[发明专利]一种基于频域的视频流模糊检测方法

摘要

一种基于频域的视频流模糊检测方法，包括如下步骤：对输入视频流按照场景不同进行分割，计算运动矢量；计算视频块的DCT系数，并统计出整帧各个频率分量的非零DCT系数个数矩阵A1；计算视频块的主导方向角度；计算视频块主导方向的后验概率密度；计算出权重值，构造初始权重矩阵，对初始权重矩阵中的各个参数作对应调整，得到权重矩阵；计算帧清晰指数和块清晰指数，并对和作归一化；由和归一化后的清晰指数求出模糊指数，确定整个场景的全局模糊阀值，判断出全局模糊帧和局部模糊帧。本发明大大减少了算法运算复杂度与所需内存空间，能准确检测出全局模糊帧和局部模糊帧并定量判断模糊程度；适用于各种视频流尤其是体育运动视频流的模糊检测。

主权项

一种基于频域的视频流模糊检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1. 对输入视频流按照场景不同进行分割，对同一场景的视频帧按照从左到右、从上到下的顺序分为若干B_x×B_y大小的视频块，B_x、B_y分别表示水平和垂直方向视频块中像素点个数，计算视频块的DCT系数，并统计出整帧各个频率分量的非零DCT系数个数矩阵A1；按照（1）式，计算视频块的主导方向特征，并取与（1）式计算值最接近的划分角度作为主导方向角度；‑‑‑‑‑（1）其中F(0,j)与F(i,0)为 DCT系数，所述划分角度为：0，1*360^°/B，2* 360^°/B，…（B‑1）*360^°/B；B为角度划分参数；S2.按照（2）式计算视频块主导方向的后验概率密度；‑‑‑‑（2）其中为针对内容content的概率，为该主导方向角度θ的概率；根据按内容和主导角度对视频帧的每个块进行分类，统计得到各种分类各个频率分量下的非零DCT系数个数矩阵A2；按照（3）式对同一场景不同视频帧的分块进行运动矢量计算找出同一场景视频帧中各类块的匹配块；‑‑‑‑‑‑（3）其中s表示当前视频帧的像素值，c表示参考视频帧的像素值，MV_x、MV_y分别表示水平或垂直运动矢量 ，B_x、B_y分别表示水平和垂直方向视频块中像素点个数，SAD（）表示对括号内的内容计算绝对误差和；min（）表示取最小值； S3.按照（4）式计算出权重值，‑‑‑（4）其中为权重调整函数；构造B阶矩阵作为初始权重矩阵，将根据（4）式得到的权重值对初始权重矩阵中的各个参数作对应调整，得到最终权重矩阵； S4. 用步骤S1统计出的整帧各个频率分量的非零DCT系数个数矩阵A1乘以该帧的权重矩阵得到帧清晰指数；用步骤S2统计出的各类视频块各个频率分量下的非零DCT系数个数矩阵A2乘以其相应的权重矩阵得到各视频块的块清晰指数，并对和作归一化；S5. 由和归一化后的清晰指数求出模糊指数，根据模糊指数分布将场景中的各个帧分为清晰帧与非清晰帧两类，以非清晰帧中的最大模糊指数作为该整个场景的全局模糊阀值DTA；再根据各类匹配块的模糊指数分布分为清晰块和非清晰块，以非清晰块中的最大模糊指数作为该类视频块的局部模糊阀值DTP；                                                                  对每一个视频帧的模糊指数与全局模糊阀值DTA进行比较，超过DTA阀值则视为全局模糊帧，模糊指数与模糊阀值的比值计为全局模糊程度；对每一类视频块的模糊指数与该类的局部模糊阀值DTP进行比较，超过DTP阀值视为模糊块，当模糊块的个数超过占整个视频帧总块数的C%时，视该帧为局部模糊帧，所述C为预设的局部模糊帧比例判断阀值，各块模糊指数与对应的局部模糊阀值比值的平均值计为局部模糊程度。