平码五不中公式规律
  • / 15
  • 下载费用:30 金币  

确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备.pdf

关 键 ?#21097;?/dt>
确定 视频 平坦 区域 方法 装置 电子设备
  专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
摘要
申请专利号:

CN201611115260.9

申请日:

2016.12.07

公开号:

CN106683108A

公开日:

2017.05.17

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法?#19978;?#24773;: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/13申请日:20161207|||公开
IPC分类号: G06T7/13(2017.01)I; G06T7/11(2017.01)I; G06T7/00(2017.01)I 主分类号: G06T7/13
申请人: 乐视控股(?#26412;?#26377;限公司; 乐视云计算有限公司
发明人: 杨帆; 刘阳; 叶芷; 白茂生; 魏伟
地址: 100026 ?#26412;?#24066;朝阳区姚?#20197;?#36335;105号3号楼10层1102
优?#28909;ǎ?/td>
专利代理机构: ?#26412;?#24344;权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 代理人: 逯长明;许伟群
PDF完整版下载: PDF下载
法律状态
申请(专利)号:

CN201611115260.9

授权公告号:

|||

法律状态公告日:

2017.06.09|||2017.05.17

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

本发明实施例涉及视频图像处理技术领域,尤其涉及一种确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备。该方法包括:确定待处理视频帧的图像区域;将图像区域划分为多个子区域;计算每个子区域中各个像素点的噪声参数值;根据每个子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个子区域中的非图像边缘像素点;计算每个子区域中非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个子区域中所有像素点的噪声参数平均值;根据每个子区域的非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从多个子区域中确定平坦区域。本发明实施例的确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备,能够提高确定视频帧中平坦区域的效率。

权利要求书

1.一种确定视频帧中平坦区域的方法,其特征在于,包括:
确定待处理视频帧的图像区域;
将所述图像区域划分为多个子区域;
计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;
根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所述子区域中的非图像边
缘像素点;
计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域
中所有像素点的噪声参数平均值;
根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域
中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定待处理视频帧的图像区域,包括:
确定所述待处理视频帧的黑边区域;
将所述待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述图像区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述待处理视频帧的黑边区域,包括:
计算所述待处理视频帧中每行像素点的像素平均值;
计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均值;
将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为黑边区域。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据每个所述子区域中各个像素点的噪声
参数值,确定每个子区域中的非图像边缘像素点,包括:
判断所述像素点的噪声参数值是否小于或等于第二阈值;
如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为非图像边缘像素
点。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,根据每个所述子区域的所述
非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,
从所述多个子区域中确定平坦区域,包括:
从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件包括:非图像边缘像
素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素点的噪声参数平均
值在设定取值范围内;
从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘像素点的噪声参数平均值最小的子
区域作为所述平坦区域。
6.一种确定视频帧中平坦区域的装置,其特征在于,包括:确定模块、划分模块?#22270;?#31639;
模块;
所述确定模块,用于确定待处理视频帧的图像区域;
所述划分模块,用于将所述图像区域划分为多个子区域;
所述计算模块,用于计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;
所述确定模块,还用于根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所
述子区域中的非图像边缘像素点;
所述计算模块,还用于计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均
值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值;
所述确定模块,还用于根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均
值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区
域。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块确定待处理视频帧的图像区
域,具体包括执行:
确定所述待处理视频帧的黑边区域;
将所述待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述图像区域。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述计算模块,还用于计算所述待处理视
频帧中每行像素点的像素平均值;以及,计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均
值;
所述确定模块,还用于将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为黑边
区域。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块根据每个所述子区域中各个
像素点的噪声参数值,确定每个子区域中的非图像边缘像素点,具体包括执行:
判断所述像素点的噪声参数值是否小于或等于第二阈值;
如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为非图像边缘像素
点。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的装置,其特征在于,所述确定模块根据每个所述
子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪
声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域,具体包括执行:
从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件包括:非图像边缘像
素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素点的噪声参数平均
值在设定取值范围内;
从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘像素点的噪声参数平均值最小的子
区域作为所述平坦区域。
11.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被被所述至少一个处理
器执行,以使所述至少一个处理器能够:
确定待处理视频帧的图像区域;
将所述图像区域划分为多个子区域;
计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;
根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所述子区域中的非图像边
缘像素点;
计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域
中所有像素点的噪声参数平均值;
根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域
中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。

说明书

确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备

技术领域

本发明实施例涉及视频图像处理技术领域,尤其涉及一种确定视频帧中平坦区域
的方法、装置及电子设备。

背景技术

在视频图像的处理技术中,经常需要检测视频帧图像的噪声等级。当前的检测方
式主要包括:在待处理的视频帧中确定目标区域,根据目标区域中各个像素点的噪声参数
值确定待处理视频帧中的噪声。

