視頻源的檢測方法及裝置與流程
2023-08-07 19:06:41
本發明涉及視頻源檢測領域，具體涉及一種視頻源的檢測方法及裝置。
背景技術：
用戶終端等圖像顯示設備獲取到視頻源後，以幀為單位進行處理。由於每個圖像幀包含若干行的像素信息，通過掃描每一行的像素信息可以顯示所述圖像幀對應的圖像。其中，隔行掃描模式和逐行掃描模式是用戶終端等圖像顯示設備的典型掃描模式。隔行掃描模式通常應用在普通的電視機中，而逐行掃描模式通常應用於計算機及數位電視等設備中。
採用隔行掃描模式進行圖像顯示時，先後分別獲取一圖像幀的兩個半幀，再順序地顯示這兩個半幀的像素信息，每次顯示一個半幀的圖像。其中，每個半幀分別包含該圖像奇數行的像素信息和偶數行的像素信息，這兩個半幀可以分別被稱為頂場和底場。如圖1所示，實線表示當前正在被掃描的行，虛線表示為已掃描的行或未掃描的行。
採用逐行掃描模式進行圖像顯示時，之間獲取一整幀圖像，然後順序地顯示該圖像幀上每一行的像素信息，每次顯示一個完整的幀。如圖1所示，逐行掃描模式就是不分實線行與虛線行，而是順序地逐行進行掃描的模式。
目前，用戶終端等圖像顯示設備獲取的視頻的來源比較複雜，同一視頻源中，既有傳統的電視隔行信號，又有各種模式的電影信號。電視隔行信號以及不同模式的電影信號具有不同的特性和顯示順序，因此，在顯示所獲取的視頻源之前，需要對視頻源進行檢測，以避免產生重影、抖動等現象。
然而，目前在對視頻源進行檢測的過程中，檢測的延時較長，影響用戶體驗。
技術實現要素：
本發明要解決的問題是如何快速檢測視頻源的模式。
為解決上述問題，本發明實施例提供了一種視頻源的檢測方法，所述方 法包括：
判斷接收到的第i幀圖像數據的屬性，i為正整數；
根據判斷結果及已存儲的第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性生成第一屬性序列，所述第一屬性序列為已存儲的第i-N至i幀圖像數據的屬性順序排列組成的序列，N為正整數；
將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較；
當存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，將與所述第一屬性序列一致的屬性序列所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
可選地，所述第i幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Tm及Bn，所述第i-1幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Ts及Bk，其中，m、n、s及k均表示所述圖像數據的採集時刻，且均為正整數，相鄰兩採集時刻之間的時間間隔為△t，所述第i幀圖像數據的屬性包括以下至少一種：
當m＝n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性；
當m＝n＝s且k-s＝△t，或者n-m＝△t且n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性；
當m＝n、s＝k且m-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性；
當n-m＝△t、s-n＝△t且k-s＝△t，或者n＝s、n-m＝△t且k-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
可選地，所述判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像；
分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊；
分別對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和；
從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值；
根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據 的屬性。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
當所選取的最大值小於第一預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
當所選取的最小值小於等於第三預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
當滿足以下其中一個條件時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性：
所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值；
所選取的最小值小於等於第三預設閾值，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值；
當計算得到的交錯比例參數值大於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值；
當計算得到的交錯比例參數值小於等於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性。
可選地，所述根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值，包括：
從所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息中篩選出邊界像素點的運動信息，以及因幀間延遲產生運動的像素點的運動信息，得到篩選後的二值化圖像；
在所述篩選後的二值化圖像中順序地將每K列的值分為一組，K為正整數，且K≥2；
計算每列的值中，相鄰三行的值出現交錯的次數；
將每組中對各列計算得到的次數進行求和；
計算每組求和的結果與對應組內所有像素點的運動信息的和之間的比值；
從所獲得的比值中選取最大有效值作為所述交錯比例參數值。
可選地，所述根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性，包括：
根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，先判斷所述第i幀圖像數據是否為靜止屬性，再判斷重複屬性，最後判斷是否為交錯屬性或電影屬性。
可選地，所述從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值，包括：
分別對所述計算得到頂場及底場的二值化圖像中，各個宏塊中所有像素點的運動信息的和進行歸一化處理；
從歸一化後的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值。
可選地，N≥5。
可選地，當所述已存儲的屬性序列中不存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，還包括：將第i-1幀圖像數據所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
本發明實施例還提供了一種視頻源的檢測裝置，所述裝置包括：
判斷單元，適於判斷接收到的第i幀圖像數據的屬性，i為正整數；
生成單元，適於根據判斷結果及已存儲的第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性生成第一屬性序列，所述第一屬性序列為已存儲的第i-N至i幀圖像數據的屬性順序排列組成的序列，N為正整數；
比較單元，適於將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較；
第一檢測單元，適於當存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，將與所述第一屬性序列一致的屬性序列所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
