视频帧图像的分割方法及装置与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频帧图像的分割方法及装置。

背景技术：

随着视频拍摄设备的普及，人们可以随时随地制作各种内容的视频并进行分享。但由于拍摄视频的设备种类繁多，有智能手机、数码相机、dv等等，导致拍摄视频的质量、分辨率，纵横比各异。当这些视频上传至网络进行分享时，视频网站以及视频播放设备会根据自身设备情况，对视频进行加工处理，以适应自身设备对于分辨率的需求。目前最流行的是利用手机进行视频拍摄，手机拍摄的视频往往是垂直拍摄，大多数网站会对这类的视频进行添加毛玻璃效果的处理，以便把这类垂直拍摄的视频，变为电脑方便显示的水平宽屏视频。

视频网站每日都在接收大量用户上传的视频数据，视频网站需要对这些数据进行分析，生成代表这些视频内容的海报图。海报图要求在原始视频帧中截取一定比例的图像，缩小到一定尺寸，在网页和app中进行展示，以便于简要描述视频帧的内容。由于数据量的巨大，如果用户上传的视频中包含这类具有毛玻璃效果的视频帧，而海报图生产算法并没有对这类数据进行区别对待的话，生成的图像中往往包含具有毛玻璃效果的图像区域，同时还会牺牲有效的分辨率，这样生成的海报图会大大影响网站和app的用户体验。所以，亟需一种算法能够自动判别视频帧是否有两侧的毛玻璃边界，并对毛玻璃边界进行分割，以提图像生成算法的效果，提升用户体验。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种视频帧图像的分割方法，旨在自动去除视频帧的无效区域，有助于海报图生成系统生成能更好表达视频帧内容的海报图，提高海报图质量。

为实现上述目的，本发明提供的一种视频帧图像的分割方法，包括以下步骤：

获取所述视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息；

根据所述垂直边缘信息计算所述视频帧图像垂直区域的纵向模糊度，以及，根据所述水平边缘信息计算所述视频帧图像水平区域的横向模糊度；

根据所述垂直边缘信息和所述纵向模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标，以及，根据所述水平边缘信息和所述横向模糊度，确定所述视频帧图像的水平区域分割坐标；

采用所述垂直区域分割坐标和水平区域分割坐标，从所述视频帧图像中分割出有效区域。

优选地，所述获取所述视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息的步骤包括：

获取所述视频帧图像的色彩空间；

将所述色彩空间转化为灰度空间或者任意亮度色彩分离空间；

计算水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子；

将所述梯度算子与所述灰度空间或者任意亮度色彩分离空间进行卷积，获得水平边缘图eh和垂直边缘图ev；

对所述水平方向边缘图eh的每一行进行水平方向的投影，获得水平方向的直方图hh[i]；

对所述垂直方向边缘图ev的每一列进行垂直方向的投影，获得垂直方向的直方图hv[i]；采用所述水平方向的直方图hh[i]确定所述视频帧图像的水平边缘信息；以及，采用所述垂直方向的直方图hv[i]确定所述视频帧图像的垂直边缘信息。

优选地，所述根据垂直边缘信息计算所述视频帧图像垂直区域的纵向模糊度，以及，根据水平边缘信息计算所述视频帧图像水平区域的横向模糊度的步骤包括：

对所述垂直方向的直方图hv[i]进行归一化处理，得到直方图hv[i]`；

从第一起始点开始遍历所述直方图hv[i]`，获取第一个hv[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第一位置，从第二起始点开始遍历所述直方图hv[i]`，获取第一个hv[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第二位置；其中，所述第一起始点和所述第二起始点是分别位于所述直方图hv[i]`两侧的端点；

计算垂直方向两侧区域的第一纵向模糊度和第二纵向模糊度；其中，所述第一纵向模糊度为所述第一起始点与所述第一位置之间区域的模糊度，所述第二纵向模糊度为所述第二起始点与所述第二位置之间区域的模糊度；

