[发明专利]一种面向移动设备的足球视频智能播放方法无效
申请号: | 200810040640.X | 申请日: | 2008-07-16 |
公开(公告)号: | CN101324957A | 公开(公告)日: | 2008-12-17 |
发明(设计)人: | 颜红波;刘志;李伟伟;顾建栋;韩忠民 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;G06K9/00 |
代理公司: | 上海上大专利事务所(普通合伙) | 代理人: | 何文欣 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 移动 设备 足球 视频 智能 播放 方法 | ||
技术领域
本发明涉及到一种面向移动设备实时播放足球比赛视频的方法。此方法采用一种完全基于区域的算法,能够实现在普通移动设备的低分辨率环境下智能地实时播放足球视频,具有新颖实用、准确度高且实时性好的特点,能够为观看者提供与高分辨率显示设备上几乎一样的视觉效果。
背景技术
随着多媒体技术的飞速发展,在移动设备中实时播放电视节目已成为现实;随着人们生活水平的日益提高,越来越多的人表现出对体育运动的喜爱,在移动设备中观看体育比赛也随之变得越来越流行,在移动设备中观看足球比赛的实时转播尤其受到人们的关注。但是由于移动设备本身的限制,如屏幕尺寸十分有限,会给用户在观看实时转播时带来很大的不便。这一点主要表现在视觉效果差、分辨率降低和精彩细节部分的丢失上。针对这些问题,迫切需要一个能够提高视觉效果的智能播放方法。本发明就是为解决当前问题而设计。
和众多的体育视频一样,足球视频有其自身的特点,它和普通的电视、电影视频有着很大的区别。如在播放时,画面中总是会出现大面积的绿色区域,而这个区域的像素具有共同的颜色和纹理特性。同时足球视频的镜头分类十分简单,大致可以分为以下三种传统类型的镜头:长景(Long-shot),中景(Middle-shot),特写(Close-up),如图2所示。此外,在实时播放过程中,观众基本上只对足球场内的事件和对象感兴趣,对场外的情况和事件基本不以关注。利用这些特征,我们设计了一个智能播放方法,能够实现镜头的精准分类、足球的准确跟踪和感兴趣区域的动态提取与显示。三种典型的镜头类型中,中景和特写本身的视野范围并不是很广,对于这两类镜头,观众在移动设备上基本能够看清和理解播放内容,播放效果虽较高清晰电视有所下降,但是还是能够达到清晰和完整的要求,因此本方法并不对这两种进行特殊处理。对于长景,由于宽阔的视野和拍摄距离,在移动设备中播放,会给观看带来很大的不便,对于这种镜头我们确定其感兴趣区域,在移动设备中只播放这个感兴趣区域的内容。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术存在的缺陷,提供一种面向移动设备的足球视频智能播放方法,能够克服传统方法的弊端,极大地改善视觉效果。本方法把足球比赛 中最精彩的部分(本方法中定义为感兴趣区域)提取出来,然后加以放大处理再展现给观众,使观众在低分辨率的移动设备中能够更好地欣赏比赛中的精彩部分,如图3所示。从美学的角度来讲,本方法做到了使美的东西更加清晰,精彩的部分更加清楚。
为了达到上述目的,本方法思路是:首先对足球场进行建模,得到场地的基本统计信息,将场地和其它对象分割开;然后,在场地模型的基础上实现对镜头的聚类;最后,动态提取和播放比赛中的感兴趣区域。
根据上面的思路和方法流程图(如图1所示),本发明采用的技术方案如下:
一种面向移动设备的足球视频智能播放方法,其特征在于将镜头分为三种典型的类型:长景,中景和特写;针对长景通过动态定位和提取其感兴趣区域然后放大来解决分辨率降低的问题;
实现步骤是:
a.场地建模和球场检测:首先通过在HSV空间对视频进行直方图分析得到反映场地本身情况的一些参数,从而实现场地基本特征的提取;然后通过所提取的场地特征参数和一些先验知识来对场地建模;在所构建模型的基础上,对场地颜色进行阈值判断,最终实现对足球场和其它对象的准确分离;
b.镜头分类:在场地分割的基础上,利用场地像素在长景、中景和特写三种镜头内所占比例的不同这一显著特性来对镜头进行准确的分类;
c.感兴趣区域的提取:在镜头分类的基础上,对于长景,根据比赛的进行动态地定位和提取其最精彩的部分,然后放大显示这个最精彩的部分。
上述步骤a中的场地建模和球场检测按下述步骤进行:
足球比赛视频有其自身的特点,绝大部分镜头都包含足球场,正常条件下足球场地的颜色总是绿色的,所以在大部分镜头中绿色区域总会占据很大的面积。在直方图上这一点表现为集中在某个像素区间上出现较大值。当然,直方图在不同类型的镜头中是非常不同的,但是考虑到只有三种类型的镜头我们就可以利用颜色特征对场地进行检测和建模。本方法中我们选择在HSV空间中分析场地特征,因为HSV色彩模型更加符合人眼的视觉特征。
A.场地建模
首先,利用视频的前若干帧(本发明取为30帧,即1秒的视频长度),分别计算出每一帧的Hue,Saturation和Value通道的直方图:
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