可選地，所述視頻源第i幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Tm及Bn，所述視頻源的第i-1幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Ts及Bk，其中，m、n、s及k均表示所述圖像數據的採集時刻，且均為正整數，相鄰兩採集時刻之間的時間間隔為△t，所述第i幀圖像數據的屬性包括以下至少一種：
當m＝n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性；
當m＝n＝s且k-s＝△t，或者m-n＝△t且n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性；
當m＝n、s＝k且m-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性；
當n-m＝△t、s-n＝△t且k-s＝△t，或者n＝s、n-m＝△t且k-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
可選地，所述判斷單元包括：
第一計算子單元，適於分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像 素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像；
分塊子單元，適於分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊；
第二計算子單元，適於對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和；
選取子單元，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值；
判斷子單元，適於根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性。
可選地，第一計算子單元，適於分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像；
分塊子單元，適於分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊；
第二計算子單元，適於對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和；
選取子單元，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值；
判斷子單元，適於根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性。
可選地，所述判斷子單元包括：
第一選取模塊，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
第二判定模塊，適於當所選取的最小值小於等於第三預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述判斷子單元包括：
第一計算模塊，適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
第二計算模塊，適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
第三判定模塊，適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述判斷子單元包括：第一計算模塊，適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
第二計算模塊，適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
第一選取模塊，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
第四判定模塊，適於當滿足以下至少一個條件時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性：
所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值；
所選取的最小值小於等於第三預設閾值，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
可選地，所述判斷子單元包括：
第三計算模塊，適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
第四計算模塊，適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
第二選取模塊，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
第五計算模塊，適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息 的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值；
第五判定模塊，適於當計算得到的交錯比例參數值大於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
可選地，所述判斷子單元包括：
第三計算模塊，適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和；
第四計算模塊，適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值；
第二選取模塊，適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值；
第五計算模塊，適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值；
第六判定模塊，適於當計算得到的交錯比例參數值小於等於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性。
可選地，所述第五計算模塊包括：
篩選子模塊，適於在所述篩選後的二值化圖像中順序地將每K列的值分為一組，K為正整數，且K≥2；
第一計算子模塊，適於計算每列的值中，相鄰三行的值出現交錯的次數；
第二計算子模塊，適於將每組中對各列計算得到的次數進行求和；
第三計算子模塊，適於計算每組求和的結果與對應組內所有像素點的運動信息的和之間的比值；
選取子模塊，適於從所獲得的比值中選取最大有效值作為所述交錯比例 參數值。
可選地，所述判斷子單元根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，先判斷所述第i幀圖像數據是否為靜止屬性，再判斷重複屬性，最後判斷是否為交錯屬性或電影屬性。
可選地，所述選取子單元包括：
處理模塊，適於分別對所述計算得到頂場及底場的二值化圖像中，各個宏塊中所有像素點的運動信息的和進行歸一化處理；
第三選取模塊，適於從歸一化後的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值。
可選地，N≥5
可選地，所述方法還包括：第二檢測單元，適於當所述已存儲的屬性序列中不存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，將第i-1幀圖像數據所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
與現有技術相比，本發明的技術方案至少具有以下優點：
通過對第i幀圖像數據的屬性進行判斷，進而可以根據第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性獲得第一屬性序列，從而可以將已存儲的屬性序列與所述第一屬性序列一致的屬性序列所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。由於所述第i-N幀至第i-1幀圖像數據的屬性是預先獲得的，因此本發明實施例中的方法可以在接收到第i幀圖像數據時即檢測其視頻源，可以有效提高檢測效率。