根据所述第一纵向模糊度和第二纵向模糊度确定垂直方向是否需要分割，在垂直方向不需要分割时，执行检测水平方向模糊度的步骤，所述检测水平方向模糊度的步骤包括：

对所述水平方向的直方图hh[i]进行归一化处理，得到直方图hh[i]`；

从第三起始点开始遍历所述直方图hh[i]`，获取第一个hh[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第三位置，从第四起始点开始遍历所述直方图hh[i]`，获取第一个hh[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第四位置；其中，所述第三起始点和所述第四起始点是分别位于所述直方图hh[i]`两侧的端点；

计算水平方向两侧区域的第一横向模糊度和第二横向模糊度，其中，所述第一横向模糊度为所述第三起始点与所述第三位置之间区域的模糊度，第二横向模糊度为所述第四起始点与所述第四位置之间区域的模糊度。

优选地，根据所述垂直边缘信息和所述纵向模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标的步骤包括：

判断所述第一位置与所述第二位置之间的距离是否小于第一预设长度，且所述第一纵向模糊度小于第一模糊度阈值，且所述第二纵向模糊度小于第一模糊度阈值；

若是，则确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第二位置为第二垂直分割位置；

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

优选地，所述根据所述垂直边缘信息和所述第一模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标的步骤还包括：

判断第一距离与第二距离之和是否大于第二预设长度，且所述第一纵向模糊度小于第二模糊度阈值，且所述第二纵向模糊度小于第二模糊度阈值；其中，所述第一距离是所述第一位置与所述第一起始点之间的距离，所述第二距离是所述第二位置与所述第一起始点之间的距离，第二模糊度阈值小于第一模糊度阈值；

若是，则确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第二位置为第二垂直分割位置；

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

优选地，所述根据所述垂直边缘信息和所述第一模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标的步骤还包括：

若所述第一位置与所述第二位置重合，则以第五位置为中心，在所述第五位置的预设取值范围内，判断是否存在第六位置；其中，所述第五位置与所述第一位置关于所述直方图hv[i]`横轴中点对称，所述第六位置是所述直方图hv[i]`的值大于第二直方图阈值的位置，所述第二直方图阈值小于所述第一直方图阈值；

若不存在所述第六位置，执行所述检测水平方向模糊度的步骤；

若存在所述第六位置，则计算所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度；其中，所述第三纵向模糊度为与所述第六位置对应一侧区域的模糊度；

计算所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度；

判断所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度是否大于所述第一模糊度阈值；

若否，执行所述检测水平方向模糊度的步骤；

若是，确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第六位置为第二垂直分割位置；

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

优选地，所述检测水平方向模糊度的步骤之后，还包括：

根据水平方向两侧区域的第一横向模糊度和第二横向模糊度确定水平方向是否需要分割，在水平方向不需要分割时，判定所述视频帧图像不需要分割。

本发明还提供一种视频帧图像的分割装置，所述视频帧图像的分割装置包括：

图像边缘信息提取模块，用于获取所述视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息；

位置信息处理模块，用于根据所述垂直边缘信息计算所述视频帧图像垂直区域的纵向模糊度，以及，根据所述水平边缘信息计算所述视频帧图像水平区域的横向模糊度；

分割坐标获取模块，用于根据所述垂直边缘信息和所述纵向模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标，以及，根据所述水平边缘信息和所述横向模糊度，确定所述视频帧图像的水平区域分割坐标；