在检测视频帧图像中的噪声时,关键是从待处理视频帧中确定所述目标区域,其
中,所述目标区域是指色彩复杂度较低的区域,满足要求的目标区域也可以称为平坦区域。
现有技术中的在视频帧中确定平坦区域的方式包括:从视频帧中?#25105;?#36873;取一个像素点,判
断该像素点的噪声参数值是否小于设定阈值,如果小于,则将该像素点确定为目标像素点;
将分布在所述目标像素点周围的像素点的噪声参数值分别与所述设定阈值比较,并将噪声
参数值小于所述设定阈值的点作为目标像素点……依次类推,并且将确定的目标像素点所
组成的区域作为目标区域。

发明人在实现本发明的过程中发现,现有技术中采用的确定视频帧中平坦区域的
方法,处理效率相对比较低。

发明内容

本发明实施例中提供了一种确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备,以
解决现有技术中确定视频帧中平坦区域效?#26102;?#36739;低的问题。

本发明实施例公开了如下技术方案:

第一方面,本发明实施例提供了一种确定视频帧中平坦区域的方法,包括:

确定待处理视频帧的图像区域;

将所述图像区域划分为多个子区域;

计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;

根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所述子区域中的非图
像边缘像素点;

计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子
区域中所有像素点的噪声参数平均值;

根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子
区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。

可选的,所述确定待处理视频帧的图像区域,包括:

确定所述待处理视频帧的黑边区域;

将所述待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述图像区域。

可选的,确定所述待处理视频帧的黑边区域,包括:

计算所述待处理视频帧中每行像素点的像素平均值;

计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均值;

将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为黑边区域。

可选的,根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个子区域中的
非图像边缘像素点,包括:

判断所述像素点的噪声参数值是否小于或等于第二阈值;

如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为非图像边缘
像素点。

可选的,根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个
所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域,包括:

从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件包括:非图像边
缘像素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素点的噪声参数
平均值在设定取值范围内;

从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘像素点的噪声参数平均值最小
的子区域作为所述平坦区域。

第二方面,本发明实施例提供了一种确定视频帧中平坦区域的装置,包括:确定模
块、划分模块?#22270;?#31639;模块;

所述确定模块,用于确定待处理视频帧的图像区域;

所述划分模块,用于将所述图像区域划分为多个子区域;

所述计算模块,用于计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;

所述确定模块,还用于根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每
个所述子区域中的非图像边缘像素点;

所述计算模块,还用于计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数
平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值;

所述确定模块,还用于根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数
平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦
区域。

可选的,所述确定模块确定待处理视频帧的图像区域,具体包括执行:

确定所述待处理视频帧的黑边区域;

将所述待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述图像区域。

可选的,所述计算模块,还用于计算所述待处理视频帧中每行像素点的像素平均
值;以及,计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均值;

所述确定模块,还用于将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为
黑边区域。

可选的,所述确定模块根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每
个子区域中的非图像边缘像素点,具体包括执行:

判断所述像素点的噪声参数值是否小于或等于第二阈值;

如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为非图像边缘
像素点。

可选的,所述确定模块根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数
平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦
区域,具体包括执行:

从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件包括:非图像边
缘像素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素点的噪声参数
平均值在设定取值范围内;

从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘像素点的噪声参数平均值最小
的子区域作为所述平坦区域。

第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括:

至少一个处理器;以及,

与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被被所述至少一个
处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:

确定待处理视频帧的图像区域;

将所述图像区域划分为多个子区域;

计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;

根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所述子区域中的非图
像边缘像素点;

计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子
区域中所有像素点的噪声参数平均值;

根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子
区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。

第四方面,本发明实施例?#22266;?#20379;了一种非暂态计算机可读存储介?#21097;?#25152;述非暂态
计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方
面?#25105;?#19968;个实施例提供的所述确定视频帧中平坦区域的方法。

第五方面,本发明实施例?#22266;?#20379;了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包
括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,所述计算机程序包括程序指令,当所
述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行上述第一方面?#25105;?#19968;个实施例提供的所述
视频帧中平坦区域的方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:

