一種用于確定視頻的黑邊位置信息的方法與設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及視頻技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于確定視頻的黑邊位置信息的技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在視頻處理過程中，常在視頻圖像中加入黑邊以適合現(xiàn)有的屏幕基本畫面長寬尺 寸，如標(biāo)準(zhǔn)長寬尺寸比例4:3、寬屏幕長寬尺寸比例16:9,而這些黑邊不僅沒有實(shí)際意義， 有時還甚至覆蓋視頻圖像中的畫面內(nèi)容，降低了用戶的視頻觀看體驗(yàn)。而現(xiàn)有技術(shù)通常采 用閾值檢測法確定黑邊，該方法將像素值超過預(yù)定閾值的像素點(diǎn)作為非黑像素點(diǎn)，通過統(tǒng) 計每行/列的非黑像素點(diǎn)，當(dāng)非黑像素點(diǎn)小于預(yù)定閾值時判定該行/列是黑邊，否則認(rèn)為是 非黑邊，由于黑邊并不是一個確定的值，而是在一定的范圍內(nèi)，當(dāng)閾值設(shè)置過高/過低時， 閾值檢測法均會造成黑邊檢測不準(zhǔn)確的情況，例如當(dāng)閾值過高時，會將灰色的像素點(diǎn)當(dāng)做 黑點(diǎn)處理，而當(dāng)閾值過低時，會導(dǎo)致檢測出的非黑點(diǎn)過多，而且掃描的是整張圖像，檢測效 率低下。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種用于確定視頻的黑邊位置信息的方法與設(shè)備。
[0004] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種確定視頻的黑邊位置信息的方法，其中，該方 法包括以下步驟：
[0005] a從待處理的視頻中截取至少一個原始視頻圖像；
[0006] b對所述原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng)的一個或多個 邊界采樣圖像；
[0007] c確定所述一個或多個邊界采樣圖像所對應(yīng)的第一黑邊位置信息；
[0008] d根據(jù)所述第一黑邊位置信息，確定所述視頻相應(yīng)的第二黑邊位置信息。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供了一種用于確定視頻的黑邊位置信息的黑邊確定 設(shè)備，其中，該黑邊確定設(shè)備包括：
[0010] 視頻截圖裝置，用于從待處理的視頻中截取至少一個原始視頻圖像；
[0011] 采樣裝置，用于對所述原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng) 的一個或多個邊界采樣圖像；
[0012] 第一黑邊確定裝置，用于確定所述一個或多個邊界采樣圖像所對應(yīng)的第一黑邊位 置信息；
[0013] 第二黑邊確定裝置，用于根據(jù)所述第一黑邊位置信息，確定所述視頻相應(yīng)的第二 黑邊位置信息。
[0014] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過對從視頻中截取的原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處 理，以獲得對應(yīng)的邊界采樣圖像，從而根據(jù)確定的邊界采樣圖像的第一黑邊位置信息，來確 定所述視頻相應(yīng)的第二黑邊位置信息，與現(xiàn)有的閾值檢測法相比，通過將原來確定每一張 原圖的黑邊位置信息改為根據(jù)采樣后的邊界采樣視頻圖像的黑邊位置信息來確定視頻的 黑邊位置信息，降低了處理的數(shù)量級，相應(yīng)地，降低了處理的時間復(fù)雜度，提高了黑邊位置 的檢測效率與檢測準(zhǔn)確度，增強(qiáng)了黑邊位置檢測的魯棒性。而且，本發(fā)明還可根據(jù)所述黑邊 位置信息，將所述視頻中相應(yīng)的黑邊區(qū)域進(jìn)行刪除處理，以獲得經(jīng)黑邊刪除處理后的所述 視頻，以將經(jīng)黑邊刪除處理后的所述視頻提供給用戶，使得視頻播放器可以清屏播放，從而 進(jìn)一步地提高了用戶的視頻觀看體驗(yàn)。
【附圖說明】
