（未示出)和步骤S9'（未示出）。具体地， 在步骤S8'中，黑边确定设备1根据所述边界采样图像的图像点的第一灰度值，对所述一个 或多个边界采样图像所包括的图像点进行聚类处理，以获得一个或多个图像点聚类，其中， 每一图像点聚类包含用于表征所述图像点聚类的特征的类灰度特征值；在步骤S9'中，黑 边确定设备1根据所述一个或多个图像点聚类所对应的所述类灰度特征值，确定所述一个 或多个灰度类别。在此，所述类灰度特征值可用每一图像点聚类中所有图像点的第一灰度 值中最小的第一灰度值表示，也可用每一图像点聚类中所有图像点的第一灰度值的平均值 来表示。
[0113] 具体地，在步骤S8'中，黑边确定设备1根据所述边界采样图像的图像点的第一 灰度值，对所述一个或多个边界采样图像所包括的图像点进行聚类处理，如采用k-means、 IS0DATA、链状方法等非监督学习方法，以获得一个或多个图像点聚类，其中，每一图像点聚 类包含用于表征所述图像点聚类的特征的类灰度特征值。例如，对于视频videol，在步骤 S1'中，黑边确定设备1从视频videol中截取的原始视频图像为30个与视频videol的原 始视频画面大小相一致的原始视频图像vml至vm30,而在步骤S2'中，黑边确定设备1对 原始视频图像vml至vm30进行边界采样时，每个边界的采样数为3,即对于视频videol的 每个边界，在步骤S2'中，黑边确定设备1得到相应的90个边界采样图像，即在步骤S2'中， 黑边确定设备1共得到270个边界采样图像，则在步骤S8'中，黑边确定设备1可根据其在 步骤S2'中得到的该270个边界采样图像中每一边界采样图像的图像点的第一灰度值，对 该270个边界采样图像所包括的图像点进行聚类处理，如采用k-means、ISODATA、链状方法 等非监督学习方法，以获得一个或多个图像点聚类，其中，每一图像点聚类包含用于表征所 述图像点聚类的特征的类灰度特征值，如得到以下图像点聚类：①图像点的第一灰度值属 于[0, 22]区间的第一图像点聚类，其对应的类灰度特征值为0 ;②图像点的第一灰度值属 于[23, 111]区间的第一图像点聚类，其对应的类灰度特征值为23 ;③图像点的第一灰度值 属于[112, 120]区间的第一图像点聚类，其对应的类灰度特征值为112 ;④图像点的第一灰 度值属于[121，123]区间的第一图像点聚类，其对应的类灰度特征值为121。
[0114] 本领域技术人员应能理解上述对所述一个或多个边界采样图像所包括的图像点 进行聚类处理的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的对所述一个或多个边界采样 图像所包括的图像点进行聚类处理的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围 以内，并在此以引用方式包含于此。
[0115] 然后，在步骤S9'中，黑边确定设备1根据所述一个或多个图像点聚类所对应的所 述类灰度特征值，确定所述一个或多个灰度类别。例如，接上例，类别确定装置根据聚类处 理装置得到的图像点聚类所对应的所述类灰度特征值，确定所述一个或多个灰度类别，如 每一类灰度特征值对应一个灰度列别，得到如图2所示的灰度列别。
[0116] 需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采 用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例 中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明 的软件程序(包括相关的数据结构）可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储 器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实 现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
[0117] 另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被 计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。 而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通 过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行 的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括 用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序 指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或 技术方案。
[0118] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在 不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论 从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权 利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有 变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此 外，显然"包括" 一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多 个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来 表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
【主权项】