本发明实施例方案在确定视频帧中的平坦区域时,首先确定视频帧中的图像区
域,并且将图像区域划分为多个子区域,之后确定每个子区域中的非图像边缘像素点,其
中,非图像边缘像素点是指视频帧中的非正常像素点,之后计算每个子区域中非图像边缘
像素点的噪声参数平均值和每个子区域中所有像素点的噪声参数平均值,并且根据各个子
区域的非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个子区域中所有像素点的噪声参数平均
值从多个子区域中确定平坦区域。可见,本发明实施例方案提供了一?#20013;?#30340;确定视频帧中
平坦区域的方法,此种方法能够提高确定视频帧中平坦区域的效率。

应当理解的是,以上的一般描述和后文的?#38468;?#25551;述仅是示例性和解释性的,并不
能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施
例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而
言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

一个或多个实施例通过与之?#26434;?#30340;附图中的图片进行示例?#36816;?#26126;,这些示例?#36816;?br />明并?#36824;?#25104;对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类?#39057;脑?#20214;,除
非有特别申明,附图中的图?#36824;?#25104;比例限制。

图1是本发明实施例一确定视频帧中平坦区域的方法流程图;

图2是本发明实施例二确定视频帧中平坦区域的方法流程图;

图3是本发明实施例三确定视频帧中平坦区域的装置结构示意图;

图4是本发明实施例电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及
附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相?#39057;?#35201;素。以下示例性实施例
中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附
权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在视频播放、视频监控等领域中,经常需要检测视频图像的噪声等级。在检测视频
图像的噪声等级时,关键是要确定视频帧中的平坦区域,即确定视频帧中色彩复杂度相对
比较低的区域,现有技术中在确定视频帧中的平坦区域时,多采用漫增长的方式,处理的效
率相对比较低。为了提高确定视频帧中平坦区域的处理效?#21097;?#26412;发明实施例提供了一种确
定视频帧中平坦区域的方案,以下将结合附图对本发明实施例确定视频帧中平坦区域的方
法进行详细说明。

实施例一

图1是本发明实施例一确定视频帧中平坦区域的方法流程图。如图1所示,该方法
的处理步骤包括:

步骤S101:确定待处理视频帧的图像区域。

在对待处理视频帧进行处理时,首先确定待处理视频中的图像区域,例如有的视
频帧有黑边,视频帧中的黑边通常是后期加上去的,在对待处理视频帧处理时,首先确定待
处理视频帧的黑边区域,并且将待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为图像区
域。

步骤S102:将所述图像区域划分为多个子区域。

确定待处理视频帧中的图像区域之后,将图像区域划分为多个子区域,可选的,将
所述图像区域?#30830;?#20026;多个子区域,例如将图像区域?#30830;?#20026;8份、16份、32份等。

步骤S103:计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值。

其中,像素点的噪声参数值可以是像素点的梯度值,具体的,根据像素点的梯度值
可以确定相应像素点是不是噪声,以及噪声的强度。在本发明实施例方案中,计算像素点梯
度值的方法有多种,例如,可以采用Sobel、Prewitt算法计算像素点的梯度值。可选的,可以
采用Sobel算法计算像素点的梯度值,采用Sobel算法计算像素点的梯度值可以减少计算
量。

步骤S104:根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个所述子区
域中的非图像边缘像素点。

在本发明实施例方案中,将每个像素点的噪声参数值与预设阈值进行比较,当像
素点的噪声参数值小于所述预设阈值时确定该像素点为正常的图像边缘像素点,当像素点
的噪声参数值大于或等于该预设阈值时,确定该像素点为非图像边缘像素点。

步骤S105:计算每个所述子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每
个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值。

步骤S106:根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每
个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。

在本发明实施例方案中,计算每个子区域中非图像边缘像素点的噪声参数平均
值,其中,根据非图像边缘像素点的噪声参数平均值可以确定相应的子区域中是不是填充
有背景色,根据子区域中所有像素点的噪声参数平均值可以排除过亮或过暗的子区域。具
体的,根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个所述子区域
中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定平坦区域。

采用本发明实施例方法,能够以比较高的处理效率从视频帧中选取出色彩复杂度
相对比较低的区域作为平坦区域。

实施例二

图2是本发明实施例二确定视频帧中平坦区域的方法流程图。如图2所示,该方法
的处理步骤包括:

步骤S201:确定待处理视频帧的黑边区域。

在本发明实施例方案中,在从待处理视频帧中确定平坦区域时,首先确定待处理
视频帧中的图像区域。

在实际的应用场景中,有的视频帧中存后期添加有黑边,为了确定待处理视频帧
中的图像区域,首先确定待处理视频帧中的黑边区域。

可选的,在本发明实施例方案中,确定待处理视频帧的黑边区域包括:计算所述待
处理视频帧中每行像素点的像素平均值;计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均
值;将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为黑边区域。

