[發明專利]一種臺標的自動檢測和分類方法

無效

• 申請號: 201110283739.4
• 申請日: 2011-09-22
• 公開（公告）號: CN102436575A
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發明（設計）人: 胡星火;邵詩強;施建華
• 申請（專利權）人: TCL集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所 44268
• 代理人: 王永文;楊宏

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，特別涉及一種綜合利用形狀和顏色特征的臺標的自動檢測和分類方法。

背景技術

電視臺臺標是一個電視臺地標志，包含了該電視臺的臺名、節目取向等重要語義信息，是實現視頻分析、理解和檢索的重要語意源之一。隨著電視技術的飛速發展，各級電視臺的節目已經多達上百套，如果通過人工對電視信號逆行實施監控，工作強度大、效率低，臺標的識別技術是克服上述問題的關鍵，故此，具有十分重要的研究和應用價值。

現有的臺標識別技術中，都是基于區域形狀、邊緣信息、顏色信息來進行識別的。如申請號為CN200810226266.2，名稱為《一種電視臺標訓練方法和識別方法》，以及申請號為CN201010279070.7、名稱為《一種臺標檢測和識別的方法》的中國專利申請。均存在以下不足之處：

（1）臺標形狀的描述嚴重依賴于視頻畫面，如果視頻背景與臺標顏色相似，上述方法將很難提取臺標的邊緣，而在實際情況中，臺標與背景畫面邊緣模糊的情況卻相當普遍。

（2）視頻畫面存在噪聲的情況是非常普遍的，故隨機噪聲很容易被錯誤地當作臺標邊緣像素，當臺標形狀很獨特時，這種隨機噪聲帶來的影響可以忽略不計，但是當臺標形狀與視頻畫面邊緣區別很?。合裰醒腚娨暸_、深圳電視臺等一序列臺標，其相互間的區別僅僅在于文字上的細微區別時，隨機噪聲很容易導致錯誤識別。

（3）當臺標形狀完全相似，區別僅在于顏色不同時（如江蘇臺各頻道），則以上兩專利申請中記載的技術方案完全失效。

有鑒于此，需要提供一種新的臺標識別技術。

發明內容

鑒于上述現有技術的不足之處，本發明的目的在于提供一種臺標的自動檢測和分類方法，以解決現有技術中的臺標檢測識別技術不能解決臺標識別中視頻背景干擾、噪聲影響和僅存在顏色區別的問題。

為了達到上述目的，本發明采取了以下技術方案：

一種臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述方法包括以下步驟：

S1、把臺標從視頻圖像背景中分割開；

S2、提取臺標的特征；

S3、根據臺標的特征，對臺標進行分類。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S1進一步包括以下步驟：

S11、將選取的視頻圖像轉換為灰度圖像，取其中一幀灰度圖像作為基準幀；

S12、將基準幀與其他幀的灰度圖像作差，并對所有差求和，得到灰度差值總和；

S13、選取一個分割閾值，對灰度差值總和進行二分化，將臺標從視頻圖像背景中分割開來。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S1還包括步驟S4、采用數學形態學中的腐蝕算子和膨脹算子來處理視頻圖像中的非臺標區域。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S11中基準幀的選取方法為：計算灰度圖像的灰度均值，取灰度均值最小的一幀灰度圖像為基準幀。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S2中的臺標的特征包括形狀特征和圖像特征。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S2進一步包括以下步驟：

S21、統計臺標的像素點在不同空間區域的分布情況，建立空間分布直方圖；

S22、根據HSV顏色模型提取臺標的顏色特征：對比度、飽和度和亮度，并建立相應的彩色直方圖。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S3進一步包括以下步驟：

S31、建立臺標樣本庫，所述臺標樣本庫包括有n個訓練樣本的m個頻道，且每個頻道都有一個對應的訓練好的SVM，其中，n、m為自然數；

S32、根據輸入的臺標的特征，由m個SVM進行分類，判斷其屬于哪個對應的SVM，即確認了與SVM對應的頻道；

S33、將臺標樣本庫中所對應的頻道的相關內容對所述臺標進行語義標注。

所述的臺標的自動檢測和分類方法，其中，所述步驟S31進一步包括以下步驟：

S311、從臺標樣本庫中取出第一頻道的所有樣本，將其標為類Ⅰ，將其他所有頻道的所有樣本標為類Ⅱ；將標好類別的所有樣本作為輸入樣本，來訓練一個SVM，得到相應的支持向量和相應的最優分類面，將所述SVM設定為1號SVM，則所述1號SVM與第一個頻道相對應；

S312、采用相同的方法，遍歷樣臺標樣本庫中的所有頻道，最后得到了m個訓練好的SVM，每一個SVM都與一個頻道一一對應；