专利名称：一种3d片源格式自动识别的方法
技术领域：
本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种3D片源格式自动识别的方法。
背景技术：
3D视频通常包含两个画面，且两个画面具体可以按左右或上下排列。3D视频在播放过程中，若采用普通播放器播放，则用户将会看到两个画面，而没有3D的效果，若采用3D播放器播放，则3D播放器会将两个画面数据进行处理，从而使得用户通过3D眼镜能够观看到3D的效果。目前，网络中的用户能够下载到的3D视频越来越多，当用户希望体验3D效果的视频时，则需要相应的3D播放器的支持才能看到3D效果的视频。然而，由于用户对3D视频的相关知识的缺乏，所以其在播放3D视频时可能无法完成相应的设置以保证3D视频的正确输出，为此，则需要一种技术手段可以自动进行3D视频的识别，从而减少用户的操作，方便用户体验3D视频。一般说来，3D视频通常包括三种片源格式，左右分割格式、上下分割格式和普通的2D视频格式，对这三种格式的片源，3D播放器会采用不同的处理方法，从而输出3D视频。然而，在现有技术中，需要用户自己猜测3D片源的格式，进而手动输入相应的处理方法，从而输出3D视频。如果用户猜错片源格式，则无法输出3D视频，因而需要用户逐一测试三种片源对应的处理方法，从而确定片源格式，输出3D视频。有鉴于此，如何提供一种3D片源的自动识别的方法，从而省却用户手动识别所带来的麻烦，是本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种3D片源格式自动识别的方法，该方法可以自动识别出3D片源的视频格式，从而能够省却用户手动识别所带来的麻烦，因而能够显著提高用户的体验；同时，该方法自动识别的准确率也非常高。从而可以快速准确地自动识别当前视频是否为3D视频。本发明的目的是通过以下技术方案实现的一种3D片源格式自动识别的方法，包括如下步骤Sll :获取视频中的一帧图像并将其转换成包含图像的亮度信息的格式；S12 :根据转换后的图像的亮度信息提取出视频图像中像素的边界值；S13 :对上述一帧图像进行左右对称分割，根据像素的边界值求得左边图像与右边图像的左右整体相似度值；还对上述一帧图像进行上下对称分割，根据像素的边界值求得上边图像与下边图像的上下整体相似度值；S14 :在步骤S13中，如果左右整体相似度值小于或等于第一预定值，并上下整体相似度值大于或等于第二预定值，则所 述视频为左右分割格式的3D片源；如果上下整体相似度值小于或等于第三预定值，并左右整体相似度值大于或等于第四预定值，则所述视频为上下分割格式的3D片源；如果左右整体相似度值和上下整体相似度值均大于或等于第五预定值，则所述视频为普通2D视频。进一步地，步骤S14之后还包括如下步骤S15 :在步骤S14中，如果获得的左右相似度值和上下相似度值均无法满足上述三种对比关系中的任一种，则重新获取视频的下一帧图像，然后转向再次执行步骤S11。进一步地，在步骤S13中，对该帧图像进行十字等分，分成左上图像、左下图像、右上图像和右下图像四块；根据像素的边界值求得左上图像与右上图像的左右相似度值、以及左下图像与右下图像的左右相似度值，该两个左右相似度值的均值即为所述左右整体相似度值；根据像素的边界值求得左上图像与左下图像的上下相似度值、以及右上图像与右下图像的上下相似度值，该两个上下相似度值的均值即为所述上下整体相似度值。进一步地，在步骤Sll中，对获取的视频中的一帧图像先进行缩小处理，并将缩小处理后的图像转换成YUV格式，然后再保留YUV格式图像中的亮度信息。进一步地，在步骤S12中，任一像素及其上下左右相邻的四个像素所组成的五个像素中，亮度最大值与亮度最小值之差便是该位置像素的边界值。