一种基于dct的视频矩形形变与像素位移的方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，分别对参考图像与测试图像进行横向、纵向的降维，并利用降维之后的数据进行各个尺度的缩放，最终找到最合适的缩放比例以及位移。本发明采用了DCT算法分别对横向和纵向的数据进行降维处理，从而可以分别计算视频帧图像两个方向的拉伸和形变，不用进行排列组合，极大降低了运算量，使得在实时系统上运行成为可能。
【专利说明】—种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及广播电视信号监测领域，具体涉及一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法。
【背景技术】
[0002]随着近期数字电视、IPTV、手机电视等新媒体的不断涌现和兴起，数字信号取代模拟信号已是大势所趋，这就对广电视频质量监控领域提出了新的挑战。传输过程中造成的数据损失始终是造成节目质量下降的主要原因，在模拟信号环境中，传输数据丢失的表现形式为雪花噪声，而在数字电视领域，数据的错误与丢失意味着解码错误和马赛克的产生。对这类视频的质量评估，需要通过视频同步技术，获得多路视频之间的同步关系，最后对比视频之间对应的各帧图像，来达到评估的目的。但是在图像对比技术的实际应用中往往会碰到两路视频的内容完全相同，但是其中一路存在明显的上下或者左右的拉伸，又或是伴有若干像素点的整体位移，这类问题对人眼来说也许是微不足道的，但是对于PSNR(峰值信噪比)、SSM (基于结构的图像对比)等这类图像比对算法而言，这些情况会造成评估分数的急剧下降，从而对整个系统的状况造成误判。
[0003]本发明中用到的术语解释如下:
DCT:离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,简称DCT变换)是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是为了检测出两幅视频帧图像的矩形形变与位移，从而给图像对比算法提供一个有效的基准环境。
[0005]为实现上述目的，本发明采取的技术方案是:一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，分别对参考图像与测试图像进行横向、纵向的降维，并利用降维之后的数据进行各个尺度的缩放，最终找到最合适的缩放比例以及位移；包含以下步骤:
步骤a，对参考图像每一列数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对参考图像横向的降维的步骤；
步骤b，对测试图像每一列数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对测试图像横向的降维的步骤；
步骤C，对参考图像每一行数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对参考图像纵向的降维的步骤；
步骤d，对测试图像每一行数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对测试图像纵向的降维的步骤；
步骤e，对测试图像横向降维后的数据进行缩放，缩放后的数据与参考图像横向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，找到最高相关性的形变量与像素位移作为横向检测结果的步骤；
步骤f，对测试图像纵向降维后的数据进行缩放，缩放后的数据与参考图像纵向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，找到最高相关性的形变量与像素位移作为纵向检测结果的步骤。
[0006]本发明有如下有益效果:如果按正常方式对两幅图像进行拉伸，需要同时考虑横向纵向各种拉伸比例的排列组合以及位移的排列组合，计算量巨大，是实时系统无法承受的；本发明采用了 DCT算法分别对横向和纵向的数据进行降维处理，从而可以分别计算视频帧图像两个方向的拉伸和形变，不用进行排列组合，极大降低了运算量，使得在实时系统上运行成为可能。
[0007]本发明的优选方案之一:一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，上述步骤a，步骤b，步骤C，步骤d中N的值不大于5。这样充分考虑了 CPU (微处理器)的运算能力，进一步增加视频矩形形变与像素位移的检测的实时性。
[0008]本发明的优选方案之二:一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，设定横向最大形变比例、纵向最大形变比例以及最大位移的像素数，上述步骤e，步骤f变更为步骤el，步骤f I:
步骤el，对测试图像横向降维后的数据进行横向最大形变比例内缩放，缩放后的数据与参考图像横向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，偏移量不超过设定的最大位移的像素数，找到最高相关性的形变量与像素位移作为横向检测结果的步骤；
步骤Π，对测试图像纵向降维后的数据进行纵向最大形变比例内缩放，缩放后的数据与参考图像纵向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，偏移量不超过设定的最大位移的像素数，找到最高相关性的形变量与像素位移作为纵向检测结果的步骤。
[0009]这样做进一步考虑了 CPU (微处理器)的运算能力，减少了运算量，进一步增加视频矩形形变与像素位移的检测的实时性。
【专利附图】
【附图说明】