附圖說明
圖1是本發明實施例中一種圖像掃描設備的掃描模式示意圖；
圖2是本發明實施例中一種視頻源檢測系統的結構示意圖；
圖3是本發明實施例中一種視頻源檢測方法的流程圖；
圖4a-4e分別是本發明實施例中一幀圖像數據不同屬性的示意圖；
圖5是本發明實施例中多種第一屬性序列的示意圖；
圖6是本發明實施例中已存儲的部分屬性序列示意圖；
圖7是本發明實施例中一種圖像顯示設備對3：2電影模式的圖像數據的處理示意圖。
圖8是本發明實施例中一種判斷所述第i幀圖像數據的屬性的方法流程圖；
圖9是本發明實施例中對頂場的二值化圖像進行分塊後的宏塊示意圖；
圖10是本發明實施例中一種判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否交錯屬性的方法流程圖；
圖11是本發明實施例中一種判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否電影屬性的方法流程圖；
圖12是本發明實施例中一種計算交錯比例參數值的方法流程圖；
圖13是本發明實施例中一種第i幀圖像數據的運動信息示意圖；
圖14是圖13中例中所述第i幀圖像數據的特性信息示意圖；
圖15是本發明實施例中另一種第i幀圖像數據的運動信息示意圖；
圖16是圖15中例中所述第i幀圖像數據的特性信息示意圖；
圖17是從一具有電影屬性的流中提取出的第i幀圖像；
圖18是從所述一具有電影屬性的流中提取出的第i+1幀圖像；
圖19是對圖17及18中的兩幀圖像處理後獲得的僅含有特性信息的圖像；
圖20是從一具有交錯屬性的流中提取出的第i幀圖像；
圖21是從所述一具有交錯屬性的流中提取出的第i+1幀圖像；
圖22是對圖20及21中的兩幀圖像處理後獲得的僅含有特性信息的圖像；
圖23是本發明實施例中一種對僅含有特性信息的圖像進行分組的示意圖；
圖24是本發明實施例中一種對第i幀圖像數據的屬性進行依次判斷的方法流程圖；
圖25是本發明實施例中一種視頻源檢測裝置的結構示意圖；
圖26是本發明實施例中一種判斷單元的結構示意圖；
圖27是本發明實施例中一種判斷子單元的結構示意圖；
圖28是本發明實施例中另一種判斷子單元的結構示意圖；
圖29是本發明實施例中又一種判斷子單元的結構示意圖；
圖30是本發明實施例中再一種判斷子單元的結構示意圖；
圖31是本發明實施例中另一種判斷子單元的結構示意圖；
圖32是本發明實施例中又一種判斷子單元的結構示意圖；
圖33是本發明實施例中一種第五計算模塊的結構示意圖；
圖34是本發明實施例中選取子單元的結構示意圖。
具體實施方式
目前，用戶終端等圖像顯示設備獲取的視頻的來源比較複雜，同一視頻源中，既有傳統的電視隔行信號，又有各種模式的電影信號。當視頻源為傳統的電視隔行信號時，用戶終端等圖像顯示設備通常採用隔行掃描模式進行圖像顯示。當視頻源為電影信號時，用戶終端等圖像顯示設備通常採用逐行掃描的模式進行圖像顯示。也就是說，不同的視頻源具有不同的顯示方式。
然而，目前在對視頻源進行檢測時，通常需要根據接收到的下一幀圖像數據，才能檢測出前一幀圖像數據是電視隔行信號還是何種模式的電影信號，導致檢測的延時較長。
針對上述問題，本發明的實施例提供了一種視頻源的檢測方法，所述方法可以在接收到第i幀圖像數據時，對所述第i幀圖像數據的屬性進行判斷，並根據第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性獲得第一屬性序列，進而可以將已存儲的屬性序列與所述第一屬性序列一致的屬性序列對應的視頻源的模式，作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。由於所述第i-N幀至第i-1幀圖像數據的屬性是預先獲得的，因此本發明實施例中的方法可以在接收到第i幀圖像數據時即檢測其視頻源，有效提高檢測效率。
為使本發明的上述目的、特徵和優點能夠更為明顯易懂，下面結合附圖對本發明的具體實施例作詳細的說明。
如圖2所示，本發明實施例提供了一種視頻源的檢測系統，所述系統可以包括採集設備21，以及與所述採集設備耦接的圖像顯示設備22。其中，所述採集設備可以採集圖像數據並進行相應處理，處理後的圖像數據輸出至所述圖像顯示設備22，由所述圖像顯示設備22根據本發明實施例中所述視頻源的檢測方法進行檢測，並按照檢測結果顯示所述圖像。
可以理解的是，本發明實施例中所述視頻源的檢測方法並不僅適用於圖2所示的視頻源檢測系統，還可適用於其他結構的視頻源檢測系統。例如，還可以在採集設備21以及圖像顯示設備22之間設置視頻源的檢測裝置，由所述視頻源的檢測裝置根據本發明實施例中所述視頻源的檢測方法進行視頻源的檢測，然後由圖像顯示設備22根據檢測結果顯示圖像。在本發明的實施例中，為了方便描述，以圖2中所示的視頻源的檢測系統為例進行說明。
下面結合圖2，對本發明實施例中所述視頻源的檢測方法進行詳細介紹：
具體地，如圖3所示，所述方法可以包括如下步驟：
步驟31，判斷接收到的第i幀圖像數據的屬性，i為正整數。
在具體實施中，如圖2所示，採集設備21採集到相應的圖像數據後，對所述圖像數據進行處理並輸出至所述圖像顯示設備22。當圖像顯示設備22接收到採集設備21輸出的第i幀圖像數據後，對所述第i幀圖像數據的屬性進行判斷。其中，所述採集設備21以幀為單位輸出所採集到的圖像數據，所述圖像顯示設備22每接收到一幀圖像數據，均需要對該幀圖像數據的屬性進行判斷，並保存每幀圖像數據的屬性。
在具體實施中，可以根據當前幀的圖像數據與前一幀的圖像數據之間的關係，即第i幀圖像數據與第i-1幀圖像數據之間的關係，設定所述第i幀圖像數據的屬性。在本發明的一實施例中，如圖4a-e所示，根據第i幀圖像數據與第i-1幀圖像數據之間的關係，所述第i幀圖像數據可以包括：靜止屬性(Static)、重複屬性(Repeat)、交錯屬性(Interlaced)及電影屬性(Film)。
下面結合圖2及圖4對上述各個屬性進行詳細介紹：
所述採集設備21採集到所述圖像數據Ts及Bk後，可以將s時刻採集到的圖像數據Ts與k時刻採集到的圖像數據Bk進行合併處理，並作為第i-1幀圖像數據進行輸出。此時所述將圖像顯示設備22接收到的第i-1幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Ts及Bk。所述採集設備21採集到所述圖像數據Tm及Bn後，可以將m時刻採集到的圖像數據Tm與n時刻採集到的數據Bn進行合併處理，並作為第i幀圖像數據進行輸出。此時所述將圖像顯示設備22接收到的第i幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Tm及Bn。
其中，m、n、s及k均表示所述採集設備21採集對應圖像數據的採集時刻，且均為正整數，相鄰兩採集時刻之間的時間間隔為△t。例如，Tm表示所述採集設備21在m時刻採集到的圖像數據，Bn表示所述採集設備21在n時刻採集到的數據，Ts表示所述採集設備21在s時刻採集到的圖像數據，Bk表示所述採集設備21在k時刻採集到的圖像數據。同一時刻採集到的頂場數據是唯一的。同一時刻採集到的底場數據也是唯一的。
當m＝n＝s＝k時，即Tm＝Ts，Bn＝Bk，且Tm、Ts、Bn及Bk均為同一時刻採集到的圖像數據。此時，所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。例如，如圖4a所示，m＝n＝s＝k＝1，即m、n、s及k均為第1個採集時刻。
當m＝n＝s且k-s＝△t時，即Tm＝Ts，Bn≠Bk，Bk和Ts為相鄰兩時刻採集到的底場數據和頂場數據，此時，所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性；或者當n-m＝△t且n＝s＝k時，即Tm≠Ts，Bn＝Bk，Tm和Ts為相鄰兩時刻採集到的底場數據和頂場數據，此時，所述第i幀圖像數據的屬性也為重複屬性。例如，如圖4b所示，m＝n＝s＝1，k＝2，即m、n及s均為第1個採集時刻，k為第2個採集時刻。