分割模块，用于采用所述垂直区域分割坐标和水平区域分割坐标，从所述视频帧图像中分割出有效区域。

优选地，所述视频帧图像边缘信息提取模块包括：

色彩空间获取单元，用于获取所述视频帧图像的色彩空间；

转换单元，用于将所述色彩空间转化为灰度空间或者任意亮度色彩分离空间；

梯度算子计算单元，用于计算水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子；

边缘图获取单元，用于将所述梯度算子与所述灰度空间或者任意亮度色彩分离空间进行卷积，获得水平边缘图eh和垂直边缘图ev；

水平位置分析单元，用于对水平方向边缘图的每一行进行水平方向的投影，获得水平方向的直方图hh[i]；

垂直位置分析单元，用于对垂直方向边缘图的每一列进行垂直方向的投影，获得垂直方向的直方图hv[i]；

水平边缘信息获取单元，用于采用所述水平方向的直方图hh[i]确定所述视频帧图像的水平边缘信息；

垂直边缘信息获取单元，用于采用所述垂直方向的直方图hv[i]确定所述视频帧图像的垂直边缘信息。

优选地，所述分割坐标获取模块包括：

垂直分析单元，用于：

对所述垂直方向的直方图hv[i]进行归一化处理，得到直方图hv[i]`；

从第一起始点开始遍历所述直方图hv[i]`，获取第一个hv[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第一位置，从第二起始点开始遍历所述直方图hv[i]`，获取第一个hv[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第二位置；其中，所述第一起始点和所述第二起始点是分别位于所述直方图hv[i]`两侧的端点；

计算垂直方向两侧区域的第一纵向模糊度和第二纵向模糊度；其中，所述第一纵向模糊度为所述第一起始点与所述第一位置之间区域的模糊度，所述第二纵向模糊度为所述第二起始点与所述第二位置之间区域的模糊度；

水平分割分析单元，用于：

对所述水平方向的直方图hh[i]进行归一化处理，得到直方图hh[i]`；

从第三起始点开始遍历所述直方图hh[i]`，获取第一个hh[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第三位置，从第四起始点开始遍历所述直方图hh[i]`，获取第一个hh[i]`的值大于第一直方图阈值的位置为第四位置；其中，所述第三起始点和所述第四起始点是分别位于所述直方图hh[i]`两侧的端点；

计算水平方向两侧区域的第一横向模糊度和第二横向模糊度，其中，所述第一横向模糊度为所述第三起始点与所述第三位置之间区域的模糊度，第二横向模糊度为所述第四起始点与所述第四位置之间区域的模糊度；

根据水平方向两侧区域的第一横向模糊度和第二横向模糊度确定水平方向是否需要分割，在水平方向不需要分割时，判定所述视频帧图像不需要分割；

所述垂直分割分析单元，用于还包括：

判断所述第一位置与所述第二位置之间的距离是否小于第一预设长度，且所述第一纵向模糊度小于第一模糊度阈值，且所述第二纵向模糊度小于第一模糊度阈值；

若是，则确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第二位置为第二垂直分割位置。

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

或者，

判断第一距离与第二距离之和是否大于第二预设长度，且所述第一纵向模糊度小于第二模糊度阈值，且所述第二纵向模糊度小于第二模糊度阈值；其中，所述第一距离是所述第一位置与所述第一起始点之间的距离，所述第二距离是所述第二位置与所述第一起始点之间的距离，第二模糊度阈值小于第一模糊度阈值；

若是，则确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第二位置为第二垂直分割位置。

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

或者，

若所述第一位置与所述第二位置重合，则以第五位置为中心，在所述第五位置的预设取值范围内，判断是否存在第六位置；其中，所述第五位置与所述第一位置关于所述直方图hv[i]`横轴中点对称，所述第六位置是所述直方图hv[i]`的值大于第二直方图阈值的位置，所述第二直方图阈值小于所述第一直方图阈值；

若不存在所述第六位置，执行所述检测水平方向模糊度的步骤；

若存在所述第六位置，则计算所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度；其中，所述第三纵向模糊度为与所述第六位置对应一侧区域的模糊度；

