专利名称：视频节目源原始分辨率的辨别方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种视频图象分辨率的辨别方法和装置，尤其是一种视频节目源原始分辨率的辨别方法和装置。
背景技术：
目前，随着图象/视频处理和电子技术的发展，在视像设备(如数码相机、电视机、视盘机和数字电影播放机等)、存储技术和传输技术中，采用越来越高的图象分辨率，给消费者更高的视觉效果。例如，高清晰度电视(HDTV)图象与525行美国国家电视系统委员会(NTSC)制式或625行逐行倒相(PAL)及顺序存储彩色(SECAM)制式相比较，前者大约2倍于后者的水平和垂直亮度清晰度。由于HDTV系统视频带宽约为传统NTSC系统的5倍，HDTV系统的更广阔的宽高比增加了更多的视觉信息和细节。
更高视像技术的出现，需要有效兼容原有的视像节目或信号源。同时，促使人们寻找一些有效提高原有节目在新设备上回放效果的技术，典型的如各种胶转磁技术、色彩修正技术和上变换技术。其中，上变换技术是用于处理分辨率较低的数字图象，并获得更高的分辨率的方法，如线性和非线性内插、预测、超分辨率等方法。
由于高分辨率的视频/图象节目是采用高性能的新系统录制和编辑完成，其单位时间的成本远高于传统的节目，因此，高分辨率的视频/图象节目要比类似内容的低清晰度节目昂贵。因此，这些新技术的出现，也促使部分节目源提供方出于利益考虑，将从较低分辨率上变换得到的高分辨率节目和高分辨率节目混淆，并以高价销售的现象，使购买节目方的利益受到了损失。而某些节目的发行者(如碟片商和销售商)则采用类似的手段，欺骗终端消费者，获取高利润，急需有效甄别视频/图象内容的原始分辨率的技术手段来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种视频节目源原始分辨率的辨别方法和装置，用于辨别视频/图象节目源原始图象的分辨率，可以有效甄别视频/图象内容的原始分辨率，防止一些节目的发行者或节目源提供方出于利益考虑，将从较低分辨率上变换得到的高分辨率节目和高分辨率节目混淆，欺骗终端消费者，避免节目购买方的利益受到损失。
为实现上述目的，本发明提供一种视频节目源原始分辨率的辨别方法，包括以下步骤步骤1、采集待检测的视频/图象信号，获得待分析的图象信号；步骤2、分离所述待分析的图象信号，将该图象信号分离成一个或一个以上的分量图象信号；步骤3、将所述一个或一个以上的分量图象信号分别进行分量处理，分别得到与所述分量图象信号对应的子带域或频域图象信号；步骤4、对所述子带域或频域图象信号提取特征参数，得到特征向量，所述特征向量由一个或一个以上的特征参数组成；步骤5、识别所述特征参数，得到原始图象的原始分辨率。
本发明还提供了一种视频节目源原始分辨率的辨别装置，包括图像采集模块、分量分离模块、一个或一个以上的分量处理模块、与所述分量处理模块相对应的特征提取模块、识别模块，所述的图像采集模块对视频节目源输出的视频/图象信号进行采集，并将采集得到的待分析的图象信号输出到分量分离模块；所述的分量分离模块对视频节目源输出的视频/图象信号进行分离，得到一个以上的分量图象，并将所述的一个以上分量图象输出到相对应的分量处理模块；所述的分量处理模块对输入的分量图象采用FFT、DCT或Wavelet变换方法进行变换分析或采用LOT、CMFB滤波方法进行滤波分析，将得到的子带域或频域图象信号输出到相应的特征提取模块；所述的特征提取模块对输入的子带域或频域图象信号进行提取，得到特征参数，并将该特征参数输出到识别模块；所述识别模块对所述特征参数进行识别，得到待检测的视频/图象的原始分辨率。
利用本发明的方法和装置，可以分辨视频节目源的原始分辨率，准确率高，防止了一些节目的发行者或节目源提供方出于利益考虑，将从较低分辨率上变换得到的高分辨率节目和高分辨率节目混淆，欺骗终端消费者，避免了节目购买方的利益受到损失。
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
图1为本发明所述方法的流程框图；图2为本发明所述装置的结构框图；图3为本发明一具体实施例的装置结构框图；图4A为本发明所述装置中的图象采集模块的结构框图之一；图4B为本发明所述装置中的图象采集模块的结构框图之二；图5为图4中分量处理模块的结构框图；图6为多分辨率子带图象排列格式示意图。
具体实施例方式
