个左右格式的3D图像，当fmt＝2时，图像f(x,y)表示判别为一个上下格式的3D图像，当fmt＝3时，图像f(x,y)表示判别为一个交错格式的3D图像。进一步地，于步骤四中，根据如下表达式进行时间域上的视频格式判别：其中，fmt表示当前帧图像f(x,y)在空间域上的格式判别得到的视频格式，fmtn-1表示前一帧图像的视频格式，以空间域上的格式fmt作为起始第一帧的前一帧格式fmtn-1的初始化格式，fmtn表示当前帧图像经过时域信息融合后得到的视频格式，dlow为3D格式特征值d的下门限阈值，dhigh为3D格式特征值d的下门限阈值。为达到上述目的，本专利技术还提供一种三维视频格式自动检测装置，至少包括：图像分块模块，对输入的一帧视频图像进行图像分块进行维数缩减以减少特征向量维数；多特征提取模块，将经维数缩减后的图像块送入块梯度模特征提取子模块、块直方图特征提取子模块、帧直方图特征提取子模块、投影特征提取子模块以及中间线边界特征提取子模块分别进行多特征提取，获得第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值；多特征融合模块，对该多特征提取模块中的各子模块提取的特征通过3D格式特征的空间域上的多特征融合方法进行特征融合获得第一类3D格式特征值、第二类3D格式特征值以及第三类3D格式特征值；格式判断模块，将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维视频格式自动检测方法，包括如下步骤：步骤一，对输入的一帧视频图像进行图像分块进行维数缩减以减少特征向量维数；步骤二，将经维数缩减后的图像块进行多特征提取，获得第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值，该多特征包含块梯度模特征、块直方图特征、帧直方图特征、投影特征以及中间线边界特征；步骤三，对获得的第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值分别利用3D格式特征的空间域上的多特征融合方法进行多特征融合获得第一类3D格式特征值、第二类3D格式特征值以及第三类3D格式特征值；步骤四，根据融合后的特征进行空间域上的格式判别以及时间域上的模糊特征格式判别，判断当前帧视频图像的图像格式；步骤五，输出当前帧的视频格式，控制播放装置按照自动检测出的视频图像格式进行播放。

【技术特征摘要】
1.一种三维视频格式自动检测方法，包括如下步骤：步骤一，对输入的一帧视频图像进行图像分块进行维数缩减以减少特征向量维数；步骤二，将经维数缩减后的图像块进行多特征提取，获得第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值，该多特征包含块梯度模特征、块直方图特征、帧直方图特征、投影特征以及中间线边界特征；步骤三，对获得的第一类格式子特征值、第二类格式子特征值、第三类格式子特征值分别利用3D格式特征的空间域上的多特征融合方法进行多特征融合获得第一类3D格式特征值、第二类3D格式特征值以及第三类3D格式特征值；步骤四，根据融合后的特征进行空间域上的格式判别以及时间域上的模糊特征格式判别，判断当前帧视频图像的图像格式；步骤五，输出当前帧的视频格式，控制播放装置按照自动检测出的视频图像格式进行播放；其中，步骤三中，对该第一类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第一类3D格式特征值，其中，分别表示第一类格式子特征值中根据帧直方图特征、块直方图特征、投影特征、中间线边界特征、块梯度模特征提取的子特征值，whist、wblk_hist、wprj、wbry、wmag分别为该第一类格式子特征值预先设定的权重比例系数，权重比例系数定义域为[0,1]且满足等式条件1＝whist+wblk_hist+wprj+wbry+wmag，dlr∈[0,1]表示第一类3D格式特征值，对该第二类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第二类3D格式特征值，其中，分别表示该第二类格式子特征值中根据帧直方图特征、块直方图特征、投影特征、中间线边界特征、块梯度模特征提取的子特征值，whist、wblk_hist、wprj、wbry、wmag分别为该第二类格式子特征值预先设定的权重比例系数，与该第一类格式子特征权重比例系数相同，dtb∈[0,1]表示第二类3D格式特征值，对该第三类格式子特征值采用如下计算公式进行多特征融合得到第三类3D格式特征值：其中，分别表示该第三类格式子特征值中根据帧直方图特征、块直方图特征、块梯度模特征、投影特征提取的子特征值，w′hist、w′blk_hist、w′prj、w′mag分别为该第三类格式子特征值预先设定的权重比例系数，权重比例系数定义域为[0,1]且满足等式条件1＝w′hist+w′blk_hist+w′prj+w′mag；dit∈[0,1]表示第三类3D格式特征值。2.如权利要求1所述的一种三维视频格式自动检测方法，其特征在于，于步骤二中，对于输入的未知格式的视频图像f(x,y)，按照如下方式进行统计3类格式子特征值：取图像f(x,y)的左半部分图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的右半部分图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到该第一类格式子特征值，符号记为；取图像f(x,y)的上半部分图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的下半部分图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到该第二类格式子特征值，符号记为；取图像f(x,y)的顶场图像为可能的左眼图像，图像f(x,y)的底场图像为可能的右眼图像，则根据3D格式子特征值计算方法计算得到该第三类格式子特征值，符号记为3.如权利要求2所述的一种三维视频格式自动检测方法，其特征在于，该3D格式子特征值计算方法如下：分别计算左眼图像和右眼图像的像素帧直方图向量、块直方图向量、梯度模向量、水平投影向量，对其计算相应的特征值，4种特征向量对应的归一化后特征值符号分别记为dhist、dblk_hist、dmag、dprj；通过检测带状区域的梯度模和亮度信息检测视频图像中有没有边界线，其归一化后的边界线特征值符号记为dbry；其中，dhist、dblk_hist、dmag、dprj、dbry称为3D格式...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪剑，林江，查毓水，
申请(专利权)人：上海通途半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31