计算所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度；

判断所述第一纵向模糊度和第三纵向模糊度是否大于所述第一模糊度阈值；

若否，执行所述检测水平方向模糊度的步骤；

若是，确定所述第一位置为第一垂直分割位置，所述第六位置为第二垂直分割位置；

采用所述第一垂直分割位置和第二垂直分割位置，计算所述垂直区域分割坐标。

本发明提出的视频帧图像的分割方法，可以对毛玻璃效果视频帧和普通视频帧的边缘分布信息以及模糊程度进行分析，自动判断图像属于毛玻璃效果视频帧或是普通视频帧，并对毛玻璃效果的视频帧进行自动分割，获得其中原始的、有效的图像区域。对于视频网站，为其提供一种视频处理的前处理手段，自动去除视频帧的无效区域，有助于海报图生成系统生成能更好表达视频帧内容的海报图，提高海报图质量。

附图说明

图1为本发明视频帧图像的分割方法一实施例的流程示意图；

图2为本发明视频帧图像的分割方法中获取视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息的步骤流程示意图；

图3为本发明中垂直边缘直方图、水平边缘直方图和边缘图的效果示意图；

图4为本发明视频帧图像的分割方法一实施例中根据垂直边缘信息检测图像水平区域和垂直区域的模糊度的步骤流程示意图；

图5为本发明视频帧图像的分割方法一实施例中输出垂直位置坐标的步骤流程示意图；

图6为利用本发明视频帧图像分割方法进行分割后的图像分割效果示意图；

图7为本发明视频帧图像的分割装置一实施例的模块结构示意图；

图8为本发明视频帧图像的分割装置一实施例中图像边缘信息提取模块的结构示意图；

图9为本发明视频帧图像的分割装置一实施例中分割坐标获取模块的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种视频帧图像的分割方法，参照图1，在一实施例中，该视频帧图像的分割方法包括：

步骤s10，获取所述视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息；本发明实施例中，可利用图像处理方法，提取彩色图像的边缘信息，并转化为一种具有方向性的统计特征。

步骤s20，根据所述垂直边缘信息计算所述视频帧图像垂直区域的纵向模糊度，以及，根据所述水平边缘信息计算所述视频帧图像水平区域的横向模糊度；在垂直边缘分布特征基础上，计算垂直区域模糊度，。在水平边缘分布特征基础上，计算水平区域模糊度。

步骤s30，根据所述垂直边缘信息和所述纵向模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标，以及，根据所述水平边缘信息和所述横向模糊度，确定所述视频帧图像的水平区域分割坐标；根据垂直边缘分布特征，和计算出的垂直区域模糊度，自动判断垂直区域中是否存在毛玻璃区域，并输出垂直分割的区域。根据水平边缘分布特征，和计算出的水平区域模糊度，自动判断水平区域中是否存在毛玻璃区域，并输出水平分割的区域。

步骤s40，采用所述垂直区域分割坐标和水平区域分割坐标，从所述视频帧图像中分割出有效区域。根据前面步骤s30得到的分割坐标，从视频帧图像中获得有效区域。

本发明提出了毛玻璃效果视频帧同普通视频帧的分类与分割算法，根据图像边缘分布信息以及图像模糊度信息进行智能分类，并根据切割位置自动对图像进行垂直或者水平方向的分割，获取视频帧有效区域，整体过程无需人工干预。对于海报图生成系统来说，消除了无意义、人工添加的区域，有助于挑选更有实际意义的图像区域，表达视频帧的内容，提升生成的海报图的质量。可以为海报图生产系统提供前处理，将输入海报图生产系统的视频帧自动分类为毛玻璃效果视频帧和普通视频帧，对于普通视频帧直接生产海报图；对于毛玻璃效果视频帧进行拆分，获得视频帧中的有效区域后，再进行海报图的生产，提升海报图质量，减少后期人工筛选的工作量。

