基于局部特征描述的视频静止logo检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术，更具体的，涉及一种基于局部特征描述的视频静止logo检测方法。
【背景技术】
[0002]近年来液晶显示器应用非常广泛，传统CRT电视已被取代，然而由于液晶分子的显示特性，液晶屏观看电视存在画面拖尾现象，如果刷新率不够，一些画面还会看到明显的运动抖动。解决抖动和拖尾的常见方法之一是提升帧频，目前普遍采用运动估计运动补偿(Mot1n estimat1n and mot1n compensat1n, MEMC)技术。MEMC 技术的应用极大地提高了观看体验，但是算法在很多场景下都有局限性，运动搜索无法找到正确的运动矢量，譬如复杂运动，小物体运动，Logo保护等。其中，Logo静止不动，很容易被运动背景的矢量影响，收敛到错误的运动矢量，造成补偿图像Logo处破碎。
[0003]已有技术实现是，在Logo处尽可能调整运动估计策略收敛到正确矢量，但这种方法对多数logo处都无法取得明显的效果，很难实现对logo的保护。
【发明内容】
[0004]本发明针对上述现有技术中存在的技术问题，提供一种基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，可以有效检测到视频序列中的静止logo，然后可以在后端处理时对其进行保护，避免插值帧logo破碎。
[0005]为达到上述目的，本发明所采用的技术方案如下:
[0006]1、一种基于局部特征描述的视频logo检测方法，其特征在于，包括步骤如下:
[0007]I)、将图像按块进行分割，基于块对logo进行检测；
[0008]2)、计算每个块的局部特征，将前后帧同位置处的块局部特征描述子进行比较，相似性越高，越可能被检测为局部特征相似块；
[0009]3)、将每个块的单次相似性计算结果在时间轴上进行累加，达到一定门限后即认为该块是静止logo。
[0010]所述步骤I)中图像按照固定大小的块进行分割，基于局部特征的方法检测logo是基于块的基础，可以是任意MXN大小的块，M = 1，2，3...，N = 1，2，3...。
[0011]所述步骤2)中，用于目标检测的图像特征描述子算法都可用来检测logo，如SIFT特征、SURF特征、ORB特征、HOG特征或其他常用的局部特征。
[0012]所述步骤2)中的局部特征描述子算法是能够描述logo特殊唯一"性的特征。
[0013]所述步骤2)的局部特征描述子在比较前，先做归一化处理。
[0014]所述归一化处理的方法是:
[0015]若一个块用特征算法计算出多个或多维特征描述子:fl，f2, f3，...fn，对他们进行归一化处理:
[0016]n = fl/(fl+f2+...+fn)
[0017]f2 = f2/ (fl+f2+...+fn)
[0018]......
[0019]fn = fn/ (fl+f2+...+fn)
[0020]若只计算出一个特征描述子，则不必进行归一化处理。
[0021]所述步骤2)中，连续两帧间，比较同样位置块的局部特征描述子，用两个特征描述子之间的距离去衡量两帧同一个块描述子的相似性。
[0022]所述两个特征描述子之间的距离是由用于衡量相似度的距离方法计算得到，该方法包括但不限于两个描述子的绝对差值
[0023]所述步骤3)，在时间轴上把所述值进行累加，用以衡量在一段持续时间上这个块是否是静止的logo。
[0024]一定门限是指可调节的一个值，用时间轴上累加的值和其进行比较，用以判断块是否是静止logo。
[0025]本发明方法还包括后端处理步骤，在后端根据已检测到的logo结果对视频中的静止logo进行保护，避免错误的运动矢量在运动补偿后造成的logo破碎。
[0026]本发明采用上述的技术方案，所带来的有益效果如下:
[0027]现有帧率转换技术中，更多重视的是运动估计运动补偿模块，静止logo很容易被周围运动物体的矢量所影响，导致插值图像中logo破碎，若调整运动估计策略，使其容易在logo处收敛至静止的矢量，又会影响其余地方的收敛速度，而且这种方法对logo的保护也不是非常有效。本发明提出了一种基于局部特征描述的视频logo检测方法，可以独立于运动估计模块，完成对静止logo的检测，在运动估计运动补偿部分根据检测到的结果，对logo进行保护，该方法检测准确，可以很好地保护到logo，避免其破碎，提升帧率转换的画质。
【附图说明】
[0028]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0029]图1是本发明所提供的方法的流程图。
【具体实施方式】
[0030]下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0031]如图1所示，本发明所提供的帧率转换中运动估计的候选运动矢量排名方法，包括步骤如下:
