專利名稱：一種3d片源格式自動識別的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及視頻處理技術領域，尤其涉及一種3D片源格式自動識別的方法。
背景技術：
3D視頻通常包含兩個畫面，且兩個畫面具體可以按左右或上下排列。3D視頻在播放過程中，若采用普通播放器播放，則用戶將會看到兩個畫面，而沒有3D的效果，若采用3D播放器播放，則3D播放器會將兩個畫面數(shù)據(jù)進行處理，從而使得用戶通過3D眼鏡能夠觀看到3D的效果。目前，網(wǎng)絡中的用戶能夠下載到的3D視頻越來越多，當用戶希望體驗3D效果的視頻時，則需要相應的3D播放器的支持才能看到3D效果的視頻。然而，由于用戶對3D視頻的相關知識的缺乏，所以其在播放3D視頻時可能無法完成相應的設置以保證3D視頻的正確輸出，為此，則需要一種技術手段可以自動進行3D視頻的識別，從而減少用戶的操作，方便用戶體驗3D視頻。一般說來，3D視頻通常包括三種片源格式，左右分割格式、上下分割格式和普通的2D視頻格式，對這三種格式的片源，3D播放器會采用不同的處理方法，從而輸出3D視頻。然而，在現(xiàn)有技術中，需要用戶自己猜測3D片源的格式，進而手動輸入相應的處理方法，從而輸出3D視頻。如果用戶猜錯片源格式，則無法輸出3D視頻，因而需要用戶逐一測試三種片源對應的處理方法，從而確定片源格式，輸出3D視頻。有鑒于此，如何提供一種3D片源的自動識別的方法，從而省卻用戶手動識別所帶來的麻煩，是本領域技術人員急需解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種3D片源格式自動識別的方法，該方法可以自動識別出3D片源的視頻格式，從而能夠省卻用戶手動識別所帶來的麻煩，因而能夠顯著提高用戶的體驗；同時，該方法自動識別的準確率也非常高。從而可以快速準確地自動識別當前視頻是否為3D視頻。本發(fā)明的目的是通過以下技術方案實現(xiàn)的一種3D片源格式自動識別的方法，包括如下步驟Sll :獲取視頻中的一幀圖像并將其轉(zhuǎn)換成包含圖像的亮度信息的格式；S12 :根據(jù)轉(zhuǎn)換后的圖像的亮度信息提取出視頻圖像中像素的邊界值；S13 :對上述一幀圖像進行左右對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得左邊圖像與右邊圖像的左右整體相似度值；還對上述一幀圖像進行上下對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得上邊圖像與下邊圖像的上下整體相似度值；S14 :在步驟S13中，如果左右整體相似度值小于或等于第一預定值，并上下整體相似度值大于或等于第二預定值，則所 述視頻為左右分割格式的3D片源；如果上下整體相似度值小于或等于第三預定值，并左右整體相似度值大于或等于第四預定值，則所述視頻為上下分割格式的3D片源；如果左右整體相似度值和上下整體相似度值均大于或等于第五預定值，則所述視頻為普通2D視頻。進一步地，步驟S14之后還包括如下步驟S15 :在步驟S14中，如果獲得的左右相似度值和上下相似度值均無法滿足上述三種對比關系中的任一種，則重新獲取視頻的下一幀圖像，然后轉(zhuǎn)向再次執(zhí)行步驟S11。進一步地，在步驟S13中，對該幀圖像進行十字等分，分成左上圖像、左下圖像、右上圖像和右下圖像四塊；根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與右上圖像的左右相似度值、以及左下圖像與右下圖像的左右相似度值，該兩個左右相似度值的均值即為所述左右整體相似度值；根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與左下圖像的上下相似度值、以及右上圖像與右下圖像的上下相似度值，該兩個上下相似度值的均值即為所述上下整體相似度值。進一步地，在步驟Sll中，對獲取的視頻中的一幀圖像先進行縮小處理，并將縮小處理后的圖像轉(zhuǎn)換成YUV格式，然后再保留YUV格式圖像中的亮度信息。進一步地，在步驟S12中，任一像素及其上下左右相鄰的四個像素所組成的五個像素中，亮度最大值與亮度最小值之差便是該位置像素的邊界值。