[发明专利]一种基于图像色量分布和矩的融媒体播出一致性检测方法

权利要求书

1.一种基于图像色量分布和矩的融媒体播出一致性检测方法，其方法步骤如下：

1)图像采集与图像放缩：

A)帧提取：

采集原始视频和被检测视频，并在同一时间抽取二者的复合帧图像；

B)分辨率变换：

将上述复合帧图像分别重新变换为标清格式分辨率进行对比；即原始图像和被检测图像的分辨率分别为A*B和C*D，经过图像变换后，分辨率统一到M*N，其矩阵表示分别为T1和T2；

C)灰度变换：

根据图像RGB颜色矩阵表示进行灰度处理，获取原始图像和被检测图像的灰度表示，其表示如下：

其中一幅分辨率为M*N图像的函数表示为f(x，y)，那么图像的256阶灰度函数表示为f₂₅₆(x，y)，L为灰度阶，L的范围在0～255；

2)获取色彩量特征与空间分布特征，分别为：

2.1)根据原始图像和被检测图像的灰度表示，通过直方图方法获取图像的色彩量特征：

同时获取原始图像和被检测图像中整体图像的灰度模型直方图，对其进行算法压缩色彩量特征后再与图像的空间特征同时进行图像特征对比；压缩之后的色彩量特征矩阵，要通过归一化处理，形成最终的原始图像和被检测图像的色彩量特征；其过程如下：

图像f₂₅₆(x，y)的灰度直方图函数为：h(r_i)＝m_i，i＝0、1……L-1；

将连续的每16个灰度值划分一个灰度区域，不同灰度区域的量进行合并后的灰度区域直方图函数为：h(r_k)＝n_k，k＝0、1、2……15；

经过归一化处理的直方图函数为：

因此，原始图像和被检测图像复合帧的灰度色彩量归一化直方图分别表示为：

a₁＝{p_a(r_k)}，k＝0、1、2……15

b₁＝{p_b(r_k)}，k＝0、1、2……15；

2.2)基于图像的灰度表示，通过图像空间矩来描述图像灰度的空间分布特征：

图像到矩是一个泛函，图像矩不变量不随图像的位置、大小、方向变化而变化；具体过程如下：

分辨率为M*N的图像的函数表示为f(x，y)，其p+q阶几何矩m_pq和中心矩u_pq分别为：

其中当x＝i，y＝j的时候，f(i，j)表示坐标点(i，j)的灰度值为质心，

那么0～3阶中心矩与几何矩的关系分别为：

u₀₀＝m₀₀

u₁₀＝0

u₀₁＝0

对数据进行归一化处理后得到归一化中心距为

通过二阶和三阶归一化的中心矩可以获取以下不变特征：

原始图像矩阵T1和被检测图像矩阵T2分别计算其图像矩的不变特征，分别为：

归一化处理后的特征向量为

3)汇聚原始图像与被检测图像的色彩量和空间分布特征，作为图像的整体特征，来判断两帧图像的图像相似度；设定图像不同维度的相似度的权重相同，将特征向量合并，用于特征对比与图像一致性判断，其过程为：

特征向量a，b分别表示为a(a₁，a₂)，b(b₁，b₂)，

图像相似度

当S越接近于0的时候，两个图像越相似，一致性越高。

2.根据权利要求1所述基于图像色量分布和矩的融媒体播出一致性检测方法，其特征在于，所述被检测图像与原始图像的一致性判断中检测出不一致的图像内容即视为播出内容不一致，不一致的图像内容包括整体图像不一致和局部图像不一致。