参见图1，为本发明所述方法的流程框图；本发明所述的一种视频节目源原始分辨率的辨别方法包括以下步骤步骤1、采集待检测的视频/图象信号，获得待分析的图象信号，图象信号可以以任何一种常用的格式保存，如亮度-色度格式(即YPrPb)或三原色格式(即RGB)，为了减少任何中间环节的信号损失，尽量采用和原图象/视频信号格式相同的方式，获得待分析的图象，在实际应用中，一般采用磁带或光盘等设备存储视频节目，可以用磁带播放机、录象机和视盘播放机等回放视频节目，并通过串行数据接口(Serial Digital Interface，简称SDI)、串行数据转换接口(Serial Digital Transport Interface，简称SDTI)等数字接口采集视频信号，在ITU-R 656(1986-1998)中，定义了用75欧姆同轴电缆传输数字信号的技术规范SDI，基于SDI规范，在日本无线电工商协会(ARIB STD-B17)和美国移动图象和电视工程师协会(SMPTE 305.2M-2000)中，又定义了串行数字信号传输规范，可以传输压缩视频/图象信号，因此，根据采集端口输入的数字信号不同，图象采集时需要采用不同的采集策略，具体而言，首先识别输入的图象或视频信号是否为压缩信号，若为非压缩信号，则以特定的时间间隔采集图象(视频帧)，并且采集的间隔可以由用户定义；当输入的信号为压缩图象或视频时，则首先采集压缩图象(视频帧)，然后进行解压缩，获得解码图象(视频帧)，解压缩算法可能采用JPEG、MPEG和ITU标准算法等和输入相适应的解码技术；步骤2、分离所述待分析的图象信号，将该图象信号分离成一个或一个以上的分量图象信号，例如，当该图象为灰度图象时，只有一个分量；当该图象为彩色图象时，也可以只取一个分量(如亮度)用于识别，也可以取多个分量用于识别。具体地，从采集得到的待分析图象中，通过对所述的待分析图象信号进行分离，得到各个分量图象，作为进一步分析的输入，例如，将一幅彩色图象分离为Y分量、Pr分量和Pb分量的图象表示，或者三原色格式(RGB)，这两种格式是可以转换的，例如，美国高级电视测试中心(ATTC)在1995年对基本的HDTV制式的Y、Pr和Pb方程进行了测试，获得如下公式Y’＝0.701G’+0.212R’+0.087B’
P’b＝0.500R’-0.384G’-0.550B’P’r＝0.500R’-0.445G’-0.550B’其中三种非线性基色分量R’、G’、B’可以根据ITU-R BT.709的光电转移函数来计算，所以，这两种格式任何一种均可以；步骤3、将所述一个或一个以上的分量图象信号分别进行分量处理，分别得到与所述分量图象信号对应的子带域或频域图象信号，由于低分辨率图象在变换到高分辨率图象过程中，原图象中缺少高频细节(如边缘和锐度等)，因此，所获得高分辨率图象中的高频信息要少于真正的高分辨率图象。即使采用一些超分辨技术，其推演出的高频信息和真正的高分辨率图象相比，也存在明显的区别，因此，先对分量图象进行子图分解，然后采用快速傅立叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)和小波变换(Wavelet)等变换方法或重叠正交变换(LOT)、余弦调制滤波器组(CMFB)等滤波方法，可以将图象信号的不同频率成分有效区分，得到各变换或滤波的系数，再将变换或滤波的系数采用各种频率-空间组织形式，即将变换或滤波后的系数按照空间顺序组织成为子带域/频域图象信号；步骤4、对所述子带域或频域图象信号提取特征参数，由于通过上述变换的高分辨率图象和真正高分辨率图象的高频成分、高频与低频的相关性存在明显的区别，因此，可以通过提取这些明显的特征参数，作为识别待分析图象的特征参数，如采用亮度-色度格式(即YPrPb)时，可以提取亮度能量比、色度能量比，亮度有效带宽、色度有效带宽和频段相关度等识别的特征指标作为特征参数，所有这些特征参数组成特征向量；步骤5、识别所述特征向量，得到原始图象的原始分辨率，具体地，采用各种有效的人工智能方法，如数理逻辑、专家系统、模糊逻辑和神经网络等技术，得到识别结果。为了获得尽可能高的识别质量，基于任何技术的识别都需要通过大量的、充分的和有效的训练获得所需要的技术参数，训练的结果可以通过一个充分的开集测试集进行验证。
进一步地，为了减少误判几率，排除采用单幅图象的误判问题，可以采用多幅图象来组合判决所分析节目的原始分辨率，具体地，重复步骤1、2、3、4、5，得到多个图象的识别结果，通过逻辑运算，将一个以上的识别结果综合，得到最终识别结果。根据使用配置和需求，本发明所述的识别结果可能有两种识别结果输出(1)是否为某一特定分辨率(如A1920*1080、B1280*720，由用户给定)，对应输出结果A、B或既非A又非B；(2)通过识别装置，识别节目源为特定格式，包括常用格式和其他可能格式，由系统自行给定。
