一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，其作用在于通过2路信号之间的对比，结合不同区域块的分布，实现对信号中的马赛克和拉条故障的报警。本发明通过理论分析，引入多流信号进行对比，并结合对比过程中记录的“不同”区域的位置进行分析，最终判断是“马赛克”故障，还是“拉条”故障。该方法可以有效地识别“马赛克”和“拉条”故障，并且可以过滤其中由于节目本身场景需要而人为加入的“马赛克”和“拉条”故障。
【专利说明】一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式
【技术领域】
[0001]本发明涉及广播电视信号监测领域，具体涉及一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式。主要应用于电视台、电台、卫星数字广播、广电所属的监测、传输、发射等单位的音频和视频信号监测。
【背景技术】
[0002]生活中的电视用户，所看到的电视节目，在电视台的技术中，属于音视频图像层的数据(包括声音和画面)，由于在电视节目监控中，这一环节直接影响到最终用户的收视效果，因而至关重要。不同类型的电视节目，要经过不同的数据通道和设备，无论链路上哪一个设备出现故障，都会导致图像层的异常，因而图像层的监测不仅重要，而且复杂。
[0003]传统的故障报警主要有“黑场”、“静帧”、“无声”三大类报警，除此之外，直接影响至IJ电视用户收视效果的还有“马赛克”、“拉条”等现象。后两种图像故障严重影响播出质量，但其检测方法却十分复杂。主要有如下几个原因:1、节目场景本身就有可能人为制造出上述现象，例如，有些电视节目的场景中，也会故意对全局或部分局域进行马赛克处理；再如有些电视剧会使部分节目重播，要识别出人为故障，也使马赛克和卡顿现象检测处理难度大大加强。2、所有判断，都不能独立判断，需要结合整个屏幕综合进行判断。如马赛克检测的难点在于不能以区域为单位，只考虑局部，而要全局统筹考虑。例如屏幕上大片的红色，不能视为红色的马赛克现象。
[0004]针对上述问题，如果没有一套良好的判断方式，则结果或是误报太多，或者检测不出来。目前“马赛克”、“拉条”等现象还没有一套行之有效的算法，可以应用到电视台的节目监测中。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式。
[0006]为实现上述目的，本发明采取的技术方案是一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，其特征在于，包括以下步骤:
[0007]步骤a，同时引入2路及以上完全相同的信号的步骤；
[0008]步骤b，预设两类值，一类是某一个固定大小的区域内近似度下限；另一类是全屏或全屏参与比较区域的总近似度下限的步骤；
[0009]步骤C，对引入的信号，两两之间进行视频之间的对比，并实时产生每个区域近似度和全屏的近似度值，二者的近似度求值算法可以不一样，当每一项值小于步骤b中预设近似度下限时，视为“不同”，反之则视为“相同”的步骤；
[0010]步骤d，当“步骤c”中的全屏值“相同”时，分析每一个区域“相同”值的分布，如果是离散分布的，则视为“马赛克”故障；如果是水平和垂直条状分布的，则视为“拉条”故障；否则视为其他故障报警的步骤。
[0011]步骤a中引入2路算法与引入多路算法的区别在于，多路算法的再组合判断只是增加了应用层面的准确性，并没有改变算法本身的准确性，因此2路算法与多路算法应视为相同的。
[0012]本发明优点在于:
[0013]1、本发明一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，可以有效地识别“马赛克”和“拉条”故障，并且可以过滤其中由于节目本身场景需要而人为加入的“马赛克”和“拉条”故障。
[0014]2、本发明一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，对于人为马赛克和拉条(即场景中出现的马赛克和拉条)，具有良好的屏蔽作用，为解决屏蔽视频中马赛克和拉条的虚警提供了良好的理论和应用基础。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]附图1是本发明一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式流程图。
【具体实施方式】
[0016]下面结合附图对本发明提供的【具体实施方式】作详细说明。
[0017]如附图1所示，一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，其特征在于，包括以下步骤:
[0018]步骤a，同时引入2路及以上完全相同的信号的步骤；
[0019]步骤b，预设两类值，一类是某一个固定大小的区域内近似度下限；另一类是全屏或全屏参与比较区域的总近似度下限的步骤；
[0020]步骤C，对引入的信号，两两之间进行视频之间的对比，并实时产生每个区域近似度和全屏的近似度值，二者的近似度求值算法可以不一样，当每一项值小于步骤b中预设近似度下限时，视为“不同”，反之则视为“相同”的步骤；
[0021]步骤d，当“步骤c”中的全屏值“相同”时，分析每一个区域“相同”值的分布，如果是离散分布的，则视为“马赛克”故障；如果是水平和垂直条状分布的，则视为“拉条”故障；否则视为其他故障报警的步骤。
[0022]步骤a中引入2路算法与引入多路算法的区别在于，多路算法的再组合判断只是增加了应用层面的准确性，并没有改变算法本身的准确性，因此2路算法与多路算法应视为相同的。
[0023]需要说明的是:本发明所提到的“区域”划色，可以参照MPEG2和H.264算法的划分，一般(但不局限于)以16X16像素进行划分。事实上，这也是通常情况下，编码器产生马赛克和拉条故障的划分。同时，本发明对于人为马赛克和拉条(即场景中出现的马赛克和拉条)，具有良好的屏蔽作用，这为解决屏蔽视频中马赛克和拉条的虚警问题提供了良好的理论和应用基础。
[0024]本发明所依赖的一个原理为:两路信号同时出现马赛克或拉条故障，并且马赛克和拉条出现的位置和类型均相同的概率为小概率事件。举例说明如下:假设某电视台设备或信号的事故率为I年I次，每次的处理时间区间上限为I分钟，则在某I分钟内发生故障的概率为(365*24*60)―1 = 525600—1，两个完全独立的信号在某I分钟内同时分生故障的概念为525600_2,反向推算一下,为52万年一次。同理，三个完全独立的信号在某I分钟内同时分生故障的概念为525600_3，反向推算一下，为2762亿年一次。由此可见，两路及以上独立信号同时出现相同故障的概率为小概率事件。
[0025]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，在不脱离本发明方法的前提下，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】
1.一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，其特征在于，包括以下步骤: 步骤3，同时引入2路及以上完全相同的信号的步骤； 步骤I预设两类值，一类是某一个固定大小的区域内近似度下限；另一类是全屏或全屏参与比较区域的总近似度下限的步骤； 步骤6对引入的信号，两两之间进行视频之间的对比，并实时产生每个区域近似度和全屏的近似度值，二者的近似度求值算法可以不一样，当每一项值小于步骤6中预设近似度下限时，视为“不同”，反之则视为“相同”的步骤； 步骤山当“步骤一中的全屏值“相同”时，分析每一个区域“相同”值的分布，如果是离散分布的，则视为“马赛克”故障；如果是水平和垂直条状分布的，则视为“拉条”故障；否则视为其他故障报警的步骤。
2.根据权利要求1所述的一种音视频马赛克和拉条故障的识别方式，其特征在于，步骤3中引入2路算法与引入多路算法的区别在于，多路算法的再组合判断只是增加了应用层面的准确性，并没有改变算法本身的准确性，因此2路算法与多路算法应视为相同的。
【文档编号】H04N21/44GK104394462SQ201410680613
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月24日 优先权日:2014年11月24日
【发明者】李瑞民, 耿月波, 陶铃锋, 惠新标 申请人:上海风格信息技术股份有限公司