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    基于主方向模板的視頻中角標(biāo)廣告檢測算法

    2014-12-23 00:52:40杜秀華曹雪昭
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2014年8期
    關(guān)鍵詞:角標(biāo)網(wǎng)格模板

    徐 聰, 杜秀華, 曹雪昭, 曹 俊

    (1. 上海交通大學(xué) 自動化系 系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200240;2. 上海東方娛樂傳媒集團(tuán) 廣告經(jīng)營中心,上海200041)

    0 引 言

    電視節(jié)目中的角標(biāo)廣告是一種新穎的廣告形式,它通過在視頻內(nèi)容的邊緣位置播放特定的圖標(biāo),以實(shí)現(xiàn)為企業(yè)或組織提供廣告宣傳的目的,圖1 為某電視臺包含角標(biāo)廣告的視頻截圖。角標(biāo)廣告形式多樣,圖標(biāo)形狀或不規(guī)則,或鏤空等有不同的外形特點(diǎn),對角標(biāo)廣告的檢測是用圖像處理和識別方法自動檢測視頻中角標(biāo)廣告的時長和位置。

    圖1 某電視臺視頻截圖及角標(biāo)廣告

    角標(biāo)廣告的檢測問題比較新,但對角標(biāo)的檢測算法可借鑒基于內(nèi)容的視頻檢索[1](CBOR)的已有成果。CBOR 中的圖像識別算法可分為基于全局特征的方法和基于局部特征的方法?;谌痔卣鞯姆椒ㄈ缋镁嚯x分布直方圖[2]或基于輪廓的距離變換[3]等實(shí)現(xiàn)圖像的檢索,但這些方法均因速度較慢、魯棒性不強(qiáng),或是缺乏準(zhǔn)確性而難以用于實(shí)際的視頻檢索。而基于局部特征的算法,如SIFT[4-6]、SURF[7],這類算法所基于的特征點(diǎn)與描述子通常很穩(wěn)定,但是特征向量的提取以及匹配都非常依賴于局部區(qū)域像素的梯度方向,描述子方向的不準(zhǔn)確會造成特征匹配的誤差放大,而且檢索的效率也依賴于特征點(diǎn)的數(shù)量。

    模板匹配方法[8]一般使用全局特征,它的優(yōu)點(diǎn)在于可方便添加不同的模板,定位過程比較簡單。但是,由于模板遍歷的計(jì)算復(fù)雜度較高,因此在視頻檢索中的應(yīng)用受到了限制。Hinterstoisser 等提出了主方向模板(Dominant Orientation Template,DOT)算法,加快了模板特征的提取和匹配速度[9],使模板匹配方法受到了新的關(guān)注。DOT 借鑒了HOG[10]算法,將目標(biāo)圖像分割為網(wǎng)格,定義“主梯度方向”對圖像特征進(jìn)行壓縮,并對主梯度方向采用位編碼法大幅度降低了特征提取和匹配的計(jì)算復(fù)雜度,在圖像匹配的魯棒性上也顯示了較好的性能。但是DOT 也存在不少局限,它以搜索窗口的全局得分作為檢索窗口是否存在目標(biāo)圖像的標(biāo)準(zhǔn),對于存在鏤空、不規(guī)則形狀的圖像,這種簡單的處理方式會造成錯檢與漏檢。本文針對角標(biāo)圖像的多樣性的需求特點(diǎn),以DOT 為基礎(chǔ),提出了一般角標(biāo)的檢測算法,在保證實(shí)時處理能力的前提下提高了檢測率,達(dá)到了角標(biāo)廣告的檢測要求。

    1 基于主方向模板的角標(biāo)檢測算法

    1.1 主方向模板算法

    DOT 算法[9]是一種基于全局特征的模板匹配算法,該算法將目標(biāo)圖像分割為網(wǎng)格并采用主梯度方向作為特征。

    (1)特征提取過程。該算法依次對每個網(wǎng)格的梯度進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將網(wǎng)格內(nèi)最大的k 個梯度所對應(yīng)的方向量化到n0個方向域,并用一個n0+1 位整型保存。其中低n0位對應(yīng)每一個方向域,若主梯度方向落入此域內(nèi)則相應(yīng)位置1;若網(wǎng)格內(nèi)最大的k 個梯度都小于給定閾值時,則將最高位置1(表明網(wǎng)格過于平滑)。這種處理方式對圖像的特征進(jìn)行了充分的壓縮,大幅度降低了特征提取與匹配的復(fù)雜度。