步骤S202:将待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述图像区域。

步骤S203:将图像区域?#30830;?#20026;多个子区域。将图像区域?#30830;?#20026;多个子区域,目的是
为将多个子区域中的其中一个确定为平坦区域。在?#30830;?#22270;像区域时,可以将图像区域?#30830;?br />为8份、16份、32份等。

步骤S204:计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值。

其中,像素点的噪声参数值可以是像素点的梯度值,具体的,根据像素点的梯度值
可以确定相应像素点是不是噪声,以及噪声的强度。在本发明实施例方案中,计算像素点梯
度值的方法有多种,例如,可以采用Sobel、Prewitt算法计算像素点的梯度值。可选的,可以
采用Sobel算法计算像素点的梯度值,采用Sobel算法计算像素点的梯度值可以减少计算
量。

步骤S205:根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定每个子区域中
的非图像边缘像素点。

在本发明实施例方案中,将每个像素点的噪声参数值与预设阈值进行比较,当像
素点的噪声参数值小于所述预设阈值时确定该像素点为正常的图像边缘像素点,当像素点
的噪声参数值大于或等于该预设阈值时,确定该像素点为非图像边缘像素点。具体的,确定
一个像素点是不是非图像边缘像素点的方法包括?#21495;?#26029;所述像素点的噪声参数值是否小于
或等于第二阈值;如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为非
图像边缘像素点。

步骤S206:计算每个子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数平均值和每个子
区域中所有像素点的噪声参数平均值。

步骤S207:从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件包括:
非图像边缘像素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素点的
噪声参数平均值在设定取值范围内。

步骤S208:从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘像素点的噪声参数平
均值最小的子区域作为所述平坦区域。

在本发明实施例方案中,计算每个子区域中非图像边缘像素点的噪声参数平均
值,其中,判断非图像边缘像素点的噪声参数平均值是否大于或等于第三阈值,当一个子区
域的非图像边缘像素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值时,可以确定相应的子区域
中是有效的边缘像素,而非填充有背景色;进一步,当子区域中所有像素点的噪声参数平均
值在设定取值范围内时,可以排除该子区域是过亮或过暗的子区域。

当满足所述预设条件的子区域有多个时,从满足预设条件的子区域中选取非图像
边缘像素点的噪声参数平均值最小的子区域作为所述平坦区域。如果所有的子区域都不满
足所述预设条件,可以直?#20248;?#24323;当前视频帧,也可?#28304;?#22810;个子区域中选取非图像边缘像素
点的噪声参数平均值最小的子区域作为平坦区域。

采用本发明实施例方法,能够以比较高的处理效率从视频帧中选取出色彩复杂度
相对比较低的区域作为平坦区域。

实施例三

图3是本发明实施例三确定视频帧中平坦区域的装置结构示意图。如图3所示,该
装置包括:确定模块301、划分模块302?#22270;?#31639;模块303;

所述确定模块301,用于确定待处理视频帧的图像区域;

所述划分模块302,用于将所述图像区域划分为多个子区域;

所述计算模块303,用于计算每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值;

所述确定模块301,还用于根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定
每个子区域中的非图像边缘像素点;

所述计算模块303,还用于计算每个子区域中所述非图像边缘像素点的噪声参数
平均值和每个子区域中所有像素点的噪声参数平均值;

所述确定模块301,还用于根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声
参数平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定
平坦区域。

可选的,所述确定模块301确定待处理视频帧的图像区域,具体包括执行:确定所
述待处理视频帧的黑边区域;将所述待处理视频帧中除所述黑边区域外的部分确定为所述
图像区域。

可选的,所述计算模块303,还用于计算所述待处理视频帧中每行像素点的像素平
均值;以及,计算所述待处理视频帧中每列像素点的像素平均值;所述确定模块301,还用于
将像素平均值小于第一阈值的行像素点和列像素点确定为黑边区域。

可选的,所述划分模块302将所述图像区域划分为多个子区域,具体包括执行:将
所述图像区域?#30830;?#20026;多个子区域。

可选的,所述确定模块301根据每个所述子区域中各个像素点的噪声参数值,确定
每个子区域中的非图像边缘像素点,具体包括执行?#21495;?#26029;所述像素点的噪声参数值是否小
于或等于第二阈值;如果所述像素点的噪声参数值小于或等于第二阈值,则所述像素点为
非图像边缘像素点。