参见图2，为本发明所述装置的结构框图；本发明所述的一种视频节目源原始分辨率的辨别装置包括图像采集模块1、分量分离模块2、分量处理模块3a、3b、3c、与所述分量处理模块相对应的特征提取模块4a、4b、4c、识别模块5，其中，所述的分量处理模块也可以为一个，也可以为一个以上，视具体情况而定，所述的图像采集模块1对视频节目源输出的视频/图象信号进行采集，并将采集得到的待分析的图象信号输出到分量分离模块2；所述的分量分离模块2对视频节目源输出的视频/图象信号进行分离，得到一个以上的分量图象，并将所述的一个以上分量图象输出到相对应的分量处理模块3a、3b、3c；所述的分量处理模块3a、3b、3c对输入的分量图象采用FFT、DCT或Wavelet变换方法进行变换分析或采用LOT、CMFB滤波方法进行滤波分析，将得到的子带域或频域图象信号输出到相应的特征提取模块4a、4b、4c；所述的特征提取模块4a、4b、4c对输入的子带域或频域图象信号进行提取，得到一个或一个以上的特征参数，这些特征参数构成物征向量，并将该特征向量输出到识别模块5；所述识别模块5对所述特征向量进行识别，得到待检测的视频/图象的原始分辨率。
参见图3为本发明一具体实施例的装置结构框图，所述装置包括图像采集模块10、Y、Pr、Pb分量分离模块20、对应的的Y分量处理模块30a、Pr分量分离模块30b、Pb分量分离模块30c，与所述各分量处理模块相对应的特征提取模块40a、40b、40c、由模糊识别机51和多图逻辑识别机52组成的识别模块50，其中，图象采集模块10的结构如图4A所示，包括识别单元11、采集单元12、13、解压缩单元14，所述的识别单元11识别视频节目源输出的视频/图象信号是否为压缩信号，如果视频节目源输出的视频/图象信号为压缩信号，则将该信号输出到采集单元13进行采集，将采集后的信号送入解压缩单元14进行解压缩，得到待分析的图象信号；如果视频节目源输出的视频/图象信号为非压缩信号，将该视频节目源输出的视频/图象信号输出到采集单元12进行采集，得到待分析的图象信号，并将该待分析的图象信号输出到Y、Pr、Pb分量分离模块20。
图象采集模块10的结构也可以如图4B所示，其中，采集单元12’可以既对压缩信号进行采集，也可对非压缩信号进行采集，当为压缩信号时，采集后的信号进入解压缩单元14进行解压缩，得到待分析的图象信号；当为非压缩信号时，采集后的信号即为待分析的图象信号。
所述的Y、Pr、Pb分量分离模块20将采集到的图象分离为Y、Pr、Pb分量图象。
Y分量处理模块30a、Pr分量分离模块30b和Pb分量分离模块30c的结构如图5所示，均包含子图分解元件301、一个或一个以上的变换/滤波元件302a、302b......302n和多分辨率系数组织元件303，所述的子图分解元件301用于将输入的分量图象分解为一个或一个以上的子图，并将子图输出到变换/滤波元件302a、302b......302n中相应一个；所述相应的变换/滤波元件对输入的子图进行变换或滤波，得到相应的系数，并将该相应的系数输入到多分辨率系数组织元件303；所述的多分辨率系数组织元件303将输入的系数按照空间顺序组织成子带域/频域图象信号，并将该子带域/频域图象信号输出到特征提取模块。在本实施例中，所述的分量处理模块30a将Y分量图象分成若干个8×8的子图象，并采用8×8的DCT计算各子图象的DCT系数，并将各子图象的DCT系数按照空间顺序组织成子带图象，共64个子带图象，多分辨率子带图象排列格式如图6所示，其中，LiHj为子带图象编号，“Li”表示图象行方向第i个频带，“Hj”表示图象列方向第j个频带。典型的，当待识别图象为1920×1080分辨率图象时，子图象的大小为240×135；当待识别图象为1280×720分辨率图象时，子图象的大小为160×90。分量处理模块30b、30c的处理与分量处理模块30a相同，在此不再赘述。
所述的特征提取模块40a、40b、40c对输入的子带域或频域图象信号进行特征提取，得到一个以上的特征参数，所述一个以上的特征参数构成特征向量，并将该特征向量输出到模糊识别机51，具体地，以一个特征提取模块为例进行说明，特征提取模块40a通过计算不同子带的能量，获得一组子带能量比(e1、e2、...、en)，作为分辨率识别的输入特征向量。其中，子带能量比ei为第i个子带的能量和整个图象能量的比值，这里的频带可能对应多个频带。例如，当待识别图象为1920×1080的图象时，其一般可能原始节目源格式包括(1)1920×1080分辨率图象；(2)720*576分辨率图象；(3)720*480分辨率图象等。因此，这时我们可以选择LiHj(0≤i≤2，0≤j≤4)频带作为一个子带计算子带能量比e1，选择LiHj(0≤i≤2，0≤j≤3)频带作为一个子带计算子带能量比e2，选择LiHj(3≤i≤7，5≤j≤7)频带作为一个子带计算子带能量比e3，选择LiHj(3≤i≤7，4≤j≤7)频带作为一个子带计算子带能量比e4。