[0010]图1是本发明一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法流程图。【具体实施方式】
[0011]下面结合实施例并参照附图对本发明作进一步描述。
[0012]本实施例一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，参看图1，一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法流程图，分别对参考图像与测试图像进行横向、纵向的降维，并利用降维之后的数据进行各个尺度的缩放，最终找到最合适的缩放比例以及位移。实现本实施例的硬件可以是带有视频输入输出接口的个人计算机，也可以是带有视频输入输出接口的嵌入式微处理器。硬件首先对参考视频、测试视频进行解码，并对参考视频、测试视频进行同步，提取相同位置的帧的亮度(Y)分量参考图像与测试图像，送处理器进行处理；设定参考图像与测试图像都是拥有X列Y行的二维矩阵，处理过程包括以下步骤:
1.对参考帧和测试帧分别做每一列的DCT变换；
2.提取前5阶作为横向拉伸比较的参数； 3.对参考帧和测试帧分别做每一行的DCT变换；
4.提取前5阶作为纵向拉伸比较的参数；
5.对参考视频的横向参数做最大限定范围内的拉伸，寻找相关性最高的拉伸比例和位
移量;
6.对参考视频的纵向参数做最大限定范围内的拉伸，寻找相关性最高的拉伸比例和位移量。
[0013]上述步骤中，仅仅提取前5阶数据；并设定横向最大形变比例、纵向最大形变比例以及最大位移的像素数，是充分考虑了 CPU (微处理器)的运算能力，增加视频矩形形变与像素位移的检测的实时性。
[0014]这里需要说明的是:
1.先对图像的每一行DCT变换，并提取待比较的参数；再对图像的每一列DCT变换，并提取待比较的参数，即上述步骤3，4和步骤1，2对调所形成的方法，和上述方法是等同的。
[0015]2.先求纵向拉伸比例和位移量，再求横向拉伸比例和位移量，即上述步骤5，步骤6对调所形成的的方法，和上述方法也是等同的。
[0016]总之，本实施例提供了一种基于DCT (离散余弦变换)的视频矩形形变与像素位移的检测方法。该方法充分利用DCT的能量集中在低维的特性对原始图像进行最小信息损失的降维处理，并在此基础上进行视频帧图像横向与纵向拉伸与位移的检测，在不影响检测结果准确性的前提下，大幅度降低了运算量，使得在实时系统上运行成为可能。
[0017]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本【技术领域】的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。
【权利要求】
1.一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，其特征在于:所述方法分别对参考图像与测试图像进行横向、纵向的降维，并利用降维之后的数据进行各个尺度的缩放，最终找到最合适的缩放比例以及位移；包含以下步骤: 步骤a，对参考图像每一列数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对参考图像横向的降维的步骤； 步骤b，对测试图像每一列数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对测试图像横向的降维的步骤； 步骤C，对参考图像每一行数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对参考图像纵向的降维的步骤； 步骤d，对测试图像每一行数据做DCT变换，取最低的N阶数据作为对测试图像纵向的降维的步骤； 步骤e，对测试图像横向降维后的数据进行缩放，缩放后的数据与参考图像横向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，找到最高相关性的形变量与像素位移作为横向检测结果的步骤； 步骤f，对测试图像纵向降维后的数据进行缩放，缩放后的数据与参考图像纵向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，找到最高相关性的形变量与像素位移作为纵向检测结果的步骤。
2.根据权利要求1所述的一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，其特征在于:所述步骤a，步骤b，步骤C，步骤d中N的值不大于5。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于DCT的视频矩形形变与像素位移的检测方法，其特征在于设定横向最大形变比例、纵向最大形变比例以及最大位移的像素数，所述步骤e，步骤f变更为步骤el，步骤f I: 步骤el，对测试图像横向降维后的数据进行横向最大形变比例内缩放，缩放后的数据与参考图像横向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，偏移量不超过设定的最大位移的像素数，找到最高相关性的形变量与像素位移作为横向检测结果的步骤； 步骤Π，对测试图像纵向降维后的数据进行纵向最大形变比例内缩放，缩放后的数据与参考图像纵向降维后的数据进行不同偏移量的相关性检测，偏移量不超过设定的最大位移的像素数，找到最高相关性的形变量与像素位移作为纵向检测结果的步骤。
【文档编号】H04N17/00GK103634590SQ201310554495
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年11月8日 优先权日:2013年11月8日
【发明者】惠新标, 顾樑, 陈志强 申请人:上海风格信息技术股份有限公司, 上海风格软件有限公司, 上海佰贝科技发展有限公司