进一步地，在步骤S12与步骤S13之间还包括如下步骤Sa :以0-255阶亮度值为横坐标，每一阶亮度值匹配的边界值所对应的像素的数量为纵坐标建立坐标系，统计出像素边界值的分布直方图；在该分布直方图中，根据预先确定的像素数量，按照边界值由大到小依次选取，从而确定像素的边界阈值；大于或等于该边界阈值的边界值所对应的像素为进入步骤S13中进行比较的像素。进一步地,在步骤S13`中，在左边图像与右边图像或上边图像与下边图像进行比较时，则将第一部分图像的第N行像素分别与第二部分图像的第N-n至第N+n行像素分别进行对比，以及将第二部分图像的第N行像素分别与第一部分图像的第N-n至第N+n行像素分别进行对比，则获得第N行像素对应的4n+l个亮度差异值；在这4n+l个亮度差异值中，取其中最小的亮度差异值作为两部分图像的第N行像素的亮度差异值；两部分图像中各行像素的亮度差异值的均值即为左右整体相似度值或上下整体相似度值；其中，左边图像或上边图像定义为第一部分图像，右边图像或下边图像定义为第二部分图像。可选地，在上述步骤S13中，在第一部分图像的一行像素与第二部分图像相对应的另一行像素进行比较的过程中，将所述一行像素中的第M个边界值大于或等于边界阈值的像素分别与所述另一行像素的第M-m至第M+m个像素进行比较，以及将所述另一行像素中第M个像素分别与所述一行像素中第M-m至第M+m个像素进行比较，获得该两部分图像的相对应行的第M个像素对应的4m+l个亮度差异值，在这4m+l亮度差异值中取最小的亮度差异值作为所述一行像素和所述另一行像素的第M个像素的亮度差异值；所述一行像素和所述另一行像素中各个像素的亮度差异值的均值即为该两行像素的亮度差异值。
进一步地,在步骤S13中，在左边图像与右边图像或上边图像与下边图像进列比较时，则将第一部分图像的第N列像素分别与第二部分图像的第N-n至第N+n列像素分别进列对比，以及将第二部分图像的第N列像素分别与第一部分图像的第N-n至第N+n列像素分别进列对比，则获得第N列像素对应的4n+l个売度差异值；在这4n+l个売度差异值中，取其中最小的売度差异值作为两部分图像的第N列像素的亮度差异值；两部分图像中各列像素的亮度差异值的均值即为左右整体相似度值或上下整体相似度值；其中，左边图像或上边图像定义为第一部分图像，右边图像或下边图像定义为第二部分图像。可选地，在上述步骤S13中，在第一部分图像的一列像素与第二部分图像相对应的另一列像素进列比较的过程中，将所述一列像素中的第M个边界值大于或等于边界阈值的像素分别与所述另一列像素的第M-m至第M+m个像素进列比较，以及将所述另一列像素中第M个像素分别与所述一列像素中第M-m至第M+m个像素进列比较，获得该两部分图像的相对应列的第M个像素对应的4m+l个亮度差异值，在这4m+l亮度差异值中取最小的亮度差异值作为所述一列像素和所述另一列像素的第M个像素的亮度差异值；所述一列像素和所述另一列像素中各个像素的亮度差异值的均值即为该两列像素的売度差异值。由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明实施例中由于采用了基于亮度信息的边界处理方式，以及基于亮度信息的图像比较处理过程，从而可以快速准确地识别出待播放3D视频的片源格式 ，从而在后台采用相应的处理方法，输出3D视频，使得用户能够在无需参与操作的情况下方便地进行3D视频的观看，改善用户观看3D视频的体验。此外，本发明基于由亮度信息获得的每个像素的边界值，然后再根据该边界值获得图像的左右整体相似度值和上下整体相似度值，最后进行左右相似度值和上下相似度值与预定值的比较，从而确定3D视频的片源格式，因而能够显著提高片源格式自动识别的准确率。综上所述，本发明所提供的3D片源格式自动识别的方法可以自动识别出3D片源的视频格式，从而能够省却用户手动识别所带来的麻烦，因而能够显著提高用户的体验；同时，该方法自动识别的准确率也非常高。
