一种台标检测和识别的方法技术

本发明专利技术提供一种台标检测和识别的方法，包括步骤：１）给定台标示例视频帧，对其进行边缘检测和过滤，并进一步定位分割出台标区域，对台标区域分块，得到台标模板；２）给定待检测和识别的视频帧，对其进行边缘检测，得到待检测和识别的视频帧边缘图；３）根据台标模板及待检测和识别的视频帧边缘图，采用滑动窗口搜索和分块匹配的方法，得到台标检测和识别的结果。与传统的基于全局匹配的方法相比，本发明专利技术方法可以取得更高的台标检测和识别的准确率和时间效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像的模式识别领域，特别涉及。
技术介绍
电视台台标是一个电视台的标志，包含了该电视台台名、节目取向等重要语义信 息，是实现视频分析、理解和检索的重要语意源之一。随着电视技术的飞速发展，各级电视 台的节目已经多达上百套。通过人工对电视信号进行实时监控或者选择特定电视节目收录 等，工作强度大，工作效率低，并且难免会有失误。台标检测和识别技术是克服以上问题的 关键，具有十分重要的研究和应用价值。模板匹配是最直观的台标检测和识别的算法。2007年，黄超越、林进尧在《现代电 视技术》上发表的文章“台标检测系统的原理与应用”介绍了基于台标区域内像素颜色值的 模板匹配方法。这种方法对于不透明台标能达到较好的匹配效果。但是，由于半透明台标 区域内像素颜色随着背景颜色变化而变化，这种方法对于半透明台标检测和识别容易受到 背景变化的影响。2008年，汪文英等人申请的国家专利技术专利“一种电视台标训练方法和识 别方法”(申请号=200810226266. 2)中介绍了通过边缘距离变换矩阵匹配进行台标检测和 识别的方法，能够更好地适应半透明台标的检测和识别，因为台标的边缘受到背景变化的 影响较小。但是，现实中大量存在同一个电视台不同频道的台标互相近似的情况，如CCTVl 和CCTV10。全局边缘匹配的方法难以有效区分近似台标，因为相同台标在噪音影响下相似 度在一个范围内变动，而近似台标往往具有较高的全局相似度，容易与相同台标混淆。此 夕卜，全局边缘匹配的方法，在已经证明局部不匹配的情况下，仍然需要完成滑动窗口内所有 边缘点的匹配，时间效率较低。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种电视台标检测和识别的方法，克服基于台标 全局内容匹配的不足，提高台标检测和识别的准确率和时间效率。为了解决上述技术问题，本专利技术提供，包括以下步 骤1)给定台标示例视频帧，对其进行边缘检测和过滤，并进一步定位分割出台标区 域，对台标区域分块，得到台标模板；2)给定待检测和识别的视频帧，对其进行边缘检测，得到待检测和识别的视频帧 边缘图；3)根据台标模板及待检测和识别的视频帧边缘图，采用滑动窗口搜索和分块匹配 的方法，得到台标检测和识别的结果。所述步骤1)通过人工方法去除台标示例视频帧边缘图中的非台标边缘点，实现 台标边缘过滤。所述步骤1)中定位的台标区域为包含台标边缘点的最小矩形框区域。所述步骤1)自适应地将台标区域分割成多个子区域，每个子区域内台标边缘点 的总数约等于一个给定数值，而且所有子区域的并集能够覆盖所有台标边缘点。 所述步骤1)中所述台标模板包含台标边缘图、台标区域在视频帧中的位置、台 标区域分块结果三要素。所述台标边缘图为台标区域内的台标边缘。所述步骤3)中滑动窗口搜索的范围由所述步骤1)中确定的台标区域在视频帧中 的位置，以及给定的台标区域在水平、竖直两个方向上的最大波动距离确定，且搜索范围不 超出视频帧边界。所述步骤3)中，对于任一滑动窗口，采用滑动窗口搜索和分块匹配的方法对其中 的待检测和识别的视频帧边缘和台标边缘进行分块匹配，如果该滑动窗口内所有分块区域 局部相似度的最小值大于给定阈值，那么认为待检测和识别的视频帧中包含给定台标，退 出匹配；如果任一分块区域中匹配相似度小于给定阈值，那么跳过该滑动窗口内剩余分块 区域的匹配，开始下一滑动窗口内的分块匹配；如果所有滑动窗口遍历完毕，而且没有滑动 窗口内局部相似度最小值大于给定阈值，那么认为待检测和识别的视频帧中不包含给定台 标。本专利技术的效果在于与传统的基于全局匹配的方法相比，本专利技术方法可以取得更 高的台标检测和识别的准确率和时间效率。其原因在于分块匹配更有效地区分了相似台 标局部区域的不同，能够提高台标检测和识别的准确率；分块匹配充分利用了已匹配区域 的结果过滤掉大量不必要的区域匹配，能够提高台标检测和识别的时间效率。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是实验中采用的6种电视台标的边缘图。具体实施例方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，根据实施例 对本专利技术作进一步详细的说明。本实施例中，首先根据给定台标示例视频帧得到台标模板，然后提取待检测和识 别的视频帧边缘，最后通过滑动窗口分块匹配得到台标检测和识别的结果。包括以下步 骤步骤1，给定台标示例视频帧，对其进行边缘检测和过滤，并进一步定位分割出台 标区域，对台标区域分块，得到台标模板。本实施例中，边缘检测采用Carmy算子实现。边缘过滤通过人工方法去除台标示 例视频帧的边缘图中非台标边缘点实现。由于台标检测和识别中，每个台标的建模只需要 进行一次，人工方法过滤非台标边缘点并不会导致过多的人工工作量。精确的台标边缘图 对台标检测和识别的效果起着重要作用，而人工的方法容易得到更精确的台标边缘图，提 高台标检测和识别的效果。台标区域定位根据过滤后的台标边缘得到。定位的台标区域为包含台标边缘点的 最小矩形框区域。矩形区域的左、右边界分别对应台标边缘点坐标在水平方向上的最小值、最大值，矩形区域的上、下边界分别对应台标边缘点坐标在竖直方向上的最小值、最大值。台标区域分块通过自适应地将台标区域分割成多个子区域实现。每个子区域内台 标边缘点的总数约等于一个给定数值，并且所有子区域的并集能够覆盖所有台标边缘点。 给定每个区域内台标边缘点总数的近似值N，从左到右将台标区域分割成多个矩形子区域。 第一个矩形子区域的左边界为台标区域的左边界，右边界逐渐向右移动，直到其中的台标 边缘点总数刚好大于N;第二个矩形子区域的左边界为第一个矩形子区域的右边界，右边 界逐渐向右移动，直到其中的台标边缘点总数刚好大于N;以此类推分割剩余台标区域，直 至_余台标区域内台标边缘点数目小于N;如果剩余台标区域内台标边缘点数目小于N，且 不等于0，那么增加一个矩形子区域，其右边界为台标区域的右边界，左边界逐渐向左移动， 直到其中的台标边缘点总数刚好大于N。本实施例中，N设定为100。步骤2，给定待检测和识别的视频帧，对其进行边缘检测，得到待检测和识别的视 频帧边缘图。本实施例中，步骤2中所采用的边缘检测方法与步骤1中所述的边缘检测方法相 同。步骤3，根据台标模板和待检测及识别的视频帧边缘图，采用滑动窗口搜索和分块 匹配的方法，得到台标检测和识别的结果。在滑动窗口内进行分块匹配的范围由台标区域在视频帧中的位置和给定的台标 区域位置在水平、竖直两个方向上的最大波动距离确定，且匹配范围不超出视频帧边界。本 实施例中，台标区域在视频帧中的位置由所述步骤1中台标区域定位得到，台标区域位置 在水平、竖直两个方向上的最大波动距离均设定为10。对于任一滑动窗口，对其中的待检测和识别的视频帧边缘和台标边缘进行分块匹 配。如果该滑动窗口内所有分块区域局部相似度的最小值大于给定阈值(所述阈值自动根 据等错率选定)，那么认为待检测和识别的视频帧中包含给定台标，退出匹配；如果任一分 块区域中匹配相似度小于给定阈值，那么跳过该滑动窗口内剩余分块区域的匹配，开始下 一滑动窗口内的分块匹配；如果所有滑动窗口遍历完毕，而且没有滑动窗口内局部相似度 最小值大于给定阈值，那么认为待检测和识别的视频帧中不包含给定台标。本实施例中，分 块区域相似度的计算方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种台标检测和识别的方法，包括以下步骤：１）给定台标示例视频帧，对其进行边缘检测和过滤，并进一步定位分割出台标区域，对台标区域分块，得到台标模板；２）给定待检测和识别的视频帧，对其进行边缘检测，得到待检测和识别的视频帧边缘图；３）根据台标模板及待检测和识别的视频帧边缘图，采用滑动窗口搜索和分块匹配的方法，得到台标检测和识别的结果。