所述模糊识别机51用于计算待识别特征向量与各标准特征向量的贴近度，选择具有最大贴近度的子集为识别结果。模糊识别机中的标准特征向量由训练确定。具体标准特征向量的训练过程和识别具体方法属于公知方法，可参见相关的参考文献(如杨伦标和高英仪著“模糊数学原理及应用”，华南理工大学出版社，1995)。模糊识别机51将识别结果输出到多图逻辑识别机52中在识别出一幅/帧图象的结果后，可以根据用户设置，再重复“采集-分量分离-分量处理-特征提取-识别”过程，直到获得足够多幅/帧图象的识别结果，再由多图逻辑识别机52通过逻辑运算，将多个图象的识别结果综合，得到最终识别结果。多图逻辑识别机52有利于提高本发明方法的识别准确率，并降低误识率，例如，在识别原始信号源是否为高清晰度节目时，在训练样本和测试样本足够丰富的情况下，若单幅图象的误识率为万分之一，当采用100幅图象逻辑“与”模式时，则100幅图象的综合识别结果的误识率可以控制在百万分之一。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
权利要求
1.一种视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1、采集视频节目源输出的视频/图象信号，获得待分析的图象信号；步骤2、分离所述待分析的图象信号，将该待分析的图象信号分离成一个或一个以上的分量图象信号；步骤3、将所述一个或一个以上的分量图象信号分别进行分量处理，分别得到与所述分量图象信号对应的子带域/频域图象信号；步骤4、提取所述子带域/频域图象信号的特征参数，得到特征向量，所述特征向量由一个或一个以上的特征参数组成；步骤5、识别所述特征向量，得到待检测的视频/图象的原始分辨率。
2.根据权利要求1所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，所述步骤1中采集视频节目源输出的视频/图象信号的过程具体包括以下步骤步骤1a、对输入的待检测的视频/图象信号进行识别，如果为非压缩信号，则执行步骤1b；如果为压缩信号则执行步骤1c；步骤1b、采集待检测的视频/图象信号，获得待分析的图象信号；步骤1c、采集该压缩信号，并对采集后的压缩信号进行解压缩，得到解码图象或视频帧，获得待分析的图象信号。
3.根据权利要求2所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，步骤1b中采集待检测的视频/图象信号或/和步骤1c中采集该压缩信号时采用用户设定的时间间隔进行采集。
4.根据权利要求2所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，步骤1c中所述的对采集后的压缩信号进行解压缩时采用与该压缩信号采用的压缩算法相适应的JPEG、MPEG或ITU标准算法。
5.根据权利要求1所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，所述步骤2中将该待分析的图象信号分离成的一个以上的分量图象信号为Y分量、Pr分量和Pb分量或者为三原色格式的三种非线性基色分量R’、G’、B’。
6.根据权利要求1所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，所述步骤3中将所述一个或一个以上的分量图象信号分别进行分量处理的过程包括以下步骤步骤3a、将所述分量图象信号分解为一个或一个以上的子图；步骤3b、对所述子图分别进行变换或滤波，得到相应的系数；步骤3c、将所述的系数按照空间顺序组织成子带域/频域图象信号，并将该子带域/频域图象信号输出到特征提取模块。
7.根据权利要求6所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，步骤3b中所述的对一个或一个以上的子图分别进行变换或滤波时采用的变换方法为FFT、DCT或Wave1et变换方法，采用的滤波方法为LOT或CMFB滤波方法。
8.根据权利要求1所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，步骤4中所述的特征参数为亮度能量比或色度能量比或亮度有效带宽或色度有效带宽或频段相关度。
9.根据权利要求1所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，步骤5中识别所述特征向量，得到待检测的视频/图象的原始分辨率的过程为计算一个图象信号的特征向量与标准特征向量的贴近度，选择具有最大贴近度的图象为识别结果。
10.根据权利要求9所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，在所述步骤5中得到一个识别结果之后重复执行步骤1、2、3、4、5，获得一个以上视频/图象信号的识别结果，通过逻辑运算，将所述一个以上视频/图象信号的识别结果综合，得到最终识别结果。