進一步地，在步驟S12與步驟S13之間還包括如下步驟Sa :以0-255階亮度值為橫坐標，每一階亮度值匹配的邊界值所對應的像素的數(shù)量為縱坐標建立坐標系，統(tǒng)計出像素邊界值的分布直方圖；在該分布直方圖中，根據(jù)預先確定的像素數(shù)量，按照邊界值由大到小依次選取，從而確定像素的邊界閾值；大于或等于該邊界閾值的邊界值所對應的像素為進入步驟S13中進行比較的像素。進一步地,在步驟S13`中，在左邊圖像與右邊圖像或上邊圖像與下邊圖像進行比較時，則將第一部分圖像的第N行像素分別與第二部分圖像的第N-n至第N+n行像素分別進行對比，以及將第二部分圖像的第N行像素分別與第一部分圖像的第N-n至第N+n行像素分別進行對比，則獲得第N行像素對應的4n+l個亮度差異值；在這4n+l個亮度差異值中，取其中最小的亮度差異值作為兩部分圖像的第N行像素的亮度差異值；兩部分圖像中各行像素的亮度差異值的均值即為左右整體相似度值或上下整體相似度值；其中，左邊圖像或上邊圖像定義為第一部分圖像，右邊圖像或下邊圖像定義為第二部分圖像?？蛇x地，在上述步驟S13中，在第一部分圖像的一行像素與第二部分圖像相對應的另一行像素進行比較的過程中，將所述一行像素中的第M個邊界值大于或等于邊界閾值的像素分別與所述另一行像素的第M-m至第M+m個像素進行比較，以及將所述另一行像素中第M個像素分別與所述一行像素中第M-m至第M+m個像素進行比較，獲得該兩部分圖像的相對應行的第M個像素對應的4m+l個亮度差異值，在這4m+l亮度差異值中取最小的亮度差異值作為所述一行像素和所述另一行像素的第M個像素的亮度差異值；所述一行像素和所述另一行像素中各個像素的亮度差異值的均值即為該兩行像素的亮度差異值。
進一步地,在步驟S13中，在左邊圖像與右邊圖像或上邊圖像與下邊圖像進列比較時，則將第一部分圖像的第N列像素分別與第二部分圖像的第N-n至第N+n列像素分別進列對比，以及將第二部分圖像的第N列像素分別與第一部分圖像的第N-n至第N+n列像素分別進列對比，則獲得第N列像素對應的4n+l個売度差異值；在這4n+l個売度差異值中，取其中最小的売度差異值作為兩部分圖像的第N列像素的亮度差異值；兩部分圖像中各列像素的亮度差異值的均值即為左右整體相似度值或上下整體相似度值；其中，左邊圖像或上邊圖像定義為第一部分圖像，右邊圖像或下邊圖像定義為第二部分圖像?？蛇x地，在上述步驟S13中，在第一部分圖像的一列像素與第二部分圖像相對應的另一列像素進列比較的過程中，將所述一列像素中的第M個邊界值大于或等于邊界閾值的像素分別與所述另一列像素的第M-m至第M+m個像素進列比較，以及將所述另一列像素中第M個像素分別與所述一列像素中第M-m至第M+m個像素進列比較，獲得該兩部分圖像的相對應列的第M個像素對應的4m+l個亮度差異值，在這4m+l亮度差異值中取最小的亮度差異值作為所述一列像素和所述另一列像素的第M個像素的亮度差異值；所述一列像素和所述另一列像素中各個像素的亮度差異值的均值即為該兩列像素的売度差異值。由上述本發(fā)明提供的技術方案可以看出，本發(fā)明實施例中由于采用了基于亮度信息的邊界處理方式，以及基于亮度信息的圖像比較處理過程，從而可以快速準確地識別出待播放3D視頻的片源格式 ，從而在后臺采用相應的處理方法，輸出3D視頻，使得用戶能夠在無需參與操作的情況下方便地進行3D視頻的觀看，改善用戶觀看3D視頻的體驗。此外，本發(fā)明基于由亮度信息獲得的每個像素的邊界值，然后再根據(jù)該邊界值獲得圖像的左右整體相似度值和上下整體相似度值，最后進行左右相似度值和上下相似度值與預定值的比較，從而確定3D視頻的片源格式，因而能夠顯著提高片源格式自動識別的準確率。綜上所述，本發(fā)明所提供的3D片源格式自動識別的方法可以自動識別出3D片源的視頻格式，從而能夠省卻用戶手動識別所帶來的麻煩，因而能夠顯著提高用戶的體驗；同時，該方法自動識別的準確率也非常高。