[0015] 通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它 特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會變得更明顯：
[0016] 圖1示出根據(jù)本發(fā)明一個方面的一種用于確定視頻的黑邊位置信息的設(shè)備示意 圖；
[0017] 圖2示出從原始視頻圖像中采樣邊界采樣圖像的采樣示意圖；
[0018] 圖3示出確定邊界采樣圖像的第一黑邊位置信息的過程示意圖；
[0019] 圖4示出根據(jù)本發(fā)明一個優(yōu)選實(shí)施例的一種用于確定視頻的黑邊位置信息的設(shè) 備不意圖；
[0020] 圖5示出根據(jù)本發(fā)明另一個方面的一種用于確定視頻的黑邊位置信息的方法流 程圖；
[0021] 圖6示出根據(jù)本發(fā)明一個優(yōu)選實(shí)施例的一種用于確定視頻的黑邊位置信息的方 法流程圖。
[0022] 附圖中相同或相似的附圖標(biāo)記代表相同或相似的部件。
【具體實(shí)施方式】
[0023] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0024] 圖1示出根據(jù)本發(fā)明一個方面的一種用于確定視頻的黑邊位置信息的黑邊確定 設(shè)備1，其中，該黑邊確定設(shè)備1包括視頻截圖裝置11、采樣裝置12、第一黑邊確定裝置13 和第二黑邊確定裝置14。具體地，視頻截圖裝置11從待處理的視頻中截取至少一個原始視 頻圖像；采樣裝置12對所述原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng)的一 個或多個邊界采樣圖像；第一黑邊確定裝置13確定所述一個或多個邊界采樣圖像所對應(yīng) 的第一黑邊位置信息；第二黑邊確定裝置14根據(jù)所述第一黑邊位置信息，確定所述視頻相 應(yīng)的第二黑邊位置信息。在此，黑邊確定設(shè)備1可由網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、用戶設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與用戶 設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)相集成所構(gòu)成的設(shè)備實(shí)現(xiàn)。在此，所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括但不限于如網(wǎng)絡(luò)主機(jī)、單 個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、多個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器集或基于云計算的計算機(jī)集合等實(shí)現(xiàn)；或者由用戶設(shè)備實(shí) 現(xiàn)。在此，云由基于云計算（Cloud Computing)的大量主機(jī)或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器構(gòu)成，其中，云計算 是分布式計算的一種，由一群松散耦合的計算機(jī)集組成的一個超級虛擬計算機(jī)。在此，所述 用戶設(shè)備可以是任何一種可與用戶通過鍵盤、鼠標(biāo)、觸摸板、觸摸屏、或手寫設(shè)備等方式進(jìn) 行人機(jī)交互的電子產(chǎn)品，例如計算機(jī)、手機(jī)、PDA、掌上電腦PPC或平板電腦等。所述網(wǎng)絡(luò)包 括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)、城域網(wǎng)、局域網(wǎng)、VPN網(wǎng)絡(luò)、無線自組織網(wǎng)絡(luò)（Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)）等。 本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)能理解上述控制設(shè)備1僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)設(shè) 備或用戶設(shè)備如可適用于本發(fā)明，也應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)范圍以內(nèi)，并在此以引用方式包 含于此。在此，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及用戶設(shè)備均包括一種能夠按照事先設(shè)定或存儲的指令，自動進(jìn)行 數(shù)值計算和信息處理的電子設(shè)備，其硬件包括但不限于微處理器、專用集成電路（ASIC)、可 編程門陣列（FPGA)、數(shù)字處理器（DSP)、嵌入式設(shè)備等。