参照图2，示出了本发明视频帧图像的分割方法中获取图像的水平边缘信息和垂直边缘信息的步骤流程示意图包括：

步骤s11,获取所述视频帧图像的色彩空间；获取视频帧图像的色彩空间，可以是rgb色彩空间。

步骤s12，将所述色彩空间转化为灰度空间或者任意亮度色彩分离空间；将输入图像由rgb色彩空间转化为灰度/或者任意亮度色彩分离空间(如yuv，hsv，hsl，lab)，对于灰度空间换公式为：gray＝r*0.299+g*0.587+b*0.114；对于亮度色彩分离空间，以hsl举例，亮度l(lightness)的转化公式为：l＝(max(r,g,b)+min(r,g,b))/2。

步骤s13，计算水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子；水平方向和垂直方向的边缘梯度算子以sobel算子(索贝尔算子)为例，其他算子同样适用。

步骤s14，将所述梯度算子与所述灰度空间或者任意亮度色彩分离空间进行卷积，获得水平边缘图eh和垂直边缘图ev；将水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子与灰度空间或者任意亮度色彩分离空间，进行卷积运算，分别得到水平边缘图eh和垂直边缘图ev。

步骤s15，对水平方向边缘图的每一行进行水平方向的投影，获得水平方向的直方图hh[i]；为了排除垂直方向的边缘的影响，只统计水平边缘个数，即对于图像上的任一点(x,y)，只统计eh(x,y)>th1且ev(x,y)<th2的边缘。

步骤s16，对垂直方向边缘图的每一列进行垂直方向的投影，获得垂直方向的直方图hv[i]；同样为了排除水平方向的边缘的影响，只统计垂直边缘个数，即对于图像上的任一点(x,y)，只统计ev(x,y)>th1且eh(x,y)<th2的边缘，其中th1和th2为第一阈值和第二阈值。

其中，按以下公式计算图像边缘信息：

e(x,y)＝sqrt(ev(x,y)²+eh(x,y)²)；其中e(x,y)为边缘图上任意一点。

步骤s17,采用所述水平方向的直方图hh[i]确定所述视频帧图像的水平边缘信息；以及，采用所述垂直方向的直方图hv[i]确定所述视频帧图像的垂直边缘信息。通过水平方向的直方图hh[i]和垂直方向的直方图hv[i]，能够清楚地获取视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息。

本发明实施例中，垂直边缘直方图、水平边缘直方图和边缘图的效果请参照图3。

本发明实施例中，前述步骤s20包括：根据垂直边缘信息检测垂直区域的模糊度，根据检测结果输出图像的垂直区域分割坐标；以及根据水平边缘信息检测水平区域的模糊度，根据检测结果输出图像的水平区域分割坐标。本发明实施例中，两步骤的流程基本一致，因此，以下以根据垂直边缘信息检测垂直区域的模糊度，根据检测结果输出图像的垂直区域分割坐标的步骤为例做详细说明。参照图4，在一实施例中，前述步骤s20中包括：

步骤21，对垂直方向的直方图hv[i]进行归一化处理；对垂直边缘直方图进行归一化，将垂直边缘分布的直方图的每一位hv[i]除以直方图的最大值hmax,hv[i]＝hv[i]/hmax。

步骤22，从垂直方向的两侧分别遍历归一化处理后的直方图，从直方图hv[i],i＝0处向i＝length-1处寻找第一分割位置seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找第二分割位置seg2；从两侧分别遍历归一化后的直方图hv[i]，寻找直方图中大于预先设定阈值hv[i]>thseg的位置，一旦寻找到这两个位置，记录两边位置分别为seg1,seg2，然后退出，不继续进行寻找。

步骤23，计算垂直方向两侧区域的模糊度b1，b2。两边区域的模糊度为，累加每侧区域中e(x,y)的值，除以每侧区域的像素个数,得到b1，b2，应当注意的是，此方法只是最简单的评价图像区域模糊度的方法，可以使用更加复杂的方法获得每侧区域的模糊度。