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的識別3D視頻的處理過程示意圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的識別3D視頻的具體應用的處理過程示意圖；圖3為本發(fā)明實施例中的待處理的原圖像示意圖4為本發(fā)明實施例中的提取売度彳目息后的圖像不意圖；圖5為本發(fā)明實施例中的針對提取亮度信息后的圖像進行左右分割的示意圖；圖6為本發(fā)明實施例中的針對提取亮度信息后的圖像進行上下分割的示意圖；圖7為本發(fā)明實施例中的針對提取亮度信息后的圖像進行上下左右分割的示意圖；圖8為本發(fā)明實施例中的針對左右分割后的圖像預留邊框的示意圖；圖9為本發(fā)明實施例中的針對上下左右分割后的圖像預留邊框的示意圖；圖10為本發(fā)明實施例中的錯位的行比較過程的示意圖。
具體實施例方式下面結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明的保護范圍。本發(fā)明實施例可以用于在播放視頻的過程中，快速識別3D視頻的片源格式，，從而可以在無需要用戶參與的情況下直接為用戶播放出正確的3D視頻。此外，本發(fā)明自動視頻片源格式的準確率也非常高。如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種3D片源格式自動識別方法，具體可以包括以下步驟步驟S11，獲 取視頻中的一幀圖像并將其轉(zhuǎn)換成包含圖像的亮度信息的格式，例如，可以將圖像轉(zhuǎn)換成YUV格式；在此需要說明的是，圖像只包括零度信息的格式，也即是圖像的灰度圖，因而在本發(fā)明中，亮度信息和亮度值、與灰度信息和灰度值是等價概念?？蛇x地，在該步驟中還可以對獲取的視頻中的一幀圖像按照預定的方式進行縮小處理，并將縮小處理后的圖像轉(zhuǎn)換成YUV格式，且只保留YUV格式圖像中的亮度信息。步驟S12，根據(jù)轉(zhuǎn)換后的圖像的亮度信息提取出視頻圖像中像素的邊界值；可選地，在該步驟S12中，相應的確定像素的邊界值的方式具體可以包括將任一像素及其上下左右相鄰的四個像素所組成的五個像素中，亮度最大值與亮度最小值之差作為該位置的像素的邊界值；步驟S13，對上述一幀圖像進行左右對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得左邊圖像與右邊圖像的左右整體相似度值；還對上述一幀圖像進行上下對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得上邊圖像與下邊圖像的上下整體相似度值；具體地，在該步驟S13中，既可以將一幀圖像分別拆分成左右對稱的兩部分圖像和上下對稱的兩部分圖像，也可以對該幀圖像進行十字等分，即將一幀圖像分成左上圖像、左下圖像、右上圖像和右下圖像四塊；此時，計算相應的左右整體相似度值和上下整體相似度值的方式分別可以為根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與右上圖像的左右相似度值、以及左下圖像與右下圖像的左右相似度值，該兩個左右相似度值的均值即為所述左右整體相似度值；根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與左下圖像的上下相似度值、以及右上圖像與右下圖像的上下相似度值，該兩個上下相似度值的均值即為所述上下整體相似度值；
進一步地，為提高該步驟S13中的處理效率，還可以根據(jù)該步驟S12提取出的像素的邊界值對圖像中包含的像素進行過濾處理，相應的過濾方式具體可以但不限于包括以0-255階亮度值為橫坐標，每一階亮度值匹配的邊界值所對應的像素的數(shù)量為縱坐標建立坐標系，統(tǒng)計出像素邊界值的分布直方圖；在該分布直方圖中，根據(jù)預先確定的像素數(shù)量，按照邊界值由大到小依次選取，從而確定像素的邊界閾值；大于或等于該邊界閾值的邊界值所對應的像素將作為執(zhí)行步驟S13中的比較處理的像素，即可以僅基于大于或等于該邊界閾值的邊界值所對應的像素進行左右整體相似度值和上下整體相似度值的計算處理。比如，假設需要選取1000個像素，在上述直方圖中，最高的亮度值為250，該階梯的亮度值有5個像素，其次是249的亮度值，該階梯的亮度值有10個像素，依次選取下去，直至第60階亮度值，則正好選取了 1000個像素，因而此時60為邊界閾值。大于或等于60的邊界值所對應的像素便是要比較的像素。通過這樣的過濾處理過程僅對邊界信息符合預定要求的像素進行后續(xù)處理，從而可以過濾掉圖像中的純色部分等對比不明顯的部分，減少后續(xù)的處理工作量，以有效提高視頻識別處理的效率。進一步地，在上述處理過程中，若無法獲得所述邊界信息符合預定要求的像素，則表明通過當前幀圖像無法進行視頻的識別處理，此時，可以重新獲取視頻中的新的一幀圖像，并重新執(zhí)行后續(xù)的圖像識別處理過程，直到獲得識別結果。