當m＝n、s＝k且m-s＝△t時，即Tm及Ts分別為相鄰兩時刻採集到的頂場數據，Bn及Bk分別為相鄰兩時刻採集到的底場數據，Tm及Bn分別為同一時刻採集到的頂場數據和底場數據，此時，所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性。例如，如圖4c所示，m＝n＝1，s＝k＝2，即m及n均為第1個採集時刻，s及k均為第2個採集時刻。
當n-m＝△t、s-n＝△t且k-s＝△t時，即Tm、Bn、Ts及Bk為相鄰四個時刻 採集到的底場數據或頂場數據，此時，所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性，例如，如圖4d所示，m＝1，n＝2，s＝3，k＝4；或者，當n＝s、n-m＝△t且k-s＝△t時，即Bn及Ts分別為同一時刻採集到的底場數據和頂場數據，Tm為n時刻的前一時刻採集到的頂場數據，Bk為n時刻的後一時刻採集到的底場數據。例如，如圖4d所示，n＝s＝2，m＝1且k＝3。
步驟32，根據判斷結果及已存儲的第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性生成第一屬性序列。
獲得第i幀圖像數據的屬性後，可以將第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性進行順序排列，獲得第一屬性序列。例如，如圖5所示，相鄰兩幀圖像數據之間採用虛線進行間隔，沿z方向依次為第1幀圖像數據、第2幀圖像數據……第i幀圖像數據……。根據每幀圖像數據屬性的不同，可以分別獲得第一屬性序列a-i。以第一屬性序列b為例，當i＝2且第2幀圖像數據為T1B2時，由於第1幀圖像數據為T1B1，第1幀圖像數據與第2幀圖像數據之間滿足m＝n＝s且k-s＝1，因此，第2幀圖像數據的屬性為重複屬性。當i＝3且第3幀圖像數據為T2B3時，由於第2幀圖像數據為T1B2，第2幀圖像數據與第3幀圖像數據之間滿足n＝s、n-m＝1且k-s＝1，因此，第第3幀圖像數據的屬性為交錯屬性。依此類推，當接收到第i幀圖像數據時，根據第i幀圖像數據與第i-1幀圖像數據之間的關係，可以獲得第i幀圖像數據的屬性，並由此獲得第一屬性序列b。
在具體實施中，可以根據電影模式的數量設置N的具體取值，此處不作限制，只要根據所述第一屬性序列可以區分不同的電影模式信號以及電視隔行信號即可。例如，N的取值可以為：N≥5，即將第i幀圖像數據與其至少前5幀圖像數據的屬性組成所述第一屬性序列。
步驟33，將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較。
在具體實施中，圖像顯示設備22或其他存儲設備中可以預存儲多個屬性數列。也可以理解為在圖像顯示設備22或其他存儲設備中預先設置有屬性序列資料庫。其中，電視隔行信號或不同的電影模式信號可以對應一個屬性序列，也可以對應多個屬性序列，只要在所述與存儲的屬性序列或屬性序列庫 中，根據一個屬性序列可以唯一確定與其對應的電視隔行信號或電影模式信號即可。
例如，所述圖像顯示設備22或其他存儲設備預存儲的部分屬性序列可以如圖5所示。其中，為了簡化圖示，S表示Static，即靜止屬性；F表示Film，即電影屬性；R表示Repeat，即重複屬性；I表示Interlaced，即交錯屬性。交錯摺疊模式(pull-down)表示電視隔行信號，2：2摺疊模式(pull-down)等其他模式均為不同模式的電影模式信號。從圖5中可以看出，每種電影模式可以對應多個不同的屬性序列，例如，3：2摺疊模式(pull-down)可以對應「RIRFFR」及「RFFRIR」兩個屬性序列，8:7摺疊模式(pull-down)可以對應「RRSSRR」、「SSSFSS」、「FSSRRS」及「FSSRRS」。
將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較，即在所述已存儲的屬性序列中查找與所述第一屬性序列一致的屬性序列。當所述已存儲的屬性序列中存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，執行步驟34，否則執行步驟35(未示出)。
步驟34，將與所述第一屬性序列一致的屬性序列所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
例如，當所述第一屬性序列為圖5中的第一屬性序列L時，即RIRFFF，在圖6中已存儲的屬性序列中查找與所述第一屬性序列L一致的屬性序列。經查找，第一屬性序列i對應的視頻源為3：2：3：2：2摺疊模式(pull-down)，則所述圖像顯示設備22可以將3：2：3：2：2摺疊模式(pull-down)作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式，對所述第i幀圖像數據進行顯示。
步驟35，將第i-1幀圖像數據所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
例如，以圖5中所述第一屬性序列g的第12幀圖像數據為所述第i幀圖像數據，則當N＝5時，由第i-N至i幀圖像數據順序排列組成的第一屬性序列為：RRSSRR。經查找，在圖6中已存儲的屬性序列中不存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列。此時，第i-1幀圖像數據所對應的第一屬性序列為FSSRRS，對應的視頻源的模式為8：7摺疊模式(pull-down)，因此所述第i 幀圖像數據的視頻源的模式為8：7摺疊模式(pull-down)。所述圖像顯示設備22可以按照8：7摺疊模式(pull-down)顯示所述第i幀圖像數據。
在具體實施中，圖像顯示設備22在根據檢測結果顯示所述第i幀圖像數據時，針對不同的視頻源，需要做不同的處理操作。例如，當檢測所述第i幀圖像數據的視頻源的模式為電視隔行信號時，通常需要對所述第i幀圖像數據進行反交錯處理。
如圖7所示，沿t方向分別為圖像顯示設備22接收到的第1幀圖像數據、第2幀圖像數據……。當檢測到所述第i幀圖像數據的視頻源的模式為3：2摺疊模式(pull-down)的電影模式信號時，通常需要對所述第i幀圖像數據進行相應的數據操作，以使得所顯示的圖像依次為相鄰時刻所採集到的圖像數據，並且每次顯示的圖像數據中，頂場數據和底場數據的採集時刻均相同。比如，當輸入至所述圖像顯示設備22的第2幀圖像數據為T1B2且屬性為重複屬性時，所述圖像顯示設備22對所輸入的第2幀圖像數據進行處理，使得第2幀圖像數據對於的輸出數據為T1B1。當輸入至所述圖像顯示設備22的第3幀圖像數據為T2B3且為交錯屬性時，所述圖像顯示設備22對所輸入的第3幀圖像數據進行處理，使得第2幀圖像數據對於的輸出數據為T2B2。
由此可以看出，本發明實施例中，所述方法可以在接收到第i幀圖像數據時，通過第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性獲得第一屬性序列，從而可以將已存儲的屬性序列與所述第一屬性序列一致的屬性序列對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式，而無須在接收到第i+1幀圖像數據後才能判斷第i幀圖像數據的屬性，因此可以有效提高檢測效率。下面對判斷第i幀圖像數據屬性的具體過程進行詳細描述：
如圖8所示，在本發明一實施例中，判斷所述第i幀圖像數據的屬性的過程可以包括如下步驟：
步驟81，分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像。
在具體實施中，如上所述，所述第i幀圖像數據頂場數據和底場數據中分別包含所述該圖像奇數行的像素信息和偶數行的像素信息。相對於第i-1幀圖 像數據的頂場數據和底場數據，當處於同一位置的像素點的像素值發生變化時，則該位置處的像素點發生運動。
由此，在計算所述第i幀圖像數據頂場中各個像素點的運動信息時，參見公式(1)，通過將所述第i幀圖像數據的頂場數據中各個像素點的像素值(Top_Curr)與第i-1幀圖像數據的頂場數據中對應像素點的像素值(Top_Pre)相減後再取絕對值，獲得的Delt_Top即為所述第i幀圖像數據頂場中各個像素點的運動信息。在計算所述第i幀圖像數據底場中各個像素點的運動信息，參見公式(2)，通過將所述第i幀圖像數據的頂場數據中各個像素點的像素值(Bot_Curr)與第i-1幀圖像數據的頂場數據中對應像素點的像素值(Bot_Pre)相減後再取絕對值，獲得的Delt_Bot即為所述第i幀圖像數據底場中各個像素點的運動信息。