[0025] 例如，當(dāng)黑邊確定設(shè)備1由網(wǎng)絡(luò)設(shè)備端實(shí)現(xiàn)時，其可從待處理的視頻中截取至少 一個原始視頻圖像；然后，對所述原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng) 的一個或多個邊界采樣圖像；接著，確定所述一個或多個邊界采樣圖像所對應(yīng)的第一黑邊 位置信息；然后，根據(jù)所述第一黑邊位置信息，確定所述視頻相應(yīng)的第二黑邊位置信息，以 根據(jù)所述黑邊位置信息，將所述視頻中相應(yīng)的黑邊區(qū)域進(jìn)行刪除處理，獲得經(jīng)黑邊刪除處 理后的所述視頻，以將經(jīng)黑邊刪除處理后的所述視頻提供給用戶設(shè)備，以由用戶設(shè)備提供 給對應(yīng)用戶。
[0026] 具體地，視頻截圖裝置11首先通過諸如視頻服務(wù)器所提供的應(yīng)用程序接口 (API)，從視頻服務(wù)器中獲取待處理的視頻，如將視頻服務(wù)器中的所有視頻作為所述待處理 的視頻，或者，將視頻服務(wù)器中用戶訪問熱度最高的視頻作為所述待處理的視頻；然后，再 通過諸如FFmpeg、HyperSnap等視頻截圖工具從該待處理的視頻中截取至少一個原始視頻 圖像。在此，所述待處理的視頻是指在視頻的制作處理過程中加入了相同黑邊的視頻，如視 頻的上/下/左/右邊界的黑邊位置相同，黑邊成為視頻的一部分。在此，所述原始視頻 圖像是指從所述待處理的視頻中截取的包含該視頻的原始視頻畫面的至少一個邊界的視 頻圖像，如所述原始視頻圖像可以是從所述待處理的視頻中截取的與該視頻的原始視頻 畫面大小相一致的視頻圖像，也可以是從所述待處理的視頻中截取的包含該視頻的原始視 頻畫面的上/下/左/右邊界中至少一個邊界的視頻圖像。例如，假設(shè)視頻服務(wù)器中存儲 的視頻videol所對應(yīng)的用戶訪問熱度信息最高，則視頻截圖裝置11可通過該視頻服務(wù)器 所提供的應(yīng)用程序接口（API)，獲取視頻videol，以作為所述待處理的視頻；然后，視頻截 圖裝置11通過FFmpeg視頻截圖工具從視頻videol中截取至少一個原始視頻圖像，如從視 頻videol中截取30個與視頻videol的原始視頻畫面大小相一致的原始視頻圖像vml至 vm30〇
[0027] 本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)能理解上述從待處理的視頻中截取至少一個原始視頻圖像的 方式僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的從待處理的視頻中截取至少一個原始視頻圖 像的方式如可適用于本發(fā)明，也應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)范圍以內(nèi)，并在此以引用方式包含于 此。
[0028] 采樣裝置12對所述原始視頻圖像進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng)的 一個或多個邊界采樣圖像。在此，所述邊界采樣處理包括但不限于以下至少任一項(xiàng)：1)以 等采樣間隔方式分別抽取所述原始視頻圖像的各邊界位置圖像；2)以采樣間隔隨機(jī)方式分 別抽取所述原始視頻圖像的各邊界位置圖像；3)以不等采樣間隔方式分別抽取所述原始視 頻圖像的各邊界位置圖像。在此，抽取所述原始視頻圖像的各邊界位置圖像的方式包括但 不限于如對于所述原始視頻圖像的上下邊界，抽取距離所述原始視頻圖像的邊界為所述原 始視頻圖像的高度1/3的位置處圖像；對于所述原始視頻圖像的左右邊界，抽取距離邊界 為所述原始視頻圖像的寬度1/5的位置處圖像。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)能理解上述邊界采樣處 理僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的邊界采用處理如可適用于本發(fā)明，也應(yīng)包含在 本發(fā)明保護(hù)范圍以內(nèi)，并在此以引用方式包含于此。