可选的,所述噪声参数值为像素点的梯度值。

可选的,所述确定模块301根据每个所述子区域的所述非图像边缘像素点的噪声
参数平均值和每个所述子区域中所有像素点的噪声参数平均值,从所述多个子区域中确定
平坦区域,具体包括执行:从所述多个子区域中选取满足预设条件的子区域,所述预设条件
包括:非图像边缘像素点的噪声参数平均值大于或等于第三阈值,以及,子区域中所有像素
点的噪声参数平均值在设定取值范围内;从满足所述预设条件的子区域中选取非图像边缘
像素点的噪声参数平均值最小的子区域作为所述平坦区域。

采用本发明实施例方法,能够以比较高的处理效率从视频帧中选取出色彩复杂度
相对比较低的区域作为平坦区域。

实施例四

本发明实施例提供了一种非暂态计算机存储介?#21097;?#25152;述计算机存储介质存储有计
算机可执行指令,该计算机可执行上述?#25105;?#26041;法实施例中的确定视频帧中平坦区域的方
法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以
通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质
中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁
碟、光盘、只读存储?#19988;?#20307;(Read-Only Memory,ROM)或随机存储?#19988;?#20307;(Random
AccessMemory,RAM)等。

实施例五

图4是本发明实施例五提供的执行确定视频帧中平坦区域的方法的电子设备的硬
件结构示意图,如图4所示,该设备包括:

一个或多个处理器410以及存储器420,图4中以一个处理器410为例。

执行确定视频帧中平坦区域的方法的设备还可以包括:输入装置430和输出装置
440。

处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或者其他方式
连接,图4中以通过总线连接为例。

存储器420作为一种非?#36164;?#24615;计算机可读存储介?#21097;?#21487;用于存储非?#36164;?#24615;软件程
序、非?#36164;?#24615;计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的确定视频帧中平坦区域的
方法?#26434;?#30340;程序指令/模块(例如,附图3所示的确定模块301、划分模块302?#22270;?#31639;模块
303)。处理器410通过运行存储在存储器420中的非?#36164;?#24615;软件程序、指令以及模块,从而执
行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例确定视频帧中平坦区域的
方法。

存储器420可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系
?#22330;?#33267;少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据确定视频帧中平坦区域的装
置的使用所创建的数据等。此外,存储器420可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非
?#36164;源?#20648;器,例如至少一个?#25490;?#23384;储器件、闪存器件、或其他非?#36164;?#24615;固态存储器件。在
一些实施例中,存储器420可选包括相对于处理器410远程设置的存储器,这些远程存储器
可以通过网络连接至确定视频帧中平坦区域的装置。上述网络的实例包括但不限于互联
网、企?#30340;?#37096;网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可接收输入的数?#21482;蜃址?#20449;息,以及产生与列表项操作的处理装置
的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器420中,当被所述一个或者多个处理器
410执行时,执行上述?#25105;?#26041;法实施例中的确定视频帧中平坦区域的方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有
益效果。未在本实施例中详尽描述的技术?#38468;冢?#21487;参见本申请实施例所提供的方法。

本申请实施例的电子设备以多?#20013;?#24335;存在,包括但不限于:

(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能,并且以提供话音、数据
通信为主要目标。这类终端包括:智能?#21482;?例如iPhone)、多媒体?#21482;?#21151;能性?#21482;?#20197;及低
端?#21482;?#31561;。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴,有计算和处理功
能,一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等,例如iPad。

(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、
视频播放器(例如iPod),掌上游戏机,电子书,以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)服务器:提供计算服务的设备,服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、?#20302;?#24635;
线等,服务器和通用的计算机架构类似,但是由于需要提供高可靠的服务,因此在处理能
力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理?#32536;确?#38754;要求较高。

(5)其他具有数据交互功能的电子装置。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可
以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单
元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其
中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地?#31169;?#21040;各实施方式可
借助软件加通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术
方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机
软件产品可?#28304;?#20648;在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以
使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者
实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是:以上实施例仅用?#36816;?#26126;本申请的技术方案,而非对其限制;尽管
参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可
以对前述各实施例所记载的技术方?#38468;?#34892;修改,或者对其中部分技术特征进?#26800;?#21516;替换;
而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和
范围。

关于本文
本文标题:确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备.pdf
链接地址:http://www.pqiex.tw/p-6079605.html
关于我们 - 网站声明 - 网?#38236;?#22270; - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服 - 联系我们

[email protected] 2017-2018 zhuanlichaxun.net网站版权所有
经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
 


收起
展开
平码五不中公式规律 山东十一选五基本走势360 双色球开奖结果坐标带连线走势图带连线 双色球周日走势图 股票涨跌是人为控制吗 比亚迪股票 幸运飞艇开奖记录彩票控 山东群英会玩法规则 j江苏11选5 11选5在线机选号 中彩网