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1为本发明实施例提供的识别3D视频的处理过程示意图；图2为本发明实施例提供的识别3D视频的具体应用的处理过程示意图；图3为本发明实施例中的待处理的原图像示意图4为本发明实施例中的提取売度彳目息后的图像不意图；图5为本发明实施例中的针对提取亮度信息后的图像进行左右分割的示意图；图6为本发明实施例中的针对提取亮度信息后的图像进行上下分割的示意图；图7为本发明实施例中的针对提取亮度信息后的图像进行上下左右分割的示意图；图8为本发明实施例中的针对左右分割后的图像预留边框的示意图；图9为本发明实施例中的针对上下左右分割后的图像预留边框的示意图；图10为本发明实施例中的错位的行比较过程的示意图。
具体实施例方式下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。本发明实施例可以用于在播放视频的过程中，快速识别3D视频的片源格式，，从而可以在无需要用户参与的情况下直接为用户播放出正确的3D视频。此外，本发明自动视频片源格式的准确率也非常高。如图1所示，本发明实施例提供的一种3D片源格式自动识别方法，具体可以包括以下步骤步骤S11，获 取视频中的一帧图像并将其转换成包含图像的亮度信息的格式，例如，可以将图像转换成YUV格式；在此需要说明的是，图像只包括零度信息的格式，也即是图像的灰度图，因而在本发明中，亮度信息和亮度值、与灰度信息和灰度值是等价概念。可选地，在该步骤中还可以对获取的视频中的一帧图像按照预定的方式进行缩小处理，并将缩小处理后的图像转换成YUV格式，且只保留YUV格式图像中的亮度信息。步骤S12，根据转换后的图像的亮度信息提取出视频图像中像素的边界值；可选地，在该步骤S12中，相应的确定像素的边界值的方式具体可以包括将任一像素及其上下左右相邻的四个像素所组成的五个像素中，亮度最大值与亮度最小值之差作为该位置的像素的边界值；步骤S13，对上述一帧图像进行左右对称分割，根据像素的边界值求得左边图像与右边图像的左右整体相似度值；还对上述一帧图像进行上下对称分割，根据像素的边界值求得上边图像与下边图像的上下整体相似度值；具体地，在该步骤S13中，既可以将一帧图像分别拆分成左右对称的两部分图像和上下对称的两部分图像，也可以对该帧图像进行十字等分，即将一帧图像分成左上图像、左下图像、右上图像和右下图像四块；此时，计算相应的左右整体相似度值和上下整体相似度值的方式分别可以为根据像素的边界值求得左上图像与右上图像的左右相似度值、以及左下图像与右下图像的左右相似度值，该两个左右相似度值的均值即为所述左右整体相似度值；根据像素的边界值求得左上图像与左下图像的上下相似度值、以及右上图像与右下图像的上下相似度值，该两个上下相似度值的均值即为所述上下整体相似度值；
进一步地，为提高该步骤S13中的处理效率，还可以根据该步骤S12提取出的像素的边界值对图像中包含的像素进行过滤处理，相应的过滤方式具体可以但不限于包括以0-255阶亮度值为横坐标，每一阶亮度值匹配的边界值所对应的像素的数量为纵坐标建立坐标系，统计出像素边界值的分布直方图；在该分布直方图中，根据预先确定的像素数量，按照边界值由大到小依次选取，从而确定像素的边界阈值；大于或等于该边界阈值的边界值所对应的像素将作为执行步骤S13中的比较处理的像素，即可以仅基于大于或等于该边界阈值的边界值所对应的像素进行左右整体相似度值和上下整体相似度值的计算处理。比如，假设需要选取1000个像素，在上述直方图中，最高的亮度值为250，该阶梯的亮度值有5个像素，其次是249的亮度值，该阶梯的亮度值有10个像素，依次选取下去，直至第60阶亮度值，则正好选取了 1000个像素，因而此时60为边界阈值。大于或等于60的边界值所对应的像素便是要比较的像素。通过这样的过滤处理过程仅对边界信息符合预定要求的像素进行后续处理，从而可以过滤掉图像中的纯色部分等对比不明显的部分，减少后续的处理工作量，以有效提高视频识别处理的效率。进一步地，在上述处理过程中，若无法获得所述边界信息符合预定要求的像素，则表明通过当前帧图像无法进行视频的识别处理，此时，可以重新获取视频中的新的一帧图像，并重新执行后续的图像识别处理过程，直到获得识别结果。
