[发明专利]一种基于图像内容的OSD自动检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于图像内容的OSD自动检测方法，包括如下步骤：

步骤S1，对输入的视频图像进行OSD子特征提取，具体为：对输入的连续两帧图像按照图像块单元切分，根据OSD图像的边缘梯度信息在连续的相邻两帧之间具有相似性特点，分别进行图像块的OSD子特征提取；进一步包括：

对输入的连续两帧图像按照图像块单元切分；

根据前一帧p1的图像块p1_0mv、当前帧cf对应的图像块cf_0mv以及p1_0mv所属块以bmv运动向量映射到当前帧cf的块cf_bmv，计算相应的图像块的亮度差Dist_0mv和Dist_bmv；所述计算相应的图像块的像素亮度差为获取对应图像块在时间域上的图像块距离特征；

根据前一帧p1的图像块p1_0mv、当前帧cf对应的图像块cf_0mv以及p1_0mv所属块以bmv运动向量映射到当前帧cf的块cf_bmv，计算相应的图像块梯度模Mag_0mv和Mag_bmv；所述计算相应的图像块梯度模为提取同时在空间域和时间域上的对应图像块像素的边缘梯度模特征；

步骤S2，根据步骤S1提取到的OSD子特征进行OSD得分计算；

步骤S3，利用形态学中的闭运算和孤立点去除处理方法对OSD得分进行空域滤波；

步骤S4，对OSD得分进行时域滤波，输出当前帧OSD得分标记信息：

对前一帧p1、当前帧cf图像分别统计所含的OSD块数目；

计算OSD得分的时域滤波权重；

利用时域滤波权重对OSD得分进行加权计算，输出最终的OSD得分。

2.如权利要求1所述的一种基于图像内容的OSD自动检测方法，其特征在于:于步骤S2中，根据获得的图像块OSD子特征，对OSD子特征信息进行融合和量化，计算出OSD得分。

3.如权利要求2所述的一种基于图像内容的OSD自动检测方法，其特征在于:于步骤S2中，还根据OSD得分的大小，判断OSD特征的强弱，对OSD特征弱的进行阈值处理。

4.一种基于图像内容的OSD自动检测装置，包括：

OSD子特征提取单元，用于对输入的视频图像进行OSD子特征提取，具体为：对输入的连续两帧图像按照图像块单元切分，根据OSD图像的边缘梯度信息在连续的相邻两帧之间具有相似性特点，分别进行图像块的OSD子特征提取；进一步包括：

对输入的连续两帧图像按照图像块单元切分；

根据前一帧p1的图像块p1_0mv、当前帧cf对应的图像块cf_0mv以及p1_0mv所属块以bmv运动向量映射到当前帧cf的块cf_bmv，计算相应的图像块的亮度差Dist_0mv和Dist_bmv；所述计算相应的图像块的像素亮度差为获取对应图像块在时间域上的图像块距离特征；

根据前一帧p1的图像块p1_0mv、当前帧cf对应的图像块cf_0mv以及p1_0mv所属块以bmv运动向量映射到当前帧cf的块cf_bmv，计算相应的图像块梯度模Mag_0mv和Mag_bmv；所述计算相应的图像块梯度模为提取同时在空间域和时间域上的对应图像块像素的边缘梯度模特征；

OSD得分计算单元，用于根据OSD子特征提取单元801提取到的OSD子特征进行OSD得分计算；

空域滤波单元，用于对OSD得分进行空域滤波；

时域滤波单元，用于对OSD得分进行时域滤波，输出当前帧OSD得分标记信息。