    (2)算法的匹配過程。定義相似性度量函數(shù)(Similarity Measure Function)[9]如下,該函數(shù)具有良好的魯棒性,并返回輸入圖像當(dāng)前窗口模板與目標(biāo)圖像模板兩者之間對應(yīng)網(wǎng)格的匹配結(jié)果。

    式中:δ(P)是二值函數(shù),P 為真時返回1,為假時則返回0;O、I 分別代表目標(biāo)圖像(Object Image)和輸入圖像(Input Image);do(I,c +R)為返回的是輸入圖像I位于位置c 處的網(wǎng)格R 中值最大的梯度;DO(w(O,M),R)為返回目標(biāo)圖像的網(wǎng)格R 中較大值梯度的集合;w(O,m)為使目標(biāo)圖像O 對小尺度平移魯棒的處理;M 表示處理范圍,大小為[-t/2,t/2]2。

    目標(biāo)檢測過程中,對輸入圖像以對應(yīng)目標(biāo)圖像大小的窗口進(jìn)行遍歷,并獲取當(dāng)前窗口的主方向模板,根據(jù)式(1)依次對當(dāng)前窗口圖像與目標(biāo)圖像的主方向模板的對應(yīng)網(wǎng)格進(jìn)行匹配,最終返回一個搜索窗口的全局得分并與給定閾值比較,以此作為評價該窗口是否存在檢測目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)。分別記目標(biāo)圖像與窗口圖像對應(yīng)網(wǎng)格的主梯度方向值為L 和D,上述的匹配過程[9]可以概括為

    1.2 角標(biāo)圖像檢測算法的思路

    對于一幅常規(guī)的待檢測角標(biāo)圖像,通常由角標(biāo)部分與背景部分組成,如圖1 所示。設(shè)角標(biāo)圖像對應(yīng)的主方向模板為T(O)m×n=(oij)m×n(1≤i≤m,1≤j≤n),輸入圖像當(dāng)前窗口的主方向模板為T(I)m×n=(iij)m×n。其中,oij代表第i 行、j 列的網(wǎng)格所表示的主梯度方向。根據(jù)“位與”原則,如果僅希望角標(biāo)部分參與運(yùn)算,那么只需要將背景部分的數(shù)據(jù)清零,而角標(biāo)部分的數(shù)據(jù)保持不變即可,即:

    此外,DOT 算法簡單采用每個網(wǎng)格的貢獻(xiàn)對搜索窗口的全局得分相同,這種方法簡單易行但易混入錯誤匹配的窗口。對于角標(biāo)圖像而言,角標(biāo)部分的邊緣網(wǎng)格得分非常敏感,很容易受到頻繁變換背景的干擾。為了抑制這種干擾,本文采用加權(quán)模板為每個網(wǎng)格分配得分權(quán)重,通過弱化角標(biāo)部分邊緣網(wǎng)格的得分從而在一定程度上降低其可能造成的誤匹配。

    1.3 角標(biāo)圖像檢測算法

    角標(biāo)圖像檢測算法的實(shí)現(xiàn)過程可以用圖2 的流程圖表示。

    圖2 角標(biāo)廣告檢測算法框架

    具體算法描述如下,定義視頻幀當(dāng)前窗口的主方向模板為T (I)m×n,目標(biāo)圖像的主方向模板為T(O)m×n,匹 配 模 板 為 T (M)m×n,加 權(quán) 模 板 為G(M)m×n,窗口全局得分為Ws,匹配模板屏蔽網(wǎng)格數(shù)為b,匹配率

    算法的處理步驟如下:

    (1)根據(jù)目標(biāo)圖像初始化匹配模板T(M)m×n,其中待屏蔽網(wǎng)格值設(shè)為0,剩余網(wǎng)格值設(shè)為并按照T(M)m×n依次生成不同尺度下的T(M')m×n。

    (2)根據(jù)T(M')m×n生成當(dāng)前尺度下的加權(quán)模板G(M')m×n。G(M')m×n的初始化過程如下:

    ①對當(dāng)前尺度下的匹配模板進(jìn)行T(M')m×n4-N距離變換[11],生成G(M)m×n。

    ③對G(M)m×n作截?cái)嚅撝祷幚?