[0029] 例如，接上例，視頻截圖裝置11從視頻videol中截取的原始視頻圖像為30個與 視頻videol的原始視頻畫面大小相一致的原始視頻圖像vml至vm30,則采樣裝置12可對 原始視頻圖像vml至vm30進(jìn)行邊界采樣處理，以獲得所述視頻所對應(yīng)的一個或多個邊界 采樣圖像，對于原始視頻圖像vml，假設(shè)原始視頻圖像vml的圖像寬度為w，圖像高度為h，則 采樣裝置12可按照采樣間隔隨機(jī)方式分別抽取原始視頻圖像vml的上、下、左、右邊界位置 處圖像，如按照如圖2所示的采樣間隔隨機(jī)方式分別抽取原始視頻圖像vml的上、下、左、右 邊界位置處圖像，每個邊界的采樣數(shù)為3,如對于原始視頻圖像vml的上下邊界，抽取距離 所述原始視頻圖像vml的邊界為h/3的位置處圖像；對于原始視頻圖像vml的左右邊界，抽 取距離所述原始視頻圖像vml的邊界為w/5的位置處圖像，分別得到邊界采樣圖像A至H， 其中，A、B、C為上邊界采樣圖像，F(xiàn)、G、H為下邊界采樣圖像，A、D、F為左邊界采用圖像，C、 E、H為右邊界采樣圖像，在此，對原始視頻圖像vml的同一邊界進(jìn)行邊界采樣處理時所得到 的邊界采樣圖像的大小并不必須相同，邊界采樣圖像相對于其在所述原始視頻圖像中的圖 像沒有放縮，是1:1的；以此類推，采樣裝置12可對原始視頻圖像m2至vm30分別進(jìn)行邊 界采樣處理，得到對應(yīng)的邊界采樣圖像，因視頻截圖裝置11從視頻videol中截取的原始視 頻圖像為30個與視頻videol的原始視頻畫面大小相一致的原始視頻圖像vml至vm30,而 采樣裝置12對原始視頻圖像vml至vm30進(jìn)行邊界采樣時，每個邊界的采樣數(shù)為3,則對于 視頻videol的每個邊界，采樣裝置12可得到相應(yīng)的90個邊界采樣圖像，且各邊界的采樣 是不相關(guān)的。
[0030] 第一黑邊確定裝置13確定所述一個或多個邊界采樣圖像所對應(yīng)的第一黑邊位置 信息。在此，所述第一黑邊位置信息表明了所述邊界采樣圖像中的黑邊所處的位置信息，其 可用所述邊界采樣圖像中的黑邊所處的行/列與相應(yīng)的圖像邊界之間的垂直/水平距離來 表示，或者，也可用所述邊界采樣圖像中黑邊所處的行/列與相應(yīng)的圖像邊界之間的垂直/ 水平像素點(diǎn)數(shù)量來表示。在此，第一黑邊確定裝置13確定所述第一黑邊位置信息的方式包 括但不限于以下至少任一項(xiàng) ：
[0031] 1)首先根據(jù)所述邊界采樣圖像的圖像點(diǎn)所對應(yīng)的第一灰度值，從一個或多個灰度 類別中確定所述圖像點(diǎn)所屬的灰度類別及對應(yīng)的第二灰度值；然后，以所述邊界采樣圖像 的邊界行/列起始，依次檢測所述邊界采樣圖像的行/列是否滿足該行/列所對應(yīng)的所有 圖像點(diǎn)的第二灰度值均滿足預(yù)定閾值且該行/列的相鄰下一行/列中至少一個圖像點(diǎn)與該 行/列屬于不同灰度類別的觸發(fā)條件；接著，當(dāng)滿足所述觸發(fā)條件時，將所述邊界采樣圖像 中該行/列作為所述邊界采樣圖像所對應(yīng)的第一黑邊位置信息。
[0032] 具體地，第一黑邊確定裝置13首先根據(jù)所述邊界采樣圖像的圖像點(diǎn)所對應(yīng)的第 一灰度值，從一個或多個灰度類別中確定所述圖像點(diǎn)所屬的灰度類別及對應(yīng)的第二灰度 值。在此，所述第一灰度值是指圖像中點(diǎn)的顏色黑白深度，范圍一般從〇到255共256級灰 度，白色為255,黑色為0 ;對于彩色圖像，可根據(jù)圖像點(diǎn)所對應(yīng)的RGB (R，G，B)，確定該圖像 點(diǎn)所對應(yīng)的第一灰度值，如按加權(quán)的方法轉(zhuǎn)換，R，G，B的比一般為3 :6 :1，或者，采用浮點(diǎn) 算法Gray=R*0. 3+G*0. 59+B*0. 11等方法得到。在此，所述灰度類別反映了對現(xiàn)有灰度等級 (如256級灰度、1024級灰度等）的重新劃分得到的灰度類別