电子设备稳定画面检测方法、系统及图像处理系统与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种电子设备稳定画面检测方法、系统及图像处理系统。

背景技术：

1、在现代电子设备性能评测中，完全稳定画面检测算法具有重要的应用价值，特别是在车载系统、pos机以及平板电脑、手机等设备的app点击响应后的画面稳定性检测方面。所谓“完全稳定”是指设备屏幕在完成所有加载和渲染任务后，画面不再发生变化的状态。这一状态的检测对于评估设备的性能，如响应速度和处理能力，具有重要意义。

2、目前，市场上常见的屏幕主要分为两类：lcd(液晶显示屏)和oled(有机发光二极管)。在高速相机下，lcd屏幕录制的视频通常没有明显的屏幕闪烁现象，因此在lcd类屏幕上的完全稳定画面检测已经有相对成熟的解决方案。这些方案大多依赖于设定阈值来判断画面的稳定性，但在应用到更广泛的场景时，这些方法的稳定性和准确性往往难以保证。

3、然而，对于oled屏幕，由于其本身存在较为严重的闪烁问题，现有的检测方法难以有效应对。在oled类设备上，画面稳定检测的解决方案较少且不够完善，这直接影响了对这些设备性能的客观评价。为了解决这一问题，提升oled设备性能评测的准确性，开发新的检测方法变得尤为重要。

4、基于以上分析，目前的检测方法在面对不同类型屏幕，特别是oled屏幕时，存在诸多局限性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种可兼容多种屏幕类型的通用性的电子设备稳定画面检测方法、系统及图像处理系统。

2、为了实现上述目的，本发明提供了一种电子设备稳定画面检测方法，其包括：

3、基于摄像装置获取电子设备上的画面启动视频流，视频流中包括若干图像帧；

4、按照时间序列和预设频率，对所述图像帧进行抽帧处理，以获得若干第一目标图像；

5、对于彼此相邻的任两所述第一目标图像：

6、从整体上计算两所述第一目标图像的差异，以获得第一差异度；

7、当所述第一差异度大于或等于第一阈值时，将该第一差异度存入数据组中；

8、当所述第一差异度小于所述第一阈值时，则将两所述第一目标图像分别分隔为相同个数和大小的图像块；

9、逐一对两所述第一目标图像的相对应位置的两所述图像块进行差异分析，并计算出分区差异度；

10、对计算出的所有所述分区差异度进行统计，以获得整体差异度；

11、基于所述整体差异度对所述第一差异度进行更新，并将更新后的所述第一差异度存入所述数据组；

12、基于所述数据组中的所述第一差异度的数值判断处于稳定状态的所述图像帧。

13、较佳地，从整体上计算两所述第一目标图像的差异的方法包括：

14、将彼此相邻的两所述第一目标图像转为灰度图，并对两所述灰度图做绝对值差分，以获得灰度差分图；

15、将所述灰度差分图上大于第二阈值的像素值修改为极大值，将所述灰度图上小于或等于所述第二阈值的像素值修改为极小值，以获得差分二值图；

16、统计所述差分二值图上像素为所述极大值的个数，以获得所述第一差异度。

17、较佳地，所述第二阈值大于0且小于或等于10。

18、较佳地，计算所述分区差异度的方法包括：

19、将彼此相邻的两所述第一目标图像转为灰度图，并对两所述灰度图做绝对值差分，以获得灰度差分图；

20、对所述灰度差分图做边缘检测，并根据检测结果生成差分边缘图；

21、对于任一对相对应的所述图像块：

22、从所述差分边缘图中提取出相应位置的局部图；

23、统计所述局部图上所有像素的灰度值，如果所有像素的灰度值均为极小值，则所述分区差异度为零；如果任一所述像素的灰度值为极大值，则通过预先配置的基于神经网络模型构建的分类模型对当前这一对所述图像块进行差异分析，并根据分析结果获得所述分区差异度。

24、较佳地，通过所述分类模型对两所述图像块进行处理的方法包括：

25、将包括有若干所述图像块的两所述第一目标图像进行拼接，以获得合成图；

26、创建一三通道的纯黑的背景图像，所述背景图像的图像规格与所述合成图相同；

27、将所述背景图像与所述合成图上下拼接在一起，以获得待处理图；

28、将所述待处理图置入所述分类模型，以获得所述分区差异度。

29、较佳地，在所述数据组中，自后向前检索，查询出处于最后位置的极小值，以获得目标值，将该目标值所对应的一组所述第一目标图像中的前一帧作为所述画面处于最终稳定状态的图像帧。