【技术特征摘要】
一种台标检测和识别的方法，包括以下步骤1)给定台标示例视频帧，对其进行边缘检测和过滤，并进一步定位分割出台标区域，对台标区域分块，得到台标模板；2)给定待检测和识别的视频帧，对其进行边缘检测，得到待检测和识别的视频帧边缘图；3)根据台标模板及待检测和识别的视频帧边缘图，采用滑动窗口搜索和分块匹配的方法，得到台标检测和识别的结果。2.如权利要求1所述的一种台标检测和识别的方法，其特征在于，所述步骤1)通过人 工方法去除台标示例视频帧边缘图中的非台标边缘点，实现台标边缘过滤。3.如权利要求1所述的一种台标检测和识别的方法，其特征在于，所述步骤1)中定位 分割出的台标区域为包含台标边缘点的最小矩形框区域。4.如权利要求1所述的一种台标检测和识别的方法，其特征在于，所述步骤1)自适应 地将台标区域分割成多个子区域，每个子区域内台标边缘点的总数约等于一个给定数值， 而且所有子区域的并集能够覆盖所有台标边缘点。5.如权利要求1所述的一种台标检测和识别的方法，其特征在于，所述步骤1)中所述 台...

【专利技术属性】
技术研发人员：李浩，彭宇新，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]