一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，包括以下步骤：待检测图像的边缘信息提取；选取待检测台标的模板，提取台标模板的边缘信息和纹理特征；采用滑动窗口的方法进行模板匹配，计算待检测视频帧图像中的候选台标区域并提取其纹理特征；利用提取的纹理特征计算台标模板与候选区域图像的相似度，对相似度按照从大到小排序后通过阈值判断获得最终识别结果。本发明专利技术在滑动窗检测的基础上，利用描述能力强的图像特征对候选台标区域再次进行验证和确认，对实际环境下的电视台视频具有很好的鲁棒性，能够取得更高的台标识别准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于目标识别领域，具体涉及一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法。
技术介绍
近年来，随着互联网和数字技术的蓬勃发展，电视台视频得以快速增长并广泛传播，已经渗透到生活和工作中的方方面面。由于电视台台标在电视视频传播、节目监测及内容分析方面十分重要，而人工识别的效率低且成本高，因此台标的自动识别具有重要意义。如何快速地从海量视频文件中自动识别出相应电视台的台标，成为一个亟待解决的重要问题。台标识别过程主要分为两个部分：(1)区域检测：首先从包含台标的图像中检测出台标的区域；(2)识别判定：根据该区域的颜色、纹理、形状等图像特征进行匹配，根据匹配相似度得到识别结果。台标识别主要是利用台标的一般属性对台标所在区域进行定位和提取，然后对其进行识别判定，国内外学者相继提出了一些检测算法。现有方法主要是依据电视台视频的帧间像素的差分或者台标的轮廓不变性进行检测识别。一方面，由于台标区域的像素不随视频画面变化而变化，或发生极小变化(如半透明台标)，因此可以用帧间差的方法对台标区域进行检测，这类方法的典型代表是于2009年EUSIPCO杂志上，等人在文献“AutomaticTVLogoDetectionandClassificationinBroadcastVideos”提出的利用时序边缘(Time-AveragedEdges)进行台标检测的方法。另一方面，由于台标图像形态固定，可以利用其轮廓不变性来进行检测，这类方法的典型代表是于2004年发表在ICASSP会议上的Albiol等人在文献中“DetectionofTVcommercials”中提出的利用台标轮廓不变性计算时间序列梯度(TheTimeAveragedGradient)的平均值进行检测的方法。在实际应用环境中，考虑到电视视频通常背景复杂以及半透明台标图像的存在，因此上述方法不能有效地判断候选台标区域与台标模板的相似度，导致无法进行有效地识别。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法。本专利技术首先利用边缘信息通过滑动窗检测方法得到候选台标区域，然后利用强视觉纹理特征对候选台标区域再次进行验证和确认，减少半透明台标和复杂背景的影响，从而提高了台标识别的准确率。为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术提出一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，具体包括以下步骤：(1)提取待检测视频帧图像中台标区域的边缘信息；(2)选取台标模板，并提取台标模板的边缘信息和纹理特征；(3)基于步骤(1)中的视频帧的边缘信息和步骤(2)中台标模板的边缘信息，采用滑动窗检测方法进行模板匹配，计算待检测视频帧图像中的候选台标区域；(4)基于步骤(3)中的候选台标区域，提取其纹理特征；(5)基于步骤(2)中台标模板的纹理特征和步骤(4)中候选台标区域的纹理特征，计算台标模板和待检测视频所有视频帧相似度的最大值，根据阈值得到最终识别结果。进一步，所述步骤(1)中，所述视频帧图像为对视频文件以等时间间隔或镜头为单位抽取得到的图像帧；所述台标区域，是依据2005年广电总局“电视频道标识应以台标(或频道专用标识图案)为主体，并与台名(简称)、频道名称(简称、序号)组合而成，播出时须在屏幕左上角标出”的规定，选取视频帧图像左上角作为台标区域；所述边缘信息，提取方法为Canny算子。进一步，所述步骤(2)中，台标模板根据台标图像清晰、背景简单的规则选取；所述台标模板的边缘信息，提取方法为Canny算子；所述台标模板的纹理特征为梯度方向直方图。进一步，所述步骤(3)中，利用滑动窗检测方法进行模板匹配时，使用台标模板在待检测图像上按照统一步长进行滑动，对其覆盖的待检测图像上的子窗口进行匹配，得到匹配度最高的子窗口，将该子窗口作为候选台标区域。进一步，所述步骤(4)中，常用的纹理特征为梯度方向直方图。