步骤S14 :对步骤S13中获得的左右整体相似度值和上下整体相似度值进行判断，根据判断结果进行视频的识别处理，具体的识别方式可以包括(I)如果左右整体相似度值小于或等于第一预定值，并上下整体相似度值大于或等于第二预定值，则待识别的视频为左右分割格式的3D片源；(2)如果上下整体相似度值小于或等于第三预定值，并左右整体相似度值大于或等于第四预定值，则待识别的视频为上下分割格式的3D片源；其中，第二预定值和第四预定值可以为同一值，比如可以均为40 ;相应的第一预定值和第三预定值可以为同一值，比如可以均为10 ;需要说明的是，上述四个预定值的选取，本领域的技术人员可以根据本领域的公知常识和经验获得，比如，一般说来，当两个图像的相似度值小于或等于10时，则认为该左右图像时大体一致的；当两个图像的相似度值大于或等于40时，则认为两幅图像时不同的。(3)如果左右整体相似度值和上下整体相似度值均大于或等于第五预定值，则待识别的视频为普通2D视频；其中，相应的第五预定值可以为第二预定值或第四预定值，或者，也可以为其他预先设定的值。在上述步骤S14的判断处理过程中，如果获得的左右相似度值和上下相似度值均无法满足上述(I) - (3)的三种对比关系中的任一种，则重新获取视频的下一帧图像，然后转向再次执行上述步骤S11，以重新进行3D片源格式的识别。具体地，在上述步骤S13中，若确定左右整体相似度值则需要将一帧图像的左边图像和左边图像进行比较，若确定上下整体相似度值则需要将一帧图像的上边图像和下边图像进行比较，且在比较的过程中可以仅由边界值大于或等于边界阈值的的像素参预比较，相应的比较处理过程可以包括首先，在左边图像和左边图像，以及上边图像和下边图像中，对于边界信息符合预定要求的多个像素逐行或逐列进行各个像素的亮度值的对比，获得左边图像和左边图像的多个像素的亮度差异值(即对应位置的像素之间的亮度值的差值)，以及上边图像和下边图像的多个像素的亮度差异值；之后，便可以根据获得的左边图像和左边图像的多个像素的亮度差异值计算左边图像和左边图像的平均差异值作为所述左边图像和左边图像的对比结果，即左右整体相似度值，以及根据获得的上边图像和下边图像的多个像素的亮度差异值计算上边图像和下边图像的平均差异值作为所述上边图像和下边图像的对比结果，即上下整体相似度值；获得的左右整体相似度值和上下整体相似度值可以作为后续进行视频识别处理的依据。进一步地，假设两部分图像分别包含第一部分图像(可以为上述左边图像或上边图像)和第二部分图像(可以为上述右边图像或下边图像)，且第一部分图像和第二部分图像中分别包含Y行X列的像素，则相应的逐行对比的过程实质为分别进行Y行的像素的比较处理过程，且每行的比较过程相当于两个长度为X的数组(即包含X个像素的数组)进行比较，其中，两个长度为X的数组的比较过程具体可以将第一部分图像中的第N (N小于或等于Y)行包含的X个像素中的第一个像素与第二部分图像中的第N行包含的X个像素中的第一个像素进行比较获得两个像素之间的亮度差异值，依次处理第N行包含的X个像素，直至该第N行包含的X个像素比较完成，之后，继续进行N+1行的比较处理，依次类推，直到完成整个两部分图像的对比操作。同理，相应的逐列比较过程实质为分别进行X列的像素的比较处理过程，每列包含Y个像素，具体的逐列比较的处理过程与逐行比较的处理过程类似，故不再赘述。在上述处理过程中，考虑到3D视频的偏移特性，则相应的逐行或逐列进行各个像素的亮度值的对比的过程可以包括以下任一种处理方式
