基于固定視頻的馬賽克檢測實現(xiàn)

【摘? 要】本文提出的基于固定視頻的馬賽克檢測實現(xiàn)方法，實現(xiàn)對視頻馬賽克進(jìn)行高效準(zhǔn)確地自動化檢測。

【關(guān)鍵詞】固定視頻;檢測實現(xiàn)

引言

在傳統(tǒng)機(jī)頂盒中，TUNER性能測試的主要判斷依據(jù)是視頻馬賽克，在OTT和IPTV機(jī)頂盒中，視頻播放馬賽克是檢驗機(jī)頂盒內(nèi)存性能、軟件可靠性的重要測試依據(jù)。因此，視頻馬賽克檢測十分重要。但是由于馬賽克出現(xiàn)時機(jī)隨機(jī)、圖形不規(guī)則，特別是對于有后處理功能的機(jī)頂盒，進(jìn)行圖像修復(fù)后馬賽克的形狀更加復(fù)雜。導(dǎo)致了馬賽克自動化檢測一直是行業(yè)的一個痛點和難點。

1.現(xiàn)狀

研究人員曾經(jīng)利用邊緣檢測直線和矩形的方法來判斷馬賽克，但由于邊緣檢測本身有其局限性，導(dǎo)致視頻內(nèi)容中直線和棋盤、窗戶等規(guī)則圖像容易被誤判，同時部分復(fù)雜的圖像內(nèi)容中的馬賽克容易被漏檢。也有采用馬賽克特征預(yù)先分析和深度學(xué)習(xí)的方式對馬賽克特征值進(jìn)行分類和學(xué)習(xí)，但是由于視頻圖像的復(fù)雜性和馬賽克進(jìn)行疊加以后的形成的最終圖像更加復(fù)雜，導(dǎo)致先行學(xué)習(xí)的特征完全對不上。

因此，目前行業(yè)中基本上都是采用人工判斷的方式進(jìn)行視頻馬賽克測試，效率低，成本高，漏檢和誤檢率也居高不下。

2.解決措施

本文提出的基于固定視頻的馬賽克檢測實現(xiàn)方法，實現(xiàn)對視頻馬賽克進(jìn)行高效準(zhǔn)確地自動化檢測。如圖一所示。

a.準(zhǔn)備一段經(jīng)過預(yù)處理的視頻，所述預(yù)處理為：為視頻的每一幀圖像添加時間戳;為每一秒視頻設(shè)置一個二維碼，使得每一秒視頻中的每一幀圖像具有相同的二維碼;

b.提取該段視頻中各幀圖像的特征值并存儲，形成標(biāo)準(zhǔn)特征庫;

c.在進(jìn)行馬賽克檢測時，利用待測設(shè)備播放該段視頻，通過計算機(jī)實時抓取視頻圖像進(jìn)行圖像采集;

d.計算采集的圖像的特征值，并與標(biāo)準(zhǔn)特征庫中的特征值進(jìn)行比對，從而判斷視頻是否出現(xiàn)馬賽克。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，步驟b中，對視頻中的各幀圖像進(jìn)行以下處理，以提取各幀圖像的特征值：

b1.縮小尺寸：將圖像縮小到8*8;

b2.簡化色彩：將圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像;

b3.計算DCT：計算圖片的DCT變換，得到32*32的DCT系數(shù)矩陣;

b4.縮小DCT：只保留DCT系數(shù)矩陣左上角的8*8規(guī)模的DCT系數(shù)矩陣;

b5.計算平均值：計算DCT的均值;

b6.計算特征值：設(shè)置所述8*8規(guī)模的DCT系數(shù)矩陣的64位hash值作為該圖像的特征值：對于8*8規(guī)模的DCT系數(shù)矩陣，將矩陣中大于等于DCT均值的值設(shè)為“1”，將小于DCT均值的值設(shè)為“0”;

在提取到各幀圖像的特征值后，將各幀圖像的特征值與對應(yīng)幀的時間戳和二維碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲在數(shù)據(jù)庫中，從而形成標(biāo)準(zhǔn)特征庫。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，步驟c中，所述計算機(jī)通過HDMI采集卡抓取待測設(shè)備的相應(yīng)接口向計算機(jī)輸出的視頻圖像來進(jìn)行圖像采集。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，步驟c中，所述待測設(shè)備為傳統(tǒng)機(jī)頂盒或IPTV或OTT機(jī)頂盒;所述利用待測設(shè)備播放該段視頻的方法是：

對于傳統(tǒng)機(jī)頂盒，通過高頻頭接收碼流播放器調(diào)制的DVB信號，通過解調(diào)和解復(fù)用獲取視頻數(shù)據(jù)后進(jìn)行解碼播出;對于IPTV和OTT機(jī)頂盒，可將視頻以文件方式存儲在機(jī)頂盒內(nèi)部存儲器或者外部存儲器中，通過機(jī)頂盒內(nèi)置的播放器進(jìn)行播放輸出。

作為進(jìn)一步優(yōu)化，步驟d中，所述與標(biāo)準(zhǔn)特征庫中的特征值進(jìn)行比對，具體包括：

根據(jù)采集圖像的二維碼和時間戳在標(biāo)準(zhǔn)特征庫中查找對應(yīng)幀的特征值與所述采集圖像的特征值進(jìn)行匹配，若不能匹配的特征的個數(shù)超過一定閾值，則判定該采集圖像出現(xiàn)馬賽克。如圖2所示

提取視頻中各幀圖像的特征值并存儲，在機(jī)頂盒播放視頻的過程中抓取機(jī)頂盒輸出的圖像，計算當(dāng)前圖像的特征值，并跟預(yù)先存儲的特征值進(jìn)行比對，來判斷視頻是否出現(xiàn)馬賽克缺陷。采用這種方式進(jìn)行馬賽克檢測，檢測效率高，漏檢和誤檢率非常低，完全滿足行業(yè)檢測需求。同時可作為自動化檢測工具，可進(jìn)行長時間、大規(guī)?？緳C(jī)，對機(jī)頂軟硬件質(zhì)量檢測非常有效。

作者簡介：靳國榮（1982-），男，河南西平人，工程師，研究方向為數(shù)字電視、機(jī)頂盒、圖形圖像。