步驟S14 :對步驟S13中獲得的左右整體相似度值和上下整體相似度值進行判斷，根據(jù)判斷結果進行視頻的識別處理，具體的識別方式可以包括(I)如果左右整體相似度值小于或等于第一預定值，并上下整體相似度值大于或等于第二預定值，則待識別的視頻為左右分割格式的3D片源；(2)如果上下整體相似度值小于或等于第三預定值，并左右整體相似度值大于或等于第四預定值，則待識別的視頻為上下分割格式的3D片源；其中，第二預定值和第四預定值可以為同一值，比如可以均為40 ;相應的第一預定值和第三預定值可以為同一值，比如可以均為10 ;需要說明的是，上述四個預定值的選取，本領域的技術人員可以根據(jù)本領域的公知常識和經(jīng)驗獲得，比如，一般說來，當兩個圖像的相似度值小于或等于10時，則認為該左右圖像時大體一致的；當兩個圖像的相似度值大于或等于40時，則認為兩幅圖像時不同的。(3)如果左右整體相似度值和上下整體相似度值均大于或等于第五預定值，則待識別的視頻為普通2D視頻；其中，相應的第五預定值可以為第二預定值或第四預定值，或者，也可以為其他預先設定的值。在上述步驟S14的判斷處理過程中，如果獲得的左右相似度值和上下相似度值均無法滿足上述(I) - (3)的三種對比關系中的任一種，則重新獲取視頻的下一幀圖像，然后轉(zhuǎn)向再次執(zhí)行上述步驟S11，以重新進行3D片源格式的識別。具體地，在上述步驟S13中，若確定左右整體相似度值則需要將一幀圖像的左邊圖像和左邊圖像進行比較，若確定上下整體相似度值則需要將一幀圖像的上邊圖像和下邊圖像進行比較，且在比較的過程中可以僅由邊界值大于或等于邊界閾值的的像素參預比較，相應的比較處理過程可以包括首先，在左邊圖像和左邊圖像，以及上邊圖像和下邊圖像中，對于邊界信息符合預定要求的多個像素逐行或逐列進行各個像素的亮度值的對比，獲得左邊圖像和左邊圖像的多個像素的亮度差異值(即對應位置的像素之間的亮度值的差值)，以及上邊圖像和下邊圖像的多個像素的亮度差異值；之后，便可以根據(jù)獲得的左邊圖像和左邊圖像的多個像素的亮度差異值計算左邊圖像和左邊圖像的平均差異值作為所述左邊圖像和左邊圖像的對比結果，即左右整體相似度值，以及根據(jù)獲得的上邊圖像和下邊圖像的多個像素的亮度差異值計算上邊圖像和下邊圖像的平均差異值作為所述上邊圖像和下邊圖像的對比結果，即上下整體相似度值；獲得的左右整體相似度值和上下整體相似度值可以作為后續(xù)進行視頻識別處理的依據(jù)。進一步地，假設兩部分圖像分別包含第一部分圖像(可以為上述左邊圖像或上邊圖像)和第二部分圖像(可以為上述右邊圖像或下邊圖像)，且第一部分圖像和第二部分圖像中分別包含Y行X列的像素，則相應的逐行對比的過程實質(zhì)為分別進行Y行的像素的比較處理過程，且每行的比較過程相當于兩個長度為X的數(shù)組(即包含X個像素的數(shù)組)進行比較，其中，兩個長度為X的數(shù)組的比較過程具體可以將第一部分圖像中的第N (N小于或等于Y)行包含的X個像素中的第一個像素與第二部分圖像中的第N行包含的X個像素中的第一個像素進行比較獲得兩個像素之間的亮度差異值，依次處理第N行包含的X個像素，直至該第N行包含的X個像素比較完成，之后，繼續(xù)進行N+1行的比較處理，依次類推，直到完成整個兩部分圖像的對比操作。同理，相應的逐列比較過程實質(zhì)為分別進行X列的像素的比較處理過程，每列包含Y個像素，具體的逐列比較的處理過程與逐行比較的處理過程類似，故不再贅述。在上述處理過程中，考慮到3D視頻的偏移特性，則相應的逐行或逐列進行各個像素的亮度值的對比的過程可以包括以下任一種處理方式