Delt_Top＝abs(Top_Pre-Top_Curr)； (1)
Delt_Bot＝abs(Bot_Pre-Bot_Curr)； (2)
獲得所述第i幀圖像數據頂場中各個像素點的運動信息後，將每個像素點的運動信息與預設的閾值TH進行比較，如公式(3)所示，當Delt_Top＞TH時，該像素點對應於二值化圖像的位置的值MV_Top＝1，當Delt_Top≤TH時，該像素點對應於二值化圖像的位置的值MV_Top＝0，由此得到可以獲得表徵所述第i幀圖像數據頂場中各個像素點運動信息的二值化圖像。
獲得所述第i幀圖像數據底場中各個像素點的運動信息後，將每個像素點的運動信息與預設的閾值TH進行比較，如公式(4)所示，當Delt_Bot＞TH時，該像素點對應於二值化圖像的位置的值MV_Bot＝1，當Delt_Bot≤TH時，該像素點對應於二值化圖像的位置的值MV_Bot＝0，由此得到可以獲得表徵所述第i幀圖像數據底場中各個像素點運動信息的二值化圖像。
步驟82，分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊。
在具體實施中，獲得所述頂場及底場的二值化圖像後，對所述二值化圖像進行分塊，獲得多個宏塊，宏塊的數量可以由本領域人員自行設定，但對所述頂場分塊後獲得的宏塊的數量與對所述底場分塊後獲得的宏塊的數量相同。例如，如圖9所示，對所述頂場的二值化圖像進行分塊後，可以獲得宏塊Blockx-1,j，宏塊Blockx,j，宏塊Blockx,j-1，以及宏塊Blockx,j+1等。其中，x及j均為正整數，且，q≥x≥1，p≥j≥1，p*q即為對所述頂場的二值化圖像進行分塊獲得的宏塊的數量。
步驟83，分別對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和。
以頂場二值化圖像中的宏塊Blockx,j為例，將宏塊Blockx,j中各個像素點的運動信息相加，即所述宏塊Blockx,j中「1」的數量相加，獲得宏塊Blockx,j中像素點的運動信息之和MV_Points_Array_Top(x，j)。
MV_Points_Array_Top(x，j)＝ΣBlockx，j (5)
參照公式(5)，可以獲得所述頂場的二值化圖像的各個宏塊中的像素點的運動信息的和MV_Points_Array_Top(x，j)，以及所述底場的二值化圖像的各個宏塊中的像素點的運動信息的和MV_Points_Array_Bot(x，j)。
步驟84，從計算得到的各個宏塊中所有像素點的運動信息的和中選取最大值。
在具體實施中，可以直接從所獲得的MV_Points_Array_Top(x，j)及MV_Points_Array_Bot(x，j)中選取最大值；也可以先分別對MV_Points_Array_Top(x，j)及MV_Points_Array_Bot(x，j)進行歸一化處理，然後分別從處理後的數值中選取最大值，對應獲得MV_Top_MaxNum及MV_Bot_MaxNum，最後再從MV_Top_MaxNum及MV_Bot_MaxNum中選取最大值。例如，參照公式(6)及(7)，以對宏塊Blockx,j進行歸一化處理為例，每個宏塊的大小相同，且每個宏塊均包括ω行Г列個像素點：
MV_Top_MaxNum＝Max(MV_Points_Array_Top(x，j))/(ω*Γ) (6)
MV_Bot_MaxNum＝Max(MV_Points_Array_Bot(x，j))/(ω*Γ) (7)
通過對MV_Points_Array_Top(x，j)及MV_Points_Array_Bot(x，j)進行歸一化處理，可以在設置所述第二預設閾值時不考慮宏塊具體大小。
步驟85，根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性。
如上所述，所述第i幀圖像數據的屬性可以包括靜止屬性、重複屬性、交錯屬性以及電影屬性。在具體實施中，根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，既可以單獨判斷接收到的第i幀圖像數據的屬性是靜止屬性、重複屬性、交錯屬性或電影屬性，也可以先判斷是否為靜止屬性，再判斷重複屬性，最後判斷是否為交錯屬性或電影屬性，具體判斷的順序可以根據每種屬性的判斷方法進行設置，此處不作限制。其中，在最後判斷是否為交錯屬性或電影屬性時，可以先判斷是否為交錯屬性，在判斷是否為電影屬性，也可以先判斷是否電影屬性，再判斷是否為交錯屬性，還可以同時判斷是否為電影屬性或交錯屬性。
下面分別對每種屬性的判斷過程進行詳細描述：
在具體實施中，可以將通過步驟84所選取的最大值與第一預設閾值進行比較。當所選取的最大值小於第一預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。其中，所述第一預設閾值即具體判定靜止屬性的過程中所允許的噪聲範圍，可以由本領域技術人員根據有限次的實驗進行設定。也就是說，當具有最大運動信息的宏塊的運動信息小於第一預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。
需要說明的是，在具體判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性的過程中，預設的第一預設閾值本身是一個邊界值，也可以在所選取的最大值等於第一預設閾值時，即判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。換句話說，在邊界值可以判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性，也可以不判定所述 第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性，具體是否判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性，可以由技術人員自行設置。但不論是否執行，上述方案均在本發明的保護範圍內。
在具體實施中，可以採用多種方法判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否為重複屬性。
在本發明的一實施例中，可以在所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值，並在所選取的最小值小於等於第三預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。其中，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。當所選取的最大值大於第一預設閾值，而所選取的最小值小於第三預設閾值時，所選取的最大值足夠大，而所選取的最小值足夠小，此時所述第i幀圖像數據屬於重複屬性的可能性較大。所述第三預設閥值可以由本領域人員根據有限次的實驗進行設定，具體可以參照上述對所述第一預設閾值的描述進行實施。也就是說，當具有最小運動信息的宏塊的運動信息小於等於第三預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。
在本發明的另一實施例中，可以在所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，先對所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息求和，即對MV_Points_Array_Top(x，j)求和，獲得MV_Sum_Top，以及對所述第i幀圖像數據底場中所有像素點的運動信息求和，即對MV_Points_Array_Bot(x，j)求和，獲得MV_Sum_Bot；再計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值，即MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值。在MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值小於等於第二預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。