[0032]I)、首先将图像按块进行分割，基于块对logo进行检测；
[0033]2)、logo是静止的稳定的具有特定形状的标志，计算每个块的局部特征，logo应该是在连续帧内相同位置处局部特征描述子是高度相似的；
[0034]3)、步骤2)中的局部特征可以是SIFT特征，SURF特征，ORB特征，HOG特征，...或者任意一种可以描述块特殊性的局部特征算法，是一种能够描述logo特殊唯一"性的局部特征；
[0035]4)、比较两帧中相同位置块的局部特征描述子，用局部特征描述子的距离来衡量块在两帧间的相似性，譬如绝对差，相似性越高，表明该块越可能是logo ;
[0036]5)、局部特征描述子在比较前，可以先做归一化处理；
[0037]6)、将每个块的单次相似性计算结果(比如绝对差)在连续时间轴上进行累加，若在足够的累计时间上，绝对差和都很小，低于一个门限值，说明该块一直在静止相似，可判为 logo ；
[0038]7)最终在后端根据已检测到的logo结果对视频中的静止logo进行保护，可避免错误的运动矢量在运动补偿后造成的logo破碎。
[0039]以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
【主权项】
1.一种基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，包括步骤如下: 1)、将图像按块进行分割，基于块对logo进行检测，块大小为MX N，M=I，2，3，...，N=I，2，3，...； 2)、计算每个块的局部特征，将前后帧同位置处的块局部特征描述子进行比较，相似性越高，越可能被检测为局部特征相似块； 3)、将每个块的单次相似性计算结果在时间轴上进行累加，达到一定门限后即认为该块是静止logo。
2.根据权利要求1所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，所述步骤2)中局部特征描述子算法是能够描述logo特殊唯一"性的特征。
3.根据权利要求1所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，所述步骤2)中，若一个块特征提取出多个或多维特征描述子，在相似度比较前，进行归一化处理以提高logo检测的鲁棒性。
4.根据权利要求3所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，若一个块用特征提取算法计算出多个特征描述子:fl，f2, f3，...fn，对其进行归一化处理的方法如下:fl = fl/(fl+f2+...+fn)f2 = f2/(fl+f2+...+fn) fn = fn/ (fl+f2+...+fn)。
5.根据权利要求1所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，所述步骤2)中，连续两帧间，比较同样位置块的局部特征描述子，用两个特征描述子之间的距离去衡量两帧同一个块描述子的相似性。
6.根据权利要求5所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，所述两个特征描述子之间的距离是由用于衡量相似度的距离方法计算得到，包括但不限于两个描述子的绝对差值。
7.根据权利要求5所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，所述步骤3)中，在时间轴上把所述值进行累加，并设定一个可调节的门限值，将累积的值与所述门限值进行比较，用以衡量在持续时间上这个块是否是静止的logo，从而得到最终的logo检测结果。
8.根据权利要求1所述的基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，其特征在于，还包括后端处理步骤，在后端根据已检测到的logo结果对视频中的静止logo进行保护，避免错误的运动矢量在运动补偿后造成的logo破碎。
【专利摘要】本发明提供一种基于局部特征描述的视频静止logo检测方法，包括步骤如下：1)、将图像划分为块进行logo检测保护；2)、计算每个块的局部特征，将前后帧同位置处的块局部特征描述子进行比较，相似性越高，越可能被检测为局部特征相似块；3)、块的单帧相似性结果在时间轴上进行累加，达到一定门限后，认为该宏块是logo。本发明方法能够有效检测到视频序列中的logo，然后可以在运动估计运动补偿模块中对其进行保护，避免插值帧logo破碎。
【IPC分类】H04N19-513, H04N19-51, H04N17-00
【公开号】CN104780362
【申请号】CN201510203609
【发明人】姜建德, 查林, 余横, 马琰
【申请人】宏祐图像科技(上海)有限公司
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月24日