(一)采用逐行進行各個像素的亮度值的對比的方式將第一部分圖像(可以為左邊圖像或上邊圖像)中的第N行像素分別與第二部分圖像(可以為右邊圖像或下邊圖像)中的第N-n至第N+n行像素分別進行對比(η為大于或等于I的正整數(shù))，以及將第二部分圖像中的第N行像素分別與第一部分圖像中的第N-n至第N+n行像素分別進行對比，獲得兩部分圖像的第N行像素對應的4n+l個亮度差異值(即獲得第一部分圖像中的第N行像素對應的2n+l個亮度差異值)，并將其中最小的亮度差異值作為兩部分圖像的第N行像素的亮度差異值，假設第一部分圖像中的第N行像素與第二部分圖像中的第N+n行像素的亮度差異值最小，則表明第一部分圖像中的第N行像素與第二部分圖像中的第N+n行像素最相似，即表明兩部分圖像之間可能存在η行的偏移；具體地，可以將兩部分圖像(即第一部分圖像和第二部分圖像)中各行像素的亮度差異值的均值作為左右整體相似度值或上下整體相似度值。進一步地，在該逐行比較的過程中，在第一部分圖像的一行像素與第二部分圖像相對應的另一行像素進行比較時還可以將第一部分圖像中的一行像素中的第M個像素分別與第二部分圖像中另一行像素的第M-m至第M+m個像素進行比較(m為大于或等于I的正整數(shù))，以及將第二部分圖像中的另一行像素中的第M個像素分別與第一部分圖像中對應的一行像素的第M-m至第M+m個像素進行比較，獲得兩部分圖像的對應行的第M個像素對應的4m+l個亮度差異值，并將其中最小的亮度差異值作為第一部分圖像的一行像素與第二部分圖像相對應的另一行像素的第M個像素的亮度差異值，假設第一部分圖像中的一行像素中的第M個像素與第二部分圖像中相對應的另一行像素中的第M+m個像素的亮度差異值最小，則表明第一部分圖像中的一行像素中的第M個像素與第二部分圖像中相對應的另一行像素中的第M+m個像素最相似，即表明兩部分圖像之間在列的方向上可能存在m個像素位置的偏移；其中，相應的一行像素和另一行像素中各個像素的亮度差異值的均值可以作為該兩行像素的亮度差異值。總之，在進行逐行比較的處理過程中，第一部分圖像中的左行與第二部分圖像中的右行并非完全對齊進行比較，而是在對齊比較的基礎上還錯開一定數(shù)量的行進行比較，假設錯開的行的數(shù)量η可以為10，則兩部分圖像中的第N行將會在第N行的向上10行及向下10行范圍內(nèi)進行比較處理。同時，在每次的行與行之間比較的處理過程中，還進行像素之間的錯位比較，假設相應的左行和右行為2個數(shù)組，則在進行數(shù)組中的第M個像素的比較的過程中，首先，左行和右行中的第M個像素的亮度值是否大于邊界閾值，如果左行或右行中的第M個像素中的任意一個亮度值大于邊界閾值，則在左行及右行中分別以該第M個像素為中心，分別在第M-m個像素至第M+m個像素范圍內(nèi)進行像素的比較處理,在獲得的多個比較結果中取最小值作為第M個像素的亮度差異值，依據(jù)該原理依次向后繼續(xù)循環(huán)進行該行中包含的各個像素的比較處理，直至完成整個行的比較處理操作。下面將分層次對相應的逐行比較過程進行描述。即針對兩部分圖像采用逐行的方式進行比較時，相應的處理過程可以包括以下幾個處理層次第一層次的處理兩部分圖像之間的行與行之間的比較處理在行與行之間的比較過程中，既需要將兩部分圖像包含的一幅圖像中的當前比較行與另一幅圖像中的同一行進行比較，還需要將當前比較行與另一幅圖像中的上η行、下η行進行比較；假設當前比較行為第5行，η=1，且兩部分圖像包含左圖和右圖，則需要將左圖的第5行分別與右圖的第4、5、6行進行比較，還需要將右圖的第5行分別與左圖的第4、6行進行比較(第5行與第5行之間已經(jīng)比較過)，即共需要進行5次行與行之間的比較，獲得5個比較結果，此時便可以選擇比較結果中的最小值作為第5行的比較結果；針對兩部分圖像中的每一行均需要執(zhí)行上述行與行之間的比較處理過程，即當兩部分圖像中的每一行均完成上述行與行之間的比較過程時才完成了兩部分圖像之間的比較處理操作。進一步地，在上述行與行之間的比較處理過程中，參與比較的行中需要包含亮度值大于邊界閾值的像素，且當另一幅圖像中不存在上η行或下η行(即當前比較行接近或處于邊緣)時，則忽略。在上述行與行之間的比較處理過程中采用了上下平移的比較方式，從而可以適應3D圖片所存在的上下平移的特性。