本发明实施例中，前述根据水平边缘信息检测水平区域的模糊度，根据检测结果输出图像的水平区域分割坐标的步骤包括：

对水平方向的直方图hh[i]进行归一化处理；

从水平方向的两侧分别遍历归一化处理后的直方图，从直方图hh[i]i＝0处向i＝length-1处寻找第一分割位置seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找第二分割位置seg2；

计算水平方向两侧区域的模糊度b1`，b2`。

本发明实施例中，先检测垂直方向的模糊度，判定图像在垂直方向是否可以分割，在垂直方向不需要分割时再检测水平方向的模糊度。在其他实施例中，也可以先检测水平方向的模糊度，再检测垂直方向。本发明实施例中，还可包括以下步骤：根据水平方向两侧区域的模糊度b1`和b2`的值确定水平方向是否可以分割，在水平方向不可以分割时，判定图像不可以分割。本发明实施例中包括以下几种情形：1、先检测垂直方向的模糊度，在垂直方向不需要分割时，检测水平方向的模糊度，如果水平方向不需要分割，判定图像不需要分割。2、先检测水平方向的模糊度，如果水平方向不需要分割，判定图像不需要分割。水平方向或者垂直方向不需要分割是指算法不能输出分割坐标。如果水平方向不需要分割，证明此输入的视频帧为普通视频帧，直接输出原始结果。本发明实施例对于多种类型毛玻璃效果具有良好的分割效果，同时能够区分正常视频帧，避免正常视频帧被分割。在实际应用中，可以为海报图生产系统提供前处理，将输入海报图生产系统的视频帧自动分类为毛玻璃效果视频帧和普通视频帧，对于普通视频帧直接生产海报图；对于毛玻璃效果视频帧进行拆分，获得视频帧中的有效区域后，再进行海报图的生产，提升海报图质量，减少后期人工筛选的工作量。

具体的，参照图5，前述步骤s20包括：

步骤s201，从垂直方向的直方图hv[i],i＝0处向i＝length-1处寻找seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找seg2；如果两边位置|seg1-seg2|<ths且b1<thb且b2<thb，即两侧分割位置基本对称且区域内平滑时，认为垂直方向可以分割，输出seg1与seg2作为分割位置，转分割步骤s30，否则转步骤s202。

步骤s202，如果两侧位置|seg1-seg2|<ths且b1<thb且b2<thb，则输出seg1与seg2作为分割位置；当seg1+seg2<0.7*length且b1<thb2且b2<thb2(thb2<thb)时，认为垂直方向可以分割，输出seg1与seg2作为分割位置，转步骤s30，(此时的物理意义为，两边毛玻璃效果不对称导致seg1与seg2差别比较大)，否则转步骤s203。

步骤s203，当seg1+seg2<0.7*length且b1<thb2且b2<thb2(thb2<thb)时，输出seg1与seg2作为分割位置；仅当seg1处发现大于thseg的情况时，此时若h[seg1]>thseg且seg1＝length–seg2，从i＝length-seg1处在左右[-gap,gap]处寻找hv[i]>thseg2(thseg2<thseg)的位置作为新的seg2。如果找到新的seg2，转步骤s204，否则垂直方向不可分割，转水平位置分析步骤s13。

利用步骤s24的方法，重新计算新的区域的b1，b2，如果b1<thb且b2<thb，认为垂直方向可以分割，输出seg1与seg2作为分割位置，转分割模块，否则垂直方向不可分割，转水平分析步骤s13。

步骤s204，当seg2处发现大于thseg，且h[seg2]>thseg且seg1＝length–seg2时，从i＝length–seg2处在左右[-gap,gap]处寻找hv[i]>thseg2的位置作为新的seg1；计算新的区域的b1、b2，在b1<thb且b2<thb时，输出seg1与seg2作为分割位置，所述thseg2<thseg。仅当seg1处发现大于thseg的情况时，此时若h[seg1]>thseg且seg1＝length–seg2，从i＝length-seg1处在左右[-gap,gap]处寻找hv[i]>thseg2的位置作为新的seg2；重新计算新的区域的b1、b2，在b1<thb且b2<thb时，输出seg1与seg2作为分割位置，如果找到新的seg1，转步骤s205，否则垂直方向不可分割，转水平位置分析步骤s13。