其中，所述第二預設閾值可以由本領域人員根據有限次的實驗進行設定，具體可以參照上述對所述第一預設閾值的描述進行實施。
其中，在計算MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值時，可以先將MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot進行比較，將MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot中較小的值與較大的值之間的比值，作為所述MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比 值。
在本發明的一實施例中，在所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，既可以執行從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值的操作，又可以執行計算MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值的操作，並在滿足MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值小於等於第二預設閾值，以及所選取的最小值小於等於第三預設閾值中的任一條件時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。
在具體實施中，如圖10所示，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否交錯屬性的過程可以包括如下步驟：
步驟101，當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。
步驟102，計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。
步驟103，從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。
步驟104，當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值。
步驟105，當計算得到的交錯比例參數值大於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
在具體實施中，如圖11所示，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否電影屬性的過程可以包括如下步驟：
步驟111，當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。
步驟112，計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。
步驟113，從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。
步驟114，當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值。
步驟115，當計算得到的交錯比例參數值小於等於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性。
下面對圖10及圖11進行詳細描述：
在具體實施中，步驟101至103以及步驟111至113可以參照上述對判斷第i幀圖像數據的屬性是否重複屬性過程的描述，此處不再贅述。
在具體實施中，如圖12所示，當MV_Sum_Top與MV_Sum_Bot的比值大於第二預設閾值且所選取的最小值大於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，可以採用如下步驟計算交錯比例參數值：
步驟121，從所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息中篩選出邊界像素點的運動信息，以及因運動物體在頂場和底場因為延遲而產生的交錯信息，得到篩選後的二值化圖像。
在具體實施中，獲得第i幀圖像數據頂場及底場中各個像素點的運動信息後，由於頂場中各個像素點的運動信息為所述第i幀圖像數據偶數行(或奇數行)的像素點的運動信息，底場中各個像素點的運動信息為所述第i幀圖像數據奇數行(或偶數行)的像素點的運動信息，因此，可以將所述頂場及底場中各個像素點的運動信息進行合併處理，獲得所述第i幀圖像數據的運動信息MV_MAP。
由於在所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性時，所述第i幀圖像數據的運動信息MV_MAP包含運動物體的邊界信息，而在所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性時，所述第i幀圖像數據的運動信息MV_MAP除包含運動物體的邊界信息外，還包括頂場和底場之間的延遲信息，即所述第i幀圖像數據中的運動物體因頂場和底場之間的延遲而產生的交錯信息(所述交錯信息即拉 絲現象)，因此，可以根據MV_MAP是否包含頂場和底場之間的延遲信息判定所述第i幀圖像數據的屬性是否為電影屬性或交錯屬性。本發明的實施例中，將運動物體的邊界信息以及運動物體因頂場與底場之間的延遲而產生的交錯信息稱為特性信息。
在具體實施中，為了更加準確地獲得第i幀圖像數據的特性信息，在獲得MV_MAP後，將所述MV_MAP中相鄰兩行像素點的運動信息對應相減，即可獲得僅含有特性信息的MV_MAP。具體地，以所述MV_MAP中第h行u列的像素點的運動信息為Pixelh,u為例，則第h+1行u列的像素點的運動信息為Pixelh+1,u，則可以按照公式(8)獲得所述僅含有特性信息的MV_MAP中第h行u列的像素點處的值Pixel-1h,u：
也就是說，當第h+1行u列的像素點的運動信息Pixelh+1,u大於第h行u列的像素點的運動信息Pixelh,u時，所述僅含有特性信息的MV_MAP中第h行u列的像素點處的值Pixel-1h,u為1，否則為0。
例如，如圖13所示，所述第i幀圖像數據中各個像素點沿豎直方向運動，將其相鄰兩行像素點的運動信息對應相減，獲得如圖14所示的僅含有特性信息即的MV_MAP。如圖15所示，所述第i幀圖像數據中各個像素點沿水平方向運動，將其相鄰兩行像素點的運動信息對應相減，獲得如圖16所示的僅含有特性信息的MV_MAP。
為了使本領域人員更加直觀地理解所述僅含有特性信息的MV_MAP，下面結合圖17至22進行描述。其中，圖17及18分別為從具有電影屬性的流中提取出的相鄰兩幀圖像，圖20及21分別為從具有交錯屬性的流中提取出的相鄰兩幀圖像。將圖17及18中所示的兩幀圖像的數據，按照本發明實施例中所述視頻源的檢測方法進行處理，可以獲得如圖19所示的僅含有特性信息的MV_MAP。將圖20及21中所示的兩幀圖像的數據，按照本發明實施例中所述視頻源的檢測方法進行處理，可以獲得如圖22所示的僅含有特性信息的MV_MAP。
從圖19中可以看出，對具有電影屬性的相鄰兩幀圖像進行處理後所獲得的僅含有特性信息的MV_MAP中，僅含有運動物體的邊界信息(即圖中白色線條)。從圖22中可以看出，對具有交錯屬性的相鄰兩幀圖像進行處理後所獲得的僅含有特性信息的MV_MAP中，除含有運動物體的邊界信息外，還含有運動物體因頂場與底場之間的延遲而產生的交錯信息(即圖中A區域部分)。
步驟122，在所述篩選後的二值化圖像中順序地將每K列的值分為一組，K為正整數，且K≥2。
步驟123，計算每列的值中，相鄰三行的值出現交錯的次數。
步驟124，將每組中對各列計算得到的次數進行求和。
步驟125，計算每組求和的結果與對應組內所有值的和之間的比值。
步驟126，從所獲得的比值中選取最大有效值作為所述交錯比例參數值。
對於步驟122至126，在具體實施中，所述K的值可以由本領域人員根據實際情況進行設定，只要通過統計K列內每列的像素點運動信息中，相鄰三行像素點的運動信息出現交錯的次數，可以區分所述僅含有特性信息的MV_MAP中是否含有運動物體因頂場與底場之間的延遲而產生的交錯信息即可。例如，K的值可以為8，即將8列像素點的運動信息分為一組進行後續統計。