11.根据权利要求10所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，所述获得一个以上视频/图象信号的识别结果的数量由用户设定。
12.根据权利要求9所述的视频节目源原始分辨率的辨别方法，其特征在于，所述的标准特征向量由训练确定。
13.一种视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，包括图像采集模块、分量分离模块、分量处理模块、特征提取模块和识别模块，所述的图像采集模块对视频节目源输出的视频/图象信号进行采集，并将采集得到的待分析的图象信号输出到分量分离模块；所述的分量分离模块对视频节目源输出的视频/图象信号进行分离，得到一个或一个以上的分量图象，并将所述的一个或一个以上分量图象输出到相对应的分量处理模块；所述的分量处理模块对输入的分量图象采用FFT、DCT或Wavelet变换方法进行变换分析或采用LOT、CMFB滤波方法进行滤波分析得到子带域或频域图象信号，并输出到相应的特征提取模块；所述的特征提取模块对输入的子带域或频域图象信号的特征进行提取，得到由一个或一个以上特征参数组成的特征向量，并将该特征向量输出到识别模块；所述识别模块对所述特征向量进行识别，得到待检测的视频/图象的原始分辨率。
14.根据权利要求13所述的视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，所述图像采集模块包括信号识别单元、采集单元、解压缩单元所述的信号识别单元用于识别视频节目源输出的视频/图象信号是否为压缩信号，如果视频节目源输出的视频/图象信号为压缩信号，则将该信号输出到采集单元进行采集，将采集后的压缩信号输出解压缩单元进行解压缩，得到待分析的图象信号；如果视频节目源输出的视频/图象信号为非压缩信号，将该视频节目源输出的视频/图象信号输出到采集单元进行采集，得到待分析的图象信号。
15.根据权利要求13所述的视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，所述的分量处理模块包括Y分量处理单元、Pr分量处理单元和Pb分量处理单元或/和三原色格式的非线性基色分量R’分量处理单元、G’分量处理单元和B’分量处理单元。
16.根据权利要求15所述的视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，所述的Y分量处理单元、Pr分量处理单元、Pb分量处理单元、三原色格式的非线性基色分量R’分量处理单元或G’分量处理单元和B’分量处理单元均包括子图分解元件、一个或一个以上的变换/滤波元件和多分辨率系数组织元件，所述的子图分解元件用于将输入的分量图象分解为一个或一个以上的子图，并将子图输出到相应的变换/滤波元件；所述的变换/滤波元件对输入的子图进行变换或滤波，得到相应的系数，并将该相应的系数输入到多分辨率系数组织元件；所述的多分辨率系数组织元件将输入的系数按照空间顺序组织成子带域/频域图象信号，并将该子带域/频域图象信号输出到特征提取模块。
17.根据权利要求13所述的视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，所述的识别模块包括分辨率识别单元，所述的分辨率识别单元用于计算一个图象信号的特征向量与标准特征向量的贴近度，选择具有最大贴近度的图象为识别结果。
18.根据权利要求17所述的视频节目源原始分辨率的辨别装置，其特征在于，所述的识别模块还包括多图识别单元，所述多图识别单元通过逻辑运算对从分辨率识别单元输出的一个以上的识别结果综合计算，得到最终识别结果。
全文摘要
本发明公开了一种视频节目源原始分辨率的辨别方法和装置，所述的方法包括采集视频节目源输出的视频/图象信号，获得待分析的图象信号；分离所述待分析的图象信号，将该图象信号分离成一个或一个以上的分量图象信号；将所述一个或一个以上的分量图象信号分别进行分量处理，分别得到与所述分量图象信号对应的子带域/频域图象信号；对所述子带域/频域图象信号提取特征参数；识别由所述特征参数组成的特征向量，得到待检测的视频/图象的原始分辨率，所述的装置包括图像采集模块、分量分离模块、分量处理模块、特征提取模块和识别模块；本发明可以分辨视频节目源的原始分辨率，准确率高。
文档编号H04N7/015GK1798352SQ20041010176
公开日2006年7月5日 申请日期2004年12月22日 优先权日2004年12月22日
发明者潘兴德, 徐翔 申请人:北京阜国数字技术有限公司