(一)采用逐行进行各个像素的亮度值的对比的方式将第一部分图像(可以为左边图像或上边图像)中的第N行像素分别与第二部分图像(可以为右边图像或下边图像)中的第N-n至第N+n行像素分别进行对比(η为大于或等于I的正整数)，以及将第二部分图像中的第N行像素分别与第一部分图像中的第N-n至第N+n行像素分别进行对比，获得两部分图像的第N行像素对应的4n+l个亮度差异值(即获得第一部分图像中的第N行像素对应的2n+l个亮度差异值)，并将其中最小的亮度差异值作为两部分图像的第N行像素的亮度差异值，假设第一部分图像中的第N行像素与第二部分图像中的第N+n行像素的亮度差异值最小，则表明第一部分图像中的第N行像素与第二部分图像中的第N+n行像素最相似，即表明两部分图像之间可能存在η行的偏移；具体地，可以将两部分图像(即第一部分图像和第二部分图像)中各行像素的亮度差异值的均值作为左右整体相似度值或上下整体相似度值。进一步地，在该逐行比较的过程中，在第一部分图像的一行像素与第二部分图像相对应的另一行像素进行比较时还可以将第一部分图像中的一行像素中的第M个像素分别与第二部分图像中另一行像素的第M-m至第M+m个像素进行比较(m为大于或等于I的正整数)，以及将第二部分图像中的另一行像素中的第M个像素分别与第一部分图像中对应的一行像素的第M-m至第M+m个像素进行比较，获得两部分图像的对应行的第M个像素对应的4m+l个亮度差异值，并将其中最小的亮度差异值作为第一部分图像的一行像素与第二部分图像相对应的另一行像素的第M个像素的亮度差异值，假设第一部分图像中的一行像素中的第M个像素与第二部分图像中相对应的另一行像素中的第M+m个像素的亮度差异值最小，则表明第一部分图像中的一行像素中的第M个像素与第二部分图像中相对应的另一行像素中的第M+m个像素最相似，即表明两部分图像之间在列的方向上可能存在m个像素位置的偏移；其中，相应的一行像素和另一行像素中各个像素的亮度差异值的均值可以作为该两行像素的亮度差异值。总之，在进行逐行比较的处理过程中，第一部分图像中的左行与第二部分图像中的右行并非完全对齐进行比较，而是在对齐比较的基础上还错开一定数量的行进行比较，假设错开的行的数量η可以为10，则两部分图像中的第N行将会在第N行的向上10行及向下10行范围内进行比较处理。同时，在每次的行与行之间比较的处理过程中，还进行像素之间的错位比较，假设相应的左行和右行为2个数组，则在进行数组中的第M个像素的比较的过程中，首先，左行和右行中的第M个像素的亮度值是否大于边界阈值，如果左行或右行中的第M个像素中的任意一个亮度值大于边界阈值，则在左行及右行中分别以该第M个像素为中心，分别在第M-m个像素至第M+m个像素范围内进行像素的比较处理,在获得的多个比较结果中取最小值作为第M个像素的亮度差异值，依据该原理依次向后继续循环进行该行中包含的各个像素的比较处理，直至完成整个行的比较处理操作。下面将分层次对相应的逐行比较过程进行描述。即针对两部分图像采用逐行的方式进行比较时，相应的处理过程可以包括以下几个处理层次第一层次的处理两部分图像之间的行与行之间的比较处理在行与行之间的比较过程中，既需要将两部分图像包含的一幅图像中的当前比较行与另一幅图像中的同一行进行比较，还需要将当前比较行与另一幅图像中的上η行、下η行进行比较；假设当前比较行为第5行，η=1，且两部分图像包含左图和右图，则需要将左图的第5行分别与右图的第4、5、6行进行比较，还需要将右图的第5行分别与左图的第4、6行进行比较(第5行与第5行之间已经比较过)，即共需要进行5次行与行之间的比较，获得5个比较结果，此时便可以选择比较结果中的最小值作为第5行的比较结果；针对两部分图像中的每一行均需要执行上述行与行之间的比较处理过程，即当两部分图像中的每一行均完成上述行与行之间的比较过程时才完成了两部分图像之间的比较处理操作。进一步地，在上述行与行之间的比较处理过程中，参与比较的行中需要包含亮度值大于边界阈值的像素，且当另一幅图像中不存在上η行或下η行(即当前比较行接近或处于边缘)时，则忽略。在上述行与行之间的比较处理过程中采用了上下平移的比较方式，从而可以适应3D图片所存在的上下平移的特性。