步骤s205，重新计算新的区域的b1，b2，如果b1<thb且b2<thb，则输出seg1与seg2作为分割位置，转分割步骤s30，否则垂直方向不可分割，转水平位置分析步骤s13。

本发明实施例中，水平位置分析方法与垂直位置分析方法相同，所有分析的基础是水平边缘分布直方图，如果水平方向发现不可分割，证明此输入的视频帧为普通视频帧，直接输出原始结果。

在一实施例中，前述步骤s30包括：

对于垂直方向的分割位置seg1和seg2，选取矩形区域[seg1,0,width-seg1-seg2,height]的图像并输出；

对于水平方向的分割位置seg1和seg2，选取矩形区域[0,seg1,width,height-seg1-seg2]的图像并输出。本发明实施例中，分割前与分割后的图像效果请参照图6。

本发明还提供一种视频帧图像的分割装置，用以实现上述方法。参见图7所示，在一实施例中，所述视频帧图像的分割装置包括：

图像边缘信息提取模块10，用于获取所述视频帧图像的水平边缘信息和垂直边缘信息；本发明实施例中，图像边缘信息提取模块10可利用图像处理方法，提取彩色图像的边缘信息，并转化为一种具有方向性的统计特征。

位置信息处理模块20，用于根据所述垂直边缘信息计算所述视频帧图像垂直区域的纵向模糊度，以及，根据所述水平边缘信息计算所述视频帧图像水平区域的横向模糊度；位置信息处理模块20包括垂直信息处理单元21、水平信息处理单元22，水平边缘信息获取单元23和垂直边缘信息获取单元24，垂直信息处理单元21用于在垂直边缘分布特征基础上，计算垂直区域模糊度，水平信息处理单元22用于在水平边缘分布特征基础上，计算水平区域模糊度，水平边缘信息获取单元23，用于采用所述水平方向的直方图hh[i]确定所述视频帧图像的水平边缘信息，垂直边缘信息获取单元24，用于采用所述垂直方向的直方图hv[i]确定所述视频帧图像的垂直边缘信息。

分割坐标获取模块30，用于根据所述垂直边缘信息和所述纵向模糊度，确定所述视频帧图像的垂直区域分割坐标，以及，根据所述水平边缘信息和所述横向模糊度，确定所述视频帧图像的水平区域分割坐标。

分割模块40，用于接受所述垂直区域分割坐标和水平区域分割坐标的输入，对原图进行分割以获得有效区域。具体的，分割模块40用于根据前面位置信息处理模块30确定的分割坐标，从视频帧图像中分割出有效区域。

参见图8所示，在一实施例中，图像边缘信息提取模块10包括：

色彩空间获取单元11，获取所述视频帧图像的色彩空间；获取视频帧图像的色彩空间，包括rgb色彩空间。

转换单元12，用于将所述色彩空间转化为灰度空间或者任意亮度色彩分离空间；具体的，转换单元12可将所述色彩空间(如rgb色彩空间)转化为灰度/或者任意亮度色彩分离空间(如yuv，hsv，hsl，lab)，对于灰度空间换公式为：gray＝r*0.299+g*0.587+b*0.114；对于亮度色彩分离空间，以hsl举例，亮度l(lightness)的转化公式为：l＝(max(r,g,b)+min(r,g,b))/2。

梯度算子计算单元13，用于计算水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子；水平方向和垂直方向的边缘梯度算子以sobel算子为例，其他算子同样适用。

边缘图获取单元14，用于将所述梯度算子与所述灰度空间或者任意亮度色彩分离空间进行卷积，获得水平边缘图eh和垂直边缘图ev；将水平方向边缘梯度算子和垂直方向边缘梯度算子与灰度空间或者任意亮度色彩分离空间，进行卷积运算，分别得到水平边缘图eh和垂直边缘图ev。