30、较佳地，当获得所述目标值后，在所述图像帧中，自所述目标值所对应的一组所述第一目标图像中的前一帧开始向前逐帧提取出预定数量的所述图像帧，以获得若干第二目标图像；

31、基于与所述第一目标图像相同的检测方法对所述第二目标图像进行处理，并将处理结果更新到所述数据组中；

32、在所述数据组中，获得所述目标值后，将该目标值所对应的一组所述第二目标图像中的前一帧作为所述画面处于最终稳定状态的图像帧。

33、本发明还提供一种图像处理系统，其包括图像处理器和摄像装置，所述摄像装置用于获取电子设备上的画面启动视频流，视频流中包括若干图像帧；所述图像处理器用于通过上述的电子设备稳定画面检测方法对所述图像帧进行处理。

34、本发明还提供一种电子设备稳定画面检测系统，其包括：

35、一个或多个处理器；

36、存储器；

37、以及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的电子设备稳定画面检测方法的指令。

38、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如上所述的电子设备稳定画面检测方法。

39、与现有技术相比，本发明上述技术方案提供的稳定画面检测方法，通过非侵入式方式获取视频流，对视频流中的图像帧进行抽帧处理后，先从整体上快速判断彼此相邻两第一目标图像的差异度，然后对于差异度较小的，再对两第一目标图像进行分块，分析每一对图像块之间的分区差异度，进而通过对所有分区差异度的统计计算出整体的差异度，这种分区进行差异度分析的方式，能够在噪声较大、频率波纹较明显的情况下，仍然准确识别画面的稳定状态，使其在oled类设备上的应用表现显著提升。同时，对于lcd屏幕，该方案也能稳健地执行，确保了对多种屏幕类型的良好适应性。总的来说，该技术方案通过灵活的差异度计算和更新方法，实现了对多种屏幕类型的良好适应性，极大地提高了画面稳定性检测的通用性和精度，显著改善了在不同应用场景下的检测效果。

技术特征：

1.一种电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，从整体上计算两所述第一目标图像的差异的方法包括：

3.根据权利要求2所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，所述第二阈值大于0且小于或等于10。

4.根据权利要求1所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，计算所述分区差异度的方法包括：

5.根据权利要求4所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，通过所述分类模型对两所述图像块进行处理的方法包括：

6.根据权利要求1所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，在所述数据组中，自后向前检索，查询出处于最后位置的极小值，以获得目标值，将该目标值所对应的一组所述第一目标图像中的前一帧作为所述画面处于最终稳定状态的图像帧。

7.根据权利要求6所述的电子设备稳定画面检测方法，其特征在于，当获得所述目标值后，在所述图像帧中，自所述目标值所对应的一组所述第一目标图像中的前一帧开始向前逐帧提取出预定数量的所述图像帧，以获得若干第二目标图像；

8.一种图像处理系统，其特征在于，包括图像处理器和摄像装置，所述摄像装置用于获取电子设备上的画面启动视频流，视频流中包括若干图像帧；所述图像处理器用于通过权利要求1至7任一项所述的电子设备稳定画面检测方法对所述图像帧进行处理。

9.一种电子设备稳定画面检测系统，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成如权利要求1至7任一项所述的电子设备稳定画面检测方法。

技术总结
本发明提供了一种电子设备稳定画面检测方法、系统及图像处理系统，该方法包括：对基于摄像装置获取的视频流中的图像帧进行抽帧处理，以获得若干第一目标图像；对于彼此相邻的任两第一目标图像：从整体上计算两第一目标图像的第一差异度；当第一差异度大于或等于第一阈值时，将该第一差异度存入数据组中，否则，将两第一目标图像分隔为若干图像块；对两第一目标图像的相对应位置的两图像块进行差异分析，并对第一差异度进行更新，并将更新后的第一差异度存入数据组；基于数据组中数值判断处于稳定状态的图像帧。上述方法，实现了对多种屏幕类型的良好适应性，极大地提高了画面稳定性检测的通用性和精度，显著改善了在不同应用场景下的检测效果。

技术研发人员：唐晓微,魏治国
受保护的技术使用者：广东湾区智能终端工业设计研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/2