第二层次的处理行与行之间的行内的像素与像素之间的比较处理在像素与像素之间的比较处理过程中，既需要将一幅图像的一行中的当前比较像素与另一幅图像的一行中的同一像素进行比较，还需要将当前比较像素与另一幅图像的一行中的左m个、右m个像素进行比较；假设两部分图像左图和右图，目前需要将左图中的第5行与右图中的第6行进行比较，且m = 1，当前比较像素为6，则需要将左图第5行中的第6个像素与右图第6行中的第5、6、7像素进行比较，还需要将右图中的第6行的第6个像素与左图中的第5行的第5、7个像素比较，即共需要进行5次像素与像素之间的比较，获得5个比较结果，之后，便可以在5个比较结果中选择最小值作为左图中的第5行与右图中的第6行的第6个像素的亮度差异值；具体地，假设m=l，则相应的像素与像素之间比较的对应关系可以如下表1、表2和表3所示表I
权利要求
1.ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，包括如下步骤 511:获取视频中的一帧图像并将其转换成包含图像的亮度信息的格式； 512:根据转换后的图像的亮度信息提取出视频图像中像素的边界值； 513:对上述一帧图像进行左右对称分割，根据像素的边界值求得左边图像与右边图像的左右整体相似度值；还对上述ー帧图像进行上下对称分割，根据像素的边界值求得上边图像与下边图像的上下整体相似度值； 514:在步骤S13中，如果左右整体相似度值小于或等于第一预定值，并上下整体相似度值大于或等于第二预定值，则所述视频为左右分割格式的3D片源；如果上下整体相似度值小于或等于第三预定值，并左右整体相似度值大于或等于第四预定值，则所述视频为上下分割格式的3D片源；如果左右整体相似度值和上下整体相似度值均大于或等于第五预定值，则所述视频为普通2D视频。
2.如权利要求1所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，步骤S14之后还包括如下步骤 515:在步骤S14中，如果获得的左右相似度值和上下相似度值均无法满足上述三种对比关系中的任ー种，则重新获取视频的下ー帧图像，然后转向再次执行步骤S11。
3.如权利要求1所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤S13中，对该帧图像进行十字等分，分成左上图像、左下图像、右上图像和右下图像四块；根据像素的边界值求得左上图像与右上图像的左右相似度值、以及左下图像与右下图像的左右相似度值，该两个左右相似度值的均值即为所述左右整体相似度值； 根据像素的边界值求得左上图像与左下图像的上下相似度值、以及右上图像与右下图像的上下相似度值，该两个上下相似度值的均值即为所述上下整体相似度值。
4.如权利要求1所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤Sll中，对获取的视频中的一帧图像先进行缩小处理，并将縮小处理后的图像转换成YUV格式，然后再保留YUV格式图像中的亮度信息。
5.如权利要求1所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤S12中，任一像素及其上下左右相邻的四个像素所组成的五个像素中，亮度最大值与亮度最小值之差便是该位置像素的边界值。
6.如权利要求1-5任一项所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤S12与步骤S13之间还包括如下步骤 Sa :以0-255阶亮度值为横坐标，每ー阶亮度值匹配的边界值所对应的像素的数量为纵坐标建立坐标系，统计出像素边界值的分布直方图；在该分布直方图中，根据预先确定的像素数量，按照边界值由大到小依次选取，从而确定像素的边界阈值；大于或等于该边界阈值的边界值所对应的像素为进入步骤S13中进行比较的像素。
