一种帧场自适应检测方法

摘要

本发明提供了一种帧场自适应检测方法，根据输入的图像，计算输入图像的特征值C₁；根据输入的前N帧图像，确定当前帧的检测门限T_n；当C₁＜T_n，且C₁＜1时，该帧采用帧编码的编码模式，否则，该帧采用场编码的编码模式。本发明提供的帧场自适应检测方法，编码准确率高，效率高。

主权项

1.一种帧场自适应检测方法，特征在于，包括以下步骤：步骤1、计算输入图像的特征值C1：若输入图像的大小为Width个像素×Height个像素，且像素点(x，y)的亮度值为I(x，y)，则有：$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{frame}\_\mathrm{top}}=\underset{y=0}{\overset{\frac{\mathrm{Height}}{2}-1}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{\mathrm{Width}-1}{\Sigma }}|I(x,y)-I(x,y+1)|;\\ C_{\mathrm{frame}\_\mathrm{bot}}=\underset{y=\frac{\mathrm{Height}}{2}}{\overset{\mathrm{Height}-1}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{\mathrm{Width}-1}{\Sigma }}|I(x,y)-I(x,y+1)|;\\ C_{\mathrm{field}\_\mathrm{top}}=\underset{y=0}{\overset{\frac{\mathrm{Height}}{2}-2}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{\mathrm{Width}-1}{\Sigma }}|I(x,2y)-I(x,2y+2)|;\\ C_{\mathrm{field}\_\mathrm{bot}}=\underset{y=0}{\overset{\frac{\mathrm{Height}}{2}-2}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{\mathrm{Width}-1}{\Sigma }}|I(x,2y+1)-I(x,2y+3)|;\end{array}$ 于是，输入图像的特征值C1的值为：$C_1=\frac{C_{\mathrm{frame}\_\mathrm{top}}+C_{\mathrm{frame}\_\mathrm{bot}}}{C_{\mathrm{field}\_\mathrm{top}}+C_{\mathrm{field}\_\mathrm{bot}}};$ 步骤2、根据输入的前N帧图像和当前帧的帧类型来确定当前第n帧的检测门限Tn；包含以下分步骤：步骤2.1、设置当前输入帧为第n帧，判断n是否大于N，若是，则直接执行步骤2.4；若否，则依次执行步骤2.2和步骤2.3；步骤2.2、计算当前帧的特征值C2，其包含以下分步骤：步骤2.2.1、设定两个计数变量：Nfield＝0，Nframe＝0；步骤2.2.2、对于当前帧的图像，分割成若干个M像素×M像素的宏块，其中，M∈[4，8，16，32，64]；对于每个宏块，计算其顶场的自方差Vtop和底场的自方差Vbot；$\begin{array}{c}{V}_{\mathrm{top}}=\underset{y=0}{\overset{\frac{M}{2}-1}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{M-1}{\Sigma }}{(I(x,2y)-E)}^2;\\ V_{\mathrm{bot}}=\underset{y=0}{\overset{\frac{M}{2}-1}{\Sigma }}\underset{x=0}{\overset{M-1}{\Sigma }}{(I(x,2y+1)-E)}^2;\end{array}$ 其中，E表示该宏块的所有像素的亮度的平均值；步骤2.2.3、对于每个宏块的Vtop和Vbot，计算A＝Vtop/Vbot，若$A\notin [M{T}_1,M{T}_2]$ ，则计数变量Nfield的值加1；若A∈[MT1，MT2]，则计数变量Nframe的值加1，其中，1.0＜MT1＜1.5，0.5＜MT2＜1.0；步骤2.2.4、计算特征值C2＝Nframe/Nfield；步骤2.3、确定检测门限，其包含以下分步骤：步骤2.3.1、计算图像当前帧，即第n帧的初始检测门限：当C2≥Mod1×M时，$T_f\left(n\right)=\frac{\mathrm{Cof}\times C_2\times C_1}{4},$ 其中，0.9＜Cof＜1.0，0.25＜Mod1＜0.5；当C2≥Mod2×M时，$T_f\left(n\right)=\frac{\mathrm{Cof}\times C_2\times C_1}{4}$ 其中，0.8＜Cof＜0.9；0.2＜Mod2＜0.4；当C2＜Mod2×M时，$T_f\left(n\right)=\frac{C_2\times C_1}{4},$ 其中，0.2＜Mod2＜0.4；步骤2.3.2、当前帧，即第n帧的基准检测门限为：$T_{\mathrm{nj}}=\frac{1}{n}\underset{k=0}{\overset{n-1}{\Sigma }}{T}_f\left(k\right);$ 步骤2.3.3、根据当前帧，即第n帧的帧类型，确定该帧的最终检测门限：对于帧内图I帧或预测图P帧，最终检测门限为：Tn＝Tnj；对于双向预测图B帧，最终检测门限为：Tn＝Coe×Tnj，其中，1.0＜Coe＜2.0；步骤2.4、输入的图像帧数n大于N，则有：对于帧内图I帧或预测图P帧，最终检测门限为：Tn＝TNj；对于双向预测图B帧，最终检测门限为：Tn＝Coe×TNj，其中，1.0＜Coe＜2.0；步骤3、图像级帧场自适应检测：若C1＜Tn，且C1＜1，则该帧采用帧编码的编码模式，否则，该帧采用场编码的编码模式。