1. 一种用于确定视频的黑边位置信息的方法，其中，该方法包括以下步骤： a从待处理的视频中截取至少一个原始视频图像； b对所述原始视频图像进行边界采样处理，以获得所述视频所对应的一个或多个边界 采样图像； c确定所述一个或多个边界采样图像所对应的第一黑边位置信息；d根据所述第一黑边位置信息，确定所述视频相应的第二黑边位置信息。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤c包括： cl根据所述边界采样图像的行/列所对应的行/列第一灰度值，从一个或多个灰度类 别中确定所述边界采样图像的行/列所属的灰度类别，以确定该行/列所对应的行/列第 二灰度值； c2根据所述行/列第二灰度值，确定所述边界采样图像所对应的第一黑边位置信息。3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述步骤cl包括： _根据所述边界采样图像的行/列所对应的图像点的第一灰度值，确定所述边界采样 图像的行/列所对应的行/列第一灰度值； -根据所述行/列第一灰度值，从所述一个或多个灰度类别中确定所述边界采样图像 的行/列所属的灰度类别，以确定该行/列所对应的行/列第二灰度值。4. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述步骤c2包括： -以所述边界采样图像的边界行/列起始，将所述边界采样图像的相邻两行/列中灰度 类别不同且其中一行/列的行/列第二灰度值满足预定阈值的行/列作为所述第一黑边位 置信息。5. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤c包括： _根据所述边界采样图像的图像点所对应的第一灰度值，从一个或多个灰度类别中确 定所述图像点所属的灰度类别及对应的第二灰度值； -以所述边界采样图像的边界行/列起始，依次检测所述边界采样图像的行/列是否满 足该行/列所对应的所有图像点的第二灰度值均满足预定阈值且该行/列的相邻下一行/ 列中至少一个图像点与该行/列属于不同灰度类别的触发条件； -当满足所述触发条件时，将所述边界采样图像中该行/列作为所述边界采样图像所 对应的第一黑边位置信息。6. 根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，该方法还包括： _根据所述边界采样图像的图像点的第一灰度值，对所述一个或多个边界采样图像所 包括的图像点进行聚类处理，以获得一个或多个图像点聚类，其中，每一图像点聚类包含用 于表征所述图像点聚类的特征的类灰度特征值； _根据所述一个或多个图像点聚类所对应的所述类灰度特征值，确定所述一个或多个 灰度类别。7. 根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述第一黑边位置信息包括所述一 个或多个边界采样图像所对应的关于同一视频边界的第一黑边位置信息，其中，所述步骤d 包括： _根据所述关于同一视频边界的第一黑边位置信息中各第一黑边位置信息所对应的频 次信息，确定所述视频关于该视频边界的第二黑边位置信息。8. 根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该方法还包括： -根据所述黑边位置信息，将所述视频中相应的黑边区域进行删除处理，以获得经黑边 删除处理后的所述视频。9. 根据权利要求8所述的方法，其中，该方法还包括： _获取用户关于所述视频的视频访问请求； -根据所述视频访问请求，将经黑边删除处理后的所述视频提供给所述用户。10. -种用于确定视频的黑边位置信息的黑边确定设备，其中，该黑边确定设备包括： 视频截图装置，用于从待处理的视频中截取至少一个原始视频图像； 采样装置，用于对所述原始视频图像进行边界采样处理，以获得所述视频所对应的一 个或多个边界采样图像； 第一黑边确定装置，用于确定所述一个或多个边界采样图像所对应的第一黑边位置信 息； 第二黑边确定装置，用于根据所述第一黑边位置信息，确定所述视频相应的第二黑边 位置信息。11. 根据权利要求10所述的黑边确定设备，其中，所述第一黑边确定装置包括： 类别与灰度确定单元，用于根据所述边界采样图像的行/列所对应的行/列第一灰度 值，从一个或多个灰度类别中确定所述边界采样图像的行/列所属的灰度类别，以确定该 行/列所对应的行/列第二灰度值； 第一黑边确定单元，用于根据所述行/列第二灰度值，确定所述边界采样图像所对应 的第一黑边位置信息。12. 根据权利要求11所述的黑边确定设备，其中，所述类别与灰度确定单元用于： -根据所述边界采样图像的行/列所对应的图像点的第一灰度值，确定所述边界采样 图像的行/列所对应的行/列第一灰度值； -根据所述行/列第一灰度值，从所述一个或多个灰度类别中确定所述边界采样图像 的行/列所属的灰度类别，以确定该行/列所对应的行/列第二灰度值。13. 根据权利要求11或12所述的黑边确定设备，其中，所述第一黑边确定单元用于： -以所述边界采样图像的边界行/列起始，将所述边界采样图像的相邻两行/列中灰度 类别不同且其中一行/列的行/列第二灰度值满足预定阈值的行/列作为所述第一黑边位 置信息。14. 根据权利要求10所述的黑边确定设备，其中，所述第一黑边确定装置用于： _根据所述边界采样图像的图像点所对应的第一灰度值，从一个或多个灰度类别中确 定所述图像点所属的灰度类别及对应的第二灰度值； -以所述边界采样图像的边界行/列起始，依次检测所述边界采样图像的行/列是否满 足该行/列所对应的所有图像点的第二灰度值均满足预定阈值且该行/列的相邻下一行/ 列中至少一个图像点与该行/列属于不同灰度类别的触发条件； -当满足所述触发条件时，将所述边界采样图像中该行/列作为所述边界采样图像所 对应的第一黑边位置信息。15. 根据权利要求11至14中任一项所述的黑边确定设备，其中，该黑边确定设备还包 括： 聚类处理装置，用于根据所述边界采样图像的图像点的第一灰度值，对所述一个或多 个边界采样图像所包括的图像点进行聚类处理，以获得一个或多个图像点聚类，其中，每一 图像点聚类包含用于表征所述图像点聚类的特征的类灰度特征值； 类别确定装置，用于根据所述一个或多个图像点聚类所对应的所述类灰度特征值，确 定所述一个或多个灰度类别。16. 根据权利要求10至15中任一项所述的黑边确定设备，其中，所述第一黑边位置信 息包括所述一个或多个边界采样图像所对应的关于同一视频边界的第一黑边位置信息，其 中，所述第二黑边确定装置用于： _根据所述关于同一视频边界的第一黑边位置信息中各第一黑边位置信息所对应的频 次信息，确定所述视频关于该视频边界的第二黑边位置信息。17. 根据权利要求10至16中任一项所述的黑边确定设备，其中，该黑边确定设备还包 括： 黑边删除装置，用于根据所述黑边位置信息，将所述视频中相应的黑边区域进行删除 处理，以获得经黑边删除处理后的所述视频。18. 根据权利要求17所述的黑边确定设备，其中，该黑边确定设备还包括： 请求获取装置，用于获取用户关于所述视频的视频访问请求； 提供装置，用于根据所述视频访问请求，将经黑边删除处理后的所述视频提供给所述 用户。
【专利摘要】本发明的目的是提供一种确定视频的黑边位置信息的方法与设备。具体地，从待处理的视频中截取至少一个原始视频图像；对原始视频图像进行边界采样处理，以获得视频所对应的边界采样图像；确定边界采样图像所对应的第一黑边位置信息；根据第一黑边位置信息，确定视频相应的第二黑边位置信息。与现有技术相比，本发明通过对从视频中截取的原始视频图像进行边界采样处理，以获得对应的边界采样图像，从而根据确定的边界采样图像的第一黑边位置信息，来确定视频相应的第二黑边位置信息，通过确定边界采样视频图像的黑边位置来确定视频的黑边位置，降低了处理的时间复杂度，提高了黑边位置的检测效率与检测准确度，增强了检测的鲁棒性。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN104915944
【申请号】CN201410097898
【发明人】黄为庆
【申请人】北京风行在线技术有限公司
【公开日】2015年9月16日
【申请日】2014年3月14日