第二層次的處理行與行之間的行內(nèi)的像素與像素之間的比較處理在像素與像素之間的比較處理過程中，既需要將一幅圖像的一行中的當前比較像素與另一幅圖像的一行中的同一像素進行比較，還需要將當前比較像素與另一幅圖像的一行中的左m個、右m個像素進行比較；假設兩部分圖像左圖和右圖，目前需要將左圖中的第5行與右圖中的第6行進行比較，且m = 1，當前比較像素為6，則需要將左圖第5行中的第6個像素與右圖第6行中的第5、6、7像素進行比較，還需要將右圖中的第6行的第6個像素與左圖中的第5行的第5、7個像素比較，即共需要進行5次像素與像素之間的比較，獲得5個比較結果，之后，便可以在5個比較結果中選擇最小值作為左圖中的第5行與右圖中的第6行的第6個像素的亮度差異值；具體地，假設m=l，則相應的像素與像素之間比較的對應關系可以如下表1、表2和表3所示表I
權利要求
1.ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，包括如下步驟 511:獲取視頻中的一幀圖像并將其轉(zhuǎn)換成包含圖像的亮度信息的格式； 512:根據(jù)轉(zhuǎn)換后的圖像的亮度信息提取出視頻圖像中像素的邊界值； 513:對上述一幀圖像進行左右對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得左邊圖像與右邊圖像的左右整體相似度值；還對上述ー幀圖像進行上下對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得上邊圖像與下邊圖像的上下整體相似度值； 514:在步驟S13中，如果左右整體相似度值小于或等于第一預定值，并上下整體相似度值大于或等于第二預定值，則所述視頻為左右分割格式的3D片源；如果上下整體相似度值小于或等于第三預定值，并左右整體相似度值大于或等于第四預定值，則所述視頻為上下分割格式的3D片源；如果左右整體相似度值和上下整體相似度值均大于或等于第五預定值，則所述視頻為普通2D視頻。
2.如權利要求1所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，步驟S14之后還包括如下步驟 515:在步驟S14中，如果獲得的左右相似度值和上下相似度值均無法滿足上述三種對比關系中的任ー種，則重新獲取視頻的下ー幀圖像，然后轉(zhuǎn)向再次執(zhí)行步驟S11。
3.如權利要求1所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟S13中，對該幀圖像進行十字等分，分成左上圖像、左下圖像、右上圖像和右下圖像四塊；根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與右上圖像的左右相似度值、以及左下圖像與右下圖像的左右相似度值，該兩個左右相似度值的均值即為所述左右整體相似度值； 根據(jù)像素的邊界值求得左上圖像與左下圖像的上下相似度值、以及右上圖像與右下圖像的上下相似度值，該兩個上下相似度值的均值即為所述上下整體相似度值。
4.如權利要求1所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟Sll中，對獲取的視頻中的一幀圖像先進行縮小處理，并將縮小處理后的圖像轉(zhuǎn)換成YUV格式，然后再保留YUV格式圖像中的亮度信息。
5.如權利要求1所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟S12中，任一像素及其上下左右相鄰的四個像素所組成的五個像素中，亮度最大值與亮度最小值之差便是該位置像素的邊界值。
6.如權利要求1-5任一項所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟S12與步驟S13之間還包括如下步驟 Sa :以0-255階亮度值為橫坐標，每ー階亮度值匹配的邊界值所對應的像素的數(shù)量為縱坐標建立坐標系，統(tǒng)計出像素邊界值的分布直方圖；在該分布直方圖中，根據(jù)預先確定的像素數(shù)量，按照邊界值由大到小依次選取，從而確定像素的邊界閾值；大于或等于該邊界閾值的邊界值所對應的像素為進入步驟S13中進行比較的像素。