7.如权利要求6所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤S13中， 在左边图像与右边图像或上边图像与下边图像进行比较时，则将第一部分图像的第N行像素分别与第二部分图像的第N-n至第N+n行像素分别进行对比，以及将第二部分图像的第N行像素分别与第一部分图像的第N-n至第N+n行像素分别进行对比，则获得第N行像素对应的4n+l个亮度差异值；在这4n+l个亮度差异值中，取其中最小的亮度差异值作为两部分图像的第N行像素的亮度差异值；两部分图像中各行像素的亮度差异值的均值即为左右整体相似度值或上下整体相似度值； 其中，左边图像或上边图像定义为第一部分图像，右边图像或下边图像定义为第二部分图像。
8.如权利要求7所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在上述步骤S13 中， 在第一部分图像的一行像素与第二部分图像相对应的另一行像素进行比较的过程中，将所述一行像素中的第M个边界值大于或等于边界阈值的像素分别与所述另一行像素的第M-m至第M+m个像素进行比较，以及将所述另一行像素中第M个像素分别与所述一行像素中第M-m至第M+m个像素进行比较，获得该两部分图像的相对应行的第M个像素对应的4m+l个亮度差异值，在这4m+l亮度差异值中取最小的亮度差异值作为所述一行像素和所述另一行像素的第M个像素的亮度差异值； 所述一行像素和所述另一行像素中各个像素的亮度差异值的均值即为该两行像素的亮度差异值。
9.如权利要求6所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在步骤S13中， 在左边图像与右边图像或上边图像与下边图像进列比较时，则将第一部分图像的第N列像素分别与第二部分图像的第N-n至第N+n列像素分别进列对比，以及将第二部分图像的第N列像素分别与第一部分图像的第N-n至第N+n列像素分别进列对比，则获得第N列像素对应的4n+l个亮度差异值；在这4n+l个亮度差异值中，取其中最小的亮度差异值作为两部分图像的第N列像素的亮度差异值； 两部分图像中各列像素的亮度差异值的均值即为左右整体相似度值或上下整体相似度值； 其中，左边图像或上边图像定义为第一部分图像，右边图像或下边图像定义为第二部分图像。
10.如权利要求9所述的ー种3D片源格式自动识别的方法，其特征在于，在上述步骤S13 中， 在第一部分图像的一列像素与第二部分图像相对应的另一列像素进列比较的过程中，将所述一列像素中的第M个边界值大于或等于边界阈值的像素分别与所述另一列像素的第M-m至第M+m个像素进列比较，以及将所述另一列像素中第M个像素分别与所述一列像素中第M-m至第M+m个像素进列比较，获得该两部分图像的相对应列的第M个像素对应的4m+1个売度差异值，在这4m+l売度差异值中取最小的売度差异值作为所述一列像素和所述另一列像素的第M个像素的亮度差异值； 所述一列像素和所述另一列像素中各个像素的亮度差异值的均值即为该两列像素的売度差异值。
全文摘要
本发明公开了一种3D片源格式自动识别的方法，包括首先，获取视频中的一帧图像并将其转换成包含图像的亮度信息的格式；之后，根据转换后的图像的亮度信息提取出视频图像中像素的边界信息，对上述一帧图像进行左右对称分割，根据像素的边界值求得左边图像与右边图像的左右整体相似度值；还对上述一帧图像进行上下对称分割，根据像素的边界值求得上边图像与下边图像的上下整体相似度值；最后，根据左右整体相似度值和上下整体相似度值进行3D片源格式的识别处理。本发明实施例可以快速准确地识别出当前需要播放的视频为3D视频还是2D视频，从而便于终端设备能够自动地选择正确的播放方式为用户播放相应的视频，提高用户观看视频过程中的应用体验。
文档编号H04N5/445GK103051913SQ20131000266
公开日2013年4月17日 申请日期2013年1月5日 优先权日2013年1月5日
发明者孙冰晶 申请人:北京暴风科技股份有限公司