    ④為保持變換后全局總得分不變,令g'(i,j)=kg(i,j),其中,

    (3)讀入輸入圖像I 和目標(biāo)圖像O,按照提取兩幅圖像的主方向模板特征,得到T(I)m×n與T(O)m×n。

    (4)將T(M)m×n分別與T(I)m×n、T(O)m×n作“與”操作后,后述兩者再作“與”操作,并將返回的模板與加權(quán)模板相卷積,得到當(dāng)前窗口的全局得分Ws。根據(jù)之前定義的匹配率公式可以得到兩者的匹配率為:

    其中

    (5)設(shè)遍歷輸入圖像后存在匹配率滿足閾值的窗口,則標(biāo)記對應(yīng)窗口所在的位置,并讀取下一幀圖像并返回(3)。

    1.4 算法復(fù)雜度分析

    設(shè)輸入圖像大小為U ×V,目標(biāo)圖像大小為M ×N,網(wǎng)格大小為r×r。算法第(1)、(2)步的計(jì)算復(fù)雜度是O(MN),而主要的計(jì)算量在第(3)~(5)步,第(3)步的計(jì)算復(fù)雜度為:

    第(4)、(5)步的計(jì)算復(fù)雜度:

    在本文大多數(shù)的實(shí)例測試中,目標(biāo)圖像大小MN<104,該情況下算法計(jì)算復(fù)雜度正比于O(UV),通過SSE2 指令集對數(shù)據(jù)并行處理后,能達(dá)到對目標(biāo)圖像的實(shí)時檢測。

    2 實(shí)例分析及討論

    本文對DOT 算法與本文提出的改進(jìn)DOT 算法在CPU:Intel i5 處理器(2.4 GHz)、RAM:4 GB、Visual C+ +2008、OpenCV2.3 的環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。以某電視臺的實(shí)際視頻進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),這里列選了7 種角標(biāo)廣告的檢測查準(zhǔn)率如表1 所示,其中加權(quán)因子q=2;改進(jìn)后算法的每幀平均運(yùn)算時間為22.1 ms,原DOT 算法為18.2 ms。

    表1 改進(jìn)DOT、DOT 的查準(zhǔn)率比較 %

    表中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,改進(jìn)算法的查準(zhǔn)率始終大于原DOT 算法。當(dāng)角標(biāo)廣告背景復(fù)雜時,改進(jìn)算法的檢測效果明顯優(yōu)于原DOT 算法,可以達(dá)到實(shí)際檢測精確度要求。但是改進(jìn)算法運(yùn)算時間略有增加,這主要是由于改進(jìn)算法引入了匹配模板、加權(quán)模板而增加了計(jì)算量,但改進(jìn)后的算法仍然能夠?qū)崿F(xiàn)對目標(biāo)圖像的實(shí)時檢測。

    3 結(jié) 語

    視頻中的圖像檢測作為一個新興的研究領(lǐng)域,正受到人們越來越多的關(guān)注。本文針對角標(biāo)廣告的檢測問題,提出了一種新穎的基于主方向模板的角標(biāo)廣告檢測算法。該算法以主方向模板為基礎(chǔ),利用反映角標(biāo)形狀的匹配模板和加權(quán)模板有效抑制了復(fù)雜背景的干擾。通過大量的實(shí)例運(yùn)行表明了算法的適應(yīng)性、準(zhǔn)確性和實(shí)時性。本文算法為復(fù)雜圖像的檢測提供了一種解決方法,在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域具有一定的推廣應(yīng)用價值。

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