7.如權利要求6所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟S13中， 在左邊圖像與右邊圖像或上邊圖像與下邊圖像進行比較時，則將第一部分圖像的第N行像素分別與第二部分圖像的第N-n至第N+n行像素分別進行對比，以及將第二部分圖像的第N行像素分別與第一部分圖像的第N-n至第N+n行像素分別進行對比，則獲得第N行像素對應的4n+l個亮度差異值；在這4n+l個亮度差異值中，取其中最小的亮度差異值作為兩部分圖像的第N行像素的亮度差異值；兩部分圖像中各行像素的亮度差異值的均值即為左右整體相似度值或上下整體相似度值； 其中，左邊圖像或上邊圖像定義為第一部分圖像，右邊圖像或下邊圖像定義為第二部分圖像。
8.如權利要求7所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在上述步驟S13 中， 在第一部分圖像的一行像素與第二部分圖像相對應的另一行像素進行比較的過程中，將所述一行像素中的第M個邊界值大于或等于邊界閾值的像素分別與所述另一行像素的第M-m至第M+m個像素進行比較，以及將所述另一行像素中第M個像素分別與所述一行像素中第M-m至第M+m個像素進行比較，獲得該兩部分圖像的相對應行的第M個像素對應的4m+l個亮度差異值，在這4m+l亮度差異值中取最小的亮度差異值作為所述一行像素和所述另一行像素的第M個像素的亮度差異值； 所述一行像素和所述另一行像素中各個像素的亮度差異值的均值即為該兩行像素的亮度差異值。
9.如權利要求6所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在步驟S13中， 在左邊圖像與右邊圖像或上邊圖像與下邊圖像進列比較時，則將第一部分圖像的第N列像素分別與第二部分圖像的第N-n至第N+n列像素分別進列對比，以及將第二部分圖像的第N列像素分別與第一部分圖像的第N-n至第N+n列像素分別進列對比，則獲得第N列像素對應的4n+l個亮度差異值；在這4n+l個亮度差異值中，取其中最小的亮度差異值作為兩部分圖像的第N列像素的亮度差異值； 兩部分圖像中各列像素的亮度差異值的均值即為左右整體相似度值或上下整體相似度值； 其中，左邊圖像或上邊圖像定義為第一部分圖像，右邊圖像或下邊圖像定義為第二部分圖像。
10.如權利要求9所述的ー種3D片源格式自動識別的方法，其特征在于，在上述步驟S13 中， 在第一部分圖像的一列像素與第二部分圖像相對應的另一列像素進列比較的過程中，將所述一列像素中的第M個邊界值大于或等于邊界閾值的像素分別與所述另一列像素的第M-m至第M+m個像素進列比較，以及將所述另一列像素中第M個像素分別與所述一列像素中第M-m至第M+m個像素進列比較，獲得該兩部分圖像的相對應列的第M個像素對應的4m+1個売度差異值，在這4m+l売度差異值中取最小的売度差異值作為所述一列像素和所述另一列像素的第M個像素的亮度差異值； 所述一列像素和所述另一列像素中各個像素的亮度差異值的均值即為該兩列像素的売度差異值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種3D片源格式自動識別的方法，包括首先，獲取視頻中的一幀圖像并將其轉(zhuǎn)換成包含圖像的亮度信息的格式；之后，根據(jù)轉(zhuǎn)換后的圖像的亮度信息提取出視頻圖像中像素的邊界信息，對上述一幀圖像進行左右對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得左邊圖像與右邊圖像的左右整體相似度值；還對上述一幀圖像進行上下對稱分割，根據(jù)像素的邊界值求得上邊圖像與下邊圖像的上下整體相似度值；最后，根據(jù)左右整體相似度值和上下整體相似度值進行3D片源格式的識別處理。本發(fā)明實施例可以快速準確地識別出當前需要播放的視頻為3D視頻還是2D視頻，從而便于終端設備能夠自動地選擇正確的播放方式為用戶播放相應的視頻，提高用戶觀看視頻過程中的應用體驗。
文檔編號H04N5/445GK103051913SQ20131000266
公開日2013年4月17日 申請日期2013年1月5日 優(yōu)先權日2013年1月5日
發(fā)明者孫冰晶 申請人:北京暴風科技股份有限公司