一种处理电视节目图片的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种处理电视节目图片的方法和
目.0
【背景技术】
[0002]电视节目播放时，特别是通过电脑等智能终端播放时，用户可以截取电视节目的某一帧作为电视节目的图片。例如，电视节目中出现用户喜欢的演员、物品、场景时，用户可以截取视频帧作为电视节目图片。
[0003]用户还可以将电视节目的图片上传到网站供其他用户观看或下载。并且，视频网站还可以将用户上传的这些电视节目图片，作为包含该电视节目的视频的摘要图片，以便提供视频的相关信息。
[0004]然而，随着用户上传的电视节目图片越来越多，如何高效地处理数量众多的电视节目图片是亟待解决的问题。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例的目的是提出一种处理电视节目图片的方法和装置，能够高效地对电视节目图片进行处理。
[0006]为了达到上述目的，本发明实施例提出一种处理电视节目图片的方法，包括以下步骤:
[0007]获取电视节目图片；
[0008]确定电视节目图片中的背景；
[0009]根据确定的背景将电视节目图片进行分类。
[0010]本发明一实施例中，所述根据确定的背景将电视节目图片进行分类，包括:
[0011]将具有相近背景的电视节目图片分为一类。
[0012]本发明一实施例中，所述将具有相近背景的电视节目图片分为一类，包括:
[0013]获取电视节目图片中的背景的颜色直方图；
[0014]将具有颜色直方图之间的相似度小于预设值的背景的电视节目图片分为一类。
[0015]本发明一实施例中，所述方法还包括:
[0016]将分类后的电视节目图片的背景与预设的演播室背景进行匹配，确定电视节目图片所属的频道和/或节目。
[0017]本发明一实施例中，所述确定电视节目图片中的背景，包括:
[0018]对电视节目图片进行前景检测；
[0019]将删去检测到的前景的电视节目图片确定为电视节目图片的背景。
[0020]本发明实施例还提出一种处理电视节目图片的装置，包括:
[0021]获取模块，用于获取电视节目图片；
[0022]确定模块，用于确定电视节目图片中的背景；
[0023]分类模块，用于根据确定的背景将电视节目图片进行分类。
[0024]本发明一实施例中，所述分类模块还用于，将具有相近背景的电视节目图片分为一类。
[0025]本发明一实施例中，所述分类模块包括:
[0026]获取子模块，用于获取电视节目图片中的背景的颜色直方图；
[0027]分类子模块，用于将具有颜色直方图之间的相似度小于预设值的背景的电视节目图片分为一类。
[0028]本发明一实施例中，所述装置还包括:
[0029]匹配模块，用于将分类后的电视节目图片的背景与预设的演播室背景进行匹配，确定电视节目图片所属的频道和/或节目。
[0030]本发明一实施例中，所述确定模块包括:
[0031]检测子模块，用于对电视节目图片进行前景检测；
[0032]确定子模块，用于将删去检测到的前景的电视节目图片确定为电视节目图片的背景。
[0033]本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
[0034]本发明实施例中，根据电视节目图片中的背景对电视节目图片进行分类，可以将数量众多的电视节目图片进行有效的分类，分类后的电视节目图片更有利于管理、查找和使用。
[0035]本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0036]下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
【附图说明】
[0037]附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
[0038]图1是本发明一实施例中的处理电视节目图片的方法的流程图。
[0039]图2是本发明一实施例中的处理电视节目图片的方法的流程图。
[0040]图3是本发明一实施例中的处理电视节目图片的方法的流程图。
[0041]图4是本发明一实施例中的处理电视节目图片的装置的结构示意图。
[0042]图5是本发明一实施例中的处理电视节目图片的装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0043]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限定本发明实施例。
[0044]电视节目图片可以是用户观看电视时截取并上传的、也可以是编辑人员截取的。电视节目图片可以用作电视节目(该电视节目的视频)的摘要图片。
[0045]如图1所示为本发明实施例中的处理电视节目图片的方法的流程图，该方法包括:
[0046]步骤Sll:获取电视节目图片。
[0047]步骤S12:确定电视节目图片中的背景。
[0048]步骤S13:根据确定的背景将电视节目图片进行分类。
[0049]例如，可以将包含有相同和/或相近的背景的电视节目图片分为一类。
[0050]本发明实施例中，根据电视节目图片中的背景对电视节目图片进行分类，可以将数量众多的电视节目图片进行有效的分类，分类后的电视节目图片更有利于管理、查找和使用。
[0051]如图2所示为本发明另一实施例提供的处理电视节目图片的方法的流程图，在该实施例中，包括以下步骤:
[0052]步骤S21:接收用户上传的电视节目图片。
[0053]用户上传的电视节目图片可以是用户在观看电视时截屏生成的。
[0054]步骤S22:对接收的电视节目图片进行图像识别，检测电视节目图片的前景。
[0055]检测电视节目图片的前景，例如可以使用前景提取方法。前景提取方法可以分为前景分割与前景抠图两类。前景分割有以下几种方法:(I)基于阈值的分割方法:阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。(2)基于区域的分割方法:区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术。区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。分裂合并差不多是区域生长的逆过程:从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。(3)基于边缘的分割方法:不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。此外还有基于数学形态学的边缘检测方法、基于遗传算法的边缘检测方法、基于分形的边缘检测方法等。(4)基于特定理论的分割方法，如基于聚类分析的图像分割方法:特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分害J，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。如基于波变换的分割方法:基本思想是首先由二进小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割