确定视频帧中平坦区域的方法、装置及电子设备与流程

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：从视频帧中任意选取一个像素点，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。

技术实现要素：

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率比较低的问题。

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、划分模块和计算模块；

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，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所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任意一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，本发明实施例还提供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任意一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种新的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细节描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对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

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似的要素。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率，本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，将所述图像区域等分为多个子区域，例如将图像区域等分为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：将图像区域等分为多个子区域。将图像区域等分为多个子区域，目的是为将多个子区域中的其中一个确定为平坦区域。在等份图像区域时，可以将图像区域等分为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：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。

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，可以直接抛弃当前视频帧，也可以从多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和计算模块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：将所述图像区域等分为多个子区域。

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：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质，所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任意方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、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(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作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性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对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的确定模块301、划分模块302和计算模块303)。处理器410通过运行存储在存储器420中的非易失性软件程序、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统、至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，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。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、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可接收输入的数字或字符信息，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，执行上述任意方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细节，可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种形式存在，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:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(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、系统总线等，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、可管理性等方面要求较高。

(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了解到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以存储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：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，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案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；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。