在具體實施中，所述相鄰三行的值出現交錯的次數，即相鄰三行的值中出現「101」的次數，或者出現「010」的次數。例如，在圖14中，沿β方向依次為第1列，第2列…..，當k＝3時，沿β方向依次為第1組、第2組……。每列的值至出現「101」的次數各為1次。將每組中對各列計算得到的次數進行求和，可以獲得每組中出現交錯的次數均為3次。在圖16中，沿α方向依次為第1列，第2列…..，當k＝3時，沿α方向依次為第1組、第2組……。其中，第2列的值至出現「101」的次數為2次，其餘列的值至出現「101」的次數均為0次。將每組中對各列計算得到的次數進行求和，除第1組中出現交錯的次數為2次外，其餘組中出現交錯的次數均為0次。
在計算所述交錯比例參數值時，可以先計算每組求和的結果與對應組內 所有值的和之間的比值，再從所獲得的比值中選取最大有效值作為所述交錯比例參數值。
例如，在圖14中，以第1組為例，第1組中所有值的和，即第1組內出現「1」的總數為6，則第1組中出現交錯的次數與該組內所有值的和的比值為3/6。同樣地，可以獲得其他各組對應的比值。從所獲得的多個比值中，排除各組中所有值的和小於第五預設閾值的比值，並從剩餘的比值中選取最大值作為所述交錯比例參數值。其中，所述第五預設閾值可以由本領域人員根據所述頂場及底場內所有宏塊的運動信息的和自行設定。
又如，在圖23中，按照線231對所述僅含有特性信息的MV_MAP進行分組，每組獲得一比值。從所獲得的所有比值中選取最大有效值作為所述交錯比例參數值。
獲得所述交錯比例參數值後，將所述交錯比例參數值與第四預設閾值進行比較。其中，所述第四預設閾值用于衡量所述僅含有特性信息的MV_MAP中，是否含有頂場與底場之間延遲信息，可以由本領域人員自行設定，具體可以參照上述對所述第一預設閾值的描述進行實施。若所述交錯比例參數值大於所述第四預設閾值，則判定所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性，否則判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
通過上述內容，可以對所述第i幀圖像數據的屬性進行獨立判斷。在具體實施中，還可以根據每種屬性之間的關係，對所述第i幀圖像數據的屬性進行依次判斷。具體地，在本發明的一實施例中，對所述第i幀圖像數據的屬性進行依次判斷可以包括如下步驟：
步驟2411，分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像。
步驟2412，分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊。
步驟2413，分別對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和。
步驟2414，從計算得到的各個宏塊中所有像素點的運動信息的和中選取最大值。
步驟2415，判斷所選取的最大值是否小於第一預設閾值。
當所選取的最大值是否小於第一預設閾值時，執行步驟2416，否則執行步驟2417。
步驟2416，判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。
步驟2417，從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值，以及計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。
步驟2418，判斷所選取的最小值是否大於第三預設閾值，並且所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值是否大於第二預設閾值。
當所選取的最小值大於第三預設閾值，並且所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值大於第二預設閾值時，執行步驟250，否則執行步驟249。
步驟2419，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。
步驟2420，計算交錯比例參數值。
步驟2421，判斷所述交錯比例參數值是否大於第四預設閾值。
當所述交錯比例參數值是否大於第四預設閾值時，執行步驟2422，否則執行步驟2423。
步驟2422，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
步驟2423，判定所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性。
需要說明的是，步驟2411至2423可以參照上述相應部分的描述，此處不再贅述。
由上述內容可知，本發明實施例中所述視頻源的檢測方法，通過判斷每一幀圖像數據的屬性，進而可以判斷該幀圖像數據的視頻源的模式，可以有效提高檢測效率。
為了使本領域技術人員更好地理解和實現本發明，以下分別對上述視頻 源檢測方法對應的裝置進行詳細描述。
如圖25所示，本發明的實施例提供了一種視頻源的檢測裝置250，所述裝置250可以包括：判斷單元251，生成單元252，比較單元253，以及第一檢測單元254。其中：
所述判斷單元251適於判斷接收到的第i幀圖像數據的屬性，i為正整數。所述生成單元252適於根據判斷結果及已存儲的第i-N幀至第i幀圖像數據的屬性生成第一屬性序列，所述第一屬性序列為已存儲的第i-N至i幀圖像數據的屬性順序排列組成的序列，N為正整數。所述比較單元253適於將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較。所述第一檢測單元254適於當存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，將與所述第一屬性序列一致的屬性序列所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
在具體實施中，可以根據電影模式的數量設置N的具體取值，此處不作限制，只要根據所述第一屬性序列可以區分不同的電影模式信號以及電視隔行信號即可。例如，N的取值可以為：N≥5，即將第i幀圖像數據與其至少前5幀圖像數據的屬性組成所述第一屬性序列。
在具體實施中，所述裝置250還可以包括：第二檢測單元255。所述第二檢測單元255適於當所述已存儲的屬性序列中不存在與所述第一屬性序列一致的屬性序列時，將第i-1幀圖像數據所對應的視頻源的模式作為所述第i幀圖像數據的視頻源的模式。
在具體實施中，當所述視頻源第i幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Tm及Bn，所述視頻源的第i-1幀圖像數據的頂場及底場數據分別為Ts及Bk時，其中，m、n、s及k均表示所述圖像數據的採集時刻，且均為正整數，相鄰兩採集時刻之間的時間間隔為△t，所述第i幀圖像數據的屬性包括以下至少一種：
當m＝n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性；
當m＝n＝s且k-s＝△t，或者m-n＝△t且n＝s＝k時，所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性；
當m＝n、s＝k且m-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為電影屬性；
當n-m＝△t、s-n＝△t且k-s＝△t，或者n＝s、n-m＝△t且k-s＝△t時，所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
在具體實施中，如圖26所示，所述判斷單元251可以包括：第一計算子單元261，分塊子單元262，第二計算子單元263，選取子單元264以及判斷子單元265。其中：