进一步，所述步骤(5)中，台标模板与视频帧图像的相似度使用欧氏距离进行计算，台标模板与待检测视频的相似度依据台标模板与所有视频帧图像的相似度的最大值得到，并以此作为待检测视频包含相应台标的概率。本专利技术中，提取边缘信息的方法除采用Canny算子外，也可以采用索贝尔(Sobel)算子等提取方法；纹理特征除采用梯度方向直方图外，也可以采用局部二值模式(LBP，LocalBinaryPattern)等其它纹理特征。本专利技术的有益效果在于：与现有方法相比，本专利技术对实际环境下的电视台视频具有很好的鲁棒性，能够取得更高的台标识别准确率。本专利技术之所以具有上述专利技术效果，其原因在于：本专利技术在滑动窗检测的基础上，利用描述能力强的纹理特征对候选台标区域再次进行验证和确认，从而有效提高了台标识别的准确率。附图说明图1是基于边缘和梯度方向结合的台标识别方法的流程图。图2是边缘检测效果图。图3是部分常见电视台台标模板示意图。图4是模板匹配示意图。图5是Canny边缘信息匹配示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细的描述。本专利技术的一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，其流程如图1所示，具体包含以下步骤：(1)提取视频帧台标区域的边缘信息。首先需要对视频抽取关键帧图像，本实施例中，视频关键帧以等时间间隔或镜头为单位进行抽取。依据2005年广电总局“电视频道标识应以台标(或频道专用标识图案)为主体，并与台名(简称)、频道名称(简称、序号)组合而成，播出时须在屏幕左上角标出”的规定可知电视台台标的位置应位于视频帧图像的左上角部分，因此在进行台标检测时只需要检测左上角部分即可，而不需对整幅图像进行检测，本实施例中统一选择视频帧图像的上部1/4，左部1/3处作为台标区域。台标区域的选择降低了计算量，并且视频左上角背景一般相对简单，能够减少复杂背景带来的噪声问题。其次提取台标区域的边缘信息，本实施例中，先通过高斯滤波对原始图片进行平滑，然后使用Canny算子提取图片的边缘信息。由于实际传播中电视台视频分辨率较低，选取的台标区域包含大量噪声，为减少噪声对边缘信息的影响，应在提取边缘信息之前对台标区域做平滑滤波。本实施例中，使用的平滑滤波方法为高斯滤波，高斯滤波是一种常见的线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，是图像处理中广泛应用的减噪方法。高斯滤波将输入图像的每一个像素点与高斯内核卷积，然后将卷积和作为输出像素值，其输出是该像素及周围像素的加权平均，同时离中心越近的像素权重越高。因此，相对于其他滤波方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，包括以下步骤：(1)提取待检测视频帧图像中台标区域的边缘信息；(2)选取台标模板，并提取台标模板的边缘信息和纹理特征；(3)基于步骤(1)中的视频帧的边缘信息和步骤(2)中台标模板的边缘信息，采用滑动窗检测方法进行模板匹配，计算待检测视频帧图像中的候选台标区域；(4)基于步骤(3)中的候选台标区域，提取其纹理特征；(5)基于步骤(2)中台标模板的纹理特征和步骤(4)中候选台标区域的纹理特征，计算台标模板和待检测视频所有视频帧相似度的最大值，根据阈值得到最终识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法，包括以下步骤：
(1)提取待检测视频帧图像中台标区域的边缘信息；
(2)选取台标模板，并提取台标模板的边缘信息和纹理特征；
(3)基于步骤(1)中的视频帧的边缘信息和步骤(2)中台标模板的边缘信息，采用滑
动窗检测方法进行模板匹配，计算待检测视频帧图像中的候选台标区域；
(4)基于步骤(3)中的候选台标区域，提取其纹理特征；
(5)基于步骤(2)中台标模板的纹理特征和步骤(4)中候选台标区域的纹理特征，计
算台标模板和待检测视频所有视频帧相似度的最大值，根据阈值得到最终识别结
果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)所述视频帧图像为对视频文件按照以
等时间间隔抽取得到的图像帧；所述台标区域，依据2005年广电总局“电视频道标识应
以台标(或频道专用标识图案)为主体，并与台名(简称)、频道名称(简称、序号)组合而成，
播出时须在屏幕左上角标出”的规定选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵俊杰，彭宇新，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11