水平位置分析单元15，用于对水平方向边缘图的每一行进行水平方向的投影，获得水平方向的直方图hh[i]；为了排除垂直方向的边缘的影响，只统计水平边缘个数，即对于图像上的任一点(x,y)，只统计eh(x,y)>th1且ev(x,y)<th2的边缘。

垂直位置分析单元16，用于对垂直方向边缘图的每一列进行垂直方向的投影，获得垂直方向的直方图hv[i]；同样为了排除水平方向的边缘的影响，垂直位置分析单元16只统计垂直边缘个数，即对于图像上的任一点(x,y)，只统计ev(x,y)>th1且eh(x,y)<th2的边缘，其中th1和th2为第一阈值和第二阈值。

其中，按以下公式计算图像边缘信息：

e(x,y)＝sqrt(ev(x,y)²+eh(x,y)²)；其中e(x,y)为边缘图上任意一点。

水平边缘信息获取单元17，用于采用所述水平方向的直方图hh[i]确定所述视频帧图像的水平边缘信息；通过水平方向的直方图hh[i]，能够清楚地获取视频帧图像的水平边缘信息。

垂直边缘信息获取单元18，用于采用所述垂直方向的直方图hv[i]确定所述视频帧图像的垂直边缘信息；通过垂直方向的直方图hv[i]，能够清楚地获取视频帧图像的垂直边缘信息。

参照图9，在一实施例中，分割坐标获取模块30包括：

垂直分割分析单元31，用于：

对垂直方向的直方图hv[i]进行归一化处理；

从垂直方向的两侧分别遍历归一化处理后的直方图，从直方图hv[i],i＝0处向i＝length-1处寻找第一分割位置seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找第二分割位置seg2；

计算垂直方向两侧区域的模糊度b1，b2；

水平分割分析单元32，用于：

对水平方向的直方图hh[i]进行归一化处理；

从水平方向的两侧分别遍历归一化处理后的直方图，从直方图hh[i]i＝0处向i＝length-1处寻找第一分割位置seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找第二分割位置seg2；

计算水平方向两侧区域的模糊度b1`，b2`。

垂直分割分析单元31还用于实现前述步骤s201至s205：

从垂直方向的直方图hv[i],i＝0处向i＝length-1处寻找seg1，从i＝length-1处向i＝0处寻找seg2；

如果两侧位置|seg1-seg2|<ths且b1<thb且b2<thb，则输出seg1与seg2作为分割位置；

当seg1+seg2<0.7*length且b1<thb2且b2<thb2(thb2<thb)时，输出seg1与seg2作为分割位置；

仅当seg1处发现大于thseg的情况时，此时若h[seg1]>thseg且seg1＝length–seg2，从i＝length-seg1处在左右[-gap,gap]处寻找hv[i]>thseg2的位置作为新的seg2；重新计算新的区域的b1、b2，在b1<thb且b2<thb时，输出seg1与seg2作为分割位置，所述thseg2<thseg；

当seg2处发现大于thseg，且h[seg2]>thseg且seg1＝length–seg2时，从i＝length–seg2处在左右[-gap,gap]处寻找hv[i]>thseg2的位置作为新的seg1；计算新的区域的b1、b2，在b1<thb且b2<thb时，输出seg1与seg2作为分割位置。

在一实施例中，分割模块40用于：

对于垂直方向的分割位置seg1和seg2，选取矩形区域[seg1,0,width-seg1-seg2,height]的图像并输出；

对于水平方向的分割位置seg1和seg2，选取矩形区域[0,seg1,width,height-seg1-seg2]的图像并输出。

本发明前述实施例中，水平分割分析单元32还用于：根据所述水平方向两侧区域的模糊度b1`和b2`的值确定水平方向是否可以分割，在水平方向不可以分割时，判定图像不可以分割。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。