所述第一計算子單元261適於分別計算所述第i幀圖像數據頂場和底場中各個像素點的運動信息，獲得對應的二值化圖像。所述分塊子單元262適於分別對所述頂場和底場的二值化圖像進行分塊。所述第二計算子單元263適於對分塊後獲得的各個宏塊中的像素點的運動信息求和。所述選取子單元264適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值。所述判斷子單元265適於根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，判斷所述第i幀圖像數據的屬性。
在具體實施中，所述判斷子單元265根據所選取的最大值與對應的預設條件的關係，可以單獨判斷所述第i幀圖像數據是否為靜止屬性，重複屬性，交錯屬性或電影屬性，也可以先判斷所述第i幀圖像數據是否為靜止屬性，再判斷重複屬性，最後判斷是否為交錯屬性或電影屬性。下面分別對每種屬性的判斷過程進行詳細描述：
在具體實施中，所述判斷子單元265可以採用如圖27所示的結構，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否為靜止屬性。具體地，如圖27所示，所述判斷子單元265可以包括：第一判定模塊271。所述第一判定模塊271適於當所選取的最大值小於第一預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為靜止屬性。
在具體實施中，所述判斷子單元265可以分別採用如圖28、29或30所示的結構，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否為重複屬性。下面分別對如圖28、29及30所示的結構進行詳細說明：
在本發明的一實施例中，如圖28所示，所述判斷子單元265可以包括：第一選取模塊281以及第二判定模塊282。其中，所述第一選取模塊281適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。所述第 二判定模塊282適於當所選取的最小值小於等於第三預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
在本發明的另一實施例中，如圖29所示，所述判斷子單元265可以包括：第一計算模塊291，第二計算模塊292以及第三判定模塊293。其中，所述第一計算模塊291適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。所述第二計算模塊292適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。所述第三判定模塊293適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性。所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
在本發明的又一實施例中，如圖30所示，所述判斷子單元265可以包括：第一計算模塊291，第二計算模塊292，第一選取模塊281以及第四判定模塊301。其中：
所述第一計算模塊291適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。所述第二計算模塊292適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。所述第一選取模塊281適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。所述第四判定模塊301適於當滿足以下至少一個條件時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為重複屬性：所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和，與底場中所有像素點的運動信息之和的比值小於等於第二預設閾值；所選取的最小值小於等於第三預設閾值，所述第三預設閾值小於第一預設閾值。
在具體實施中，所述判斷子單元265可以分別採用如圖31所示的結構，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否為交錯屬性。具體地，如圖31所示，所述判斷子單元265可以包括：第三計算模塊311，第四計算模塊312，第二選取模塊313，第五計算模塊314以及第五判定模塊315。其中：
所述第三計算模塊311適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾 值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。所述第四計算模塊312適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。所述第二選取模塊313適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。所述第五計算模塊314，適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值。所述第五判定模塊315適於當計算得到的交錯比例參數值大於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
在具體實施中，所述判斷子單元265可以分別採用如圖32所示的結構，判斷所述第i幀圖像數據的屬性是否為電影屬性。具體地，如圖32所示，所述判斷子單元265可以包括：第三計算模塊311，第四計算模塊312，第二選取模塊313，第五計算模塊314以及第六判定模塊321。其中：
所述第三計算模塊311適於當所選取的最大值大於等於所述第一預設閾值時，分別對所述第i幀圖像數據頂場和底場中所有像素點的運動信息求和。所述第四計算模塊312適於計算所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息之和與底場中所有像素點的運動信息之和的比值。所述第二選取模塊313適於從計算得到的各個宏塊的所有像素點的運動信息之和中選取最小值。所述第五計算模塊314，適於當所述第i幀圖像數據頂場中所有像素點的運動信息的和，與底場中所有像素點的運動信息的和的比值大於第二預設閾值，並且所選取的最小值小於第三預設閾值時，根據所述第i幀圖像數據中各個像素點的運動信息，計算交錯比例參數值。所述第六判定模塊321適於當計算得到的交錯比例參數值大於第四預設閾值時，判定所述第i幀圖像數據的屬性為交錯屬性。
在具體實施中，如圖33所示，所述第五計算模塊314可以包括：篩選子模塊331，第一計算子模塊332，第二計算子模塊333，第三計算子模塊334以及選取子模塊335。其中：
所述篩選子模塊331適於在所述篩選後的二值化圖像中順序地將每K列 的值分為一組，K為正整數，且K≥2。所述第一計算子模塊332適於計算每列的值中，相鄰三行的值出現交錯的次數。所述第二計算子模塊333適於將每組中對各列計算得到的次數進行求和。所述第三計算子模塊334適於計算每組求和的結果與對應組內所有像素點的運動信息的和之間的比值。所述選取子模塊335適於從所獲得的比值中選取最大有效值作為所述交錯比例參數值。
在具體實施中，如圖34所示，所述選取子單元264可以包括：處理模塊341以及第三選取模塊342。其中，所述處理模塊341適於分別對所述計算得到頂場及底場的二值化圖像中，各個宏塊中所有像素點的運動信息的和進行歸一化處理。所述第三選取模塊342適於從歸一化後的各個宏塊的所有像素點的運動信息的和中選取最大值。
由上述內容可知，本發明實施例中所述視頻源的檢測裝置250，通過判斷單元251對每一幀圖像數據的屬性進行判斷，進而由生成單元252根據判斷結果生成第一屬性序列，比較單元253將所述第一屬性序列與已存儲的屬性序列進行比較，由第一檢測單元254根據比較結果獲得所述第i幀圖像數據的視頻源。所述視頻源的檢測裝置250在檢測第i幀圖像數據的視頻源的過程中，可以有效提高檢測效率。
本領域普通技術人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬體來完成，該程序可以存儲於一計算機可讀存儲介質中，存儲介質可以包括：ROM、RAM、磁碟或光碟等。
雖然本發明披露如上，但本發明並非限定於此。任何本領域技術人員，在不脫離本發明的精神和範圍內，均可作各種更動與修改，因此本發明的保護範圍應當以權利要求所限定的範圍為準。