一種視頻圖像偏色檢測方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種視頻圖像偏色檢測方法及裝置，包括：獲取包括色卡的待檢測視頻圖像；通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點；針對所述色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的像素值，和該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅度。采用本發(fā)明提供的方法及裝置，相比現(xiàn)有技術(shù)，自動檢測視頻圖像的偏色幅度，整個檢測過程檢測效率高，數(shù)據(jù)客觀準確，檢測速度快。
【專利說明】一種視頻圖像偏色檢測方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及視頻圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種視頻圖像偏色檢測方法及裝 置。

【背景技術(shù)】
[0002] 視頻圖像的顏色是視頻圖像的重要特征之一，可以在一方面反應(yīng)視頻圖像質(zhì)量的 優(yōu)劣，因此要對視頻圖像進行偏色檢測，確定視頻圖像的偏色程度。
[0003]目前，現(xiàn)有的基于色卡的視頻圖像偏色標準化檢測方法是采用人工檢測的方式， 首先對色卡進行拍攝，得到包括色卡的視頻圖像，然后針對視頻圖像中色卡的多個顏色模 塊，人工定位這些顏色模塊的位置，并采用現(xiàn)有的工具取出每個顏色模塊的像素值，再將取 出的每個顏色模塊的像素值與每個顏色模塊的標準像素值進行比較，根據(jù)比較結(jié)果可以直 接結(jié)合人眼感官，判斷每個顏色模塊偏色的幅度，也可以通過預(yù)設(shè)算法計算每個顏色模塊 的偏色幅度，最終得到整個視頻圖像的偏色程度。
[0004] 上述現(xiàn)有的基于色卡的視頻圖像偏色檢測方法，需要人工確定色卡的每個顏色模 塊的位置，以及人工取出每個顏色模塊的像素值，整個檢測過程加入了人為主觀因素的影 響，從而降低了視頻圖像偏色檢測的準確度和檢測效率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實施例提供一種視頻圖像偏色檢測方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在 的對視頻圖像進行偏色檢測的準確度低和檢測效率低的問題。
[0006] 本發(fā)明實施例提供一種視頻圖像偏色檢測方法，包括：
[0007] 獲取包括色卡的待檢測視頻圖像；
[0008] 通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡 的多個顏色模塊包括的像素點；
[0009] 針對所述色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的像素值，和該顏 色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅度。
[0010] 本發(fā)明實施例還提供一種視頻圖像偏色檢測裝置，包括：
[0011] 獲取單元，用于獲取包括色卡的待檢測視頻圖像；
[0012] 像素點確定單元，用于通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定所述待檢 測視頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點；
[0013] 偏色確定單元，用于針對所述色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素 點的像素值，和該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對 應(yīng)顏色的偏色幅度。
[0014] 本發(fā)明有益效果包括：
[0015] 本發(fā)明實施例提供的方法中，在對視頻圖像進行偏色檢測時，獲取包括色卡的待 檢測視頻圖像，通過對該待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定該待檢測視頻圖像中色卡的 多個顏色模塊包括的像素點，針對色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的 像素值，和該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定該待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色 的偏色幅度。在上述視頻圖像偏色檢測過程中，是自動確定待檢測視頻圖像中色卡的每個 顏色模塊的位置，并自動分析各顏色模塊的顏色成分，與每個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值 進行比較，得到每個顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅度，整個過程不需要人工確定每個顏色模 塊的位置，也不需要人工確定每個顏色模塊的偏色程度，減少了人為主觀因素的影響，使得 整個檢測過程檢測效率高，數(shù)據(jù)客觀準確，檢測速度快。
[0016] 本申請的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變 得顯而易見，或者通過實施本申請而了解。本申請的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明 書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017] 附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明實施 例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：
[0018] 圖1為本發(fā)明實施例提供的視頻圖像偏色檢測方法的流程圖；
[0019]圖2為本發(fā)明實施例1中提供的確定待檢測視頻圖像中色卡的多個顏色模塊包括 的像素點的處理流程的流程圖；
[0020] 圖3為本發(fā)明實施例2中提供的確定待檢測視頻圖像中每個顏色模塊對應(yīng)的標準 像素值的處理流程的流程圖；
[0021]圖4為本發(fā)明實施例3中提供的確定該待檢測視頻圖像的一個顏色模塊對應(yīng)顏色 的偏色幅度的處理流程的流程圖；
[0022] 圖5為本發(fā)明實施例4中提供的確定該待檢測視頻圖像的整體偏色幅度的處理流 程的流程圖；
[0023] 圖6為本發(fā)明實施例5提供的視頻圖像偏色檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0024] 為了給出提高視頻圖像偏色檢測的準確度和檢測效率的實現(xiàn)方案，本發(fā)明實施例 提供了一種視頻圖像偏色檢測方法及裝置，以下結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進 行說明，應(yīng)當理解，此處所描述的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā) 明。并且在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。
[0025] 本發(fā)明實施例提供一種視頻圖像偏色檢測方法，如圖1所示，包括：
[0026] 步驟101、獲取包括色卡的待檢測視頻圖像。
[0027] 步驟102、通過對該待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定該待檢測視頻圖像中色卡 的多個顏色模塊包括的像素點。
[0028] 步驟103、針對色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的像素值，和 該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定該待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅 度。
[0029] 其中，色卡可以是包括多個顏色模塊的卡片，例如，可以選擇標準的包括24個顏 色模塊的色卡。
[0030] 在獲取包括色卡的待檢測視頻圖像時，可以獲取色卡拍攝得到原始視頻圖像，并 將該原始視頻圖像直接作為待檢測視頻圖像。為了減少后續(xù)進行偏色檢測時檢測遍歷的區(qū) 域面積，以便有效控制后續(xù)進行偏色檢測的整體計算量，在對色卡進行拍攝時，可以使得到 的原始視頻圖像中，色卡覆蓋區(qū)域的面積大于該原始視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比，預(yù)設(shè)百 分比可以根據(jù)實際需要進行靈活設(shè)置，例如，預(yù)設(shè)百分比可以設(shè)為60%。
[0031] 本發(fā)明實施例中，還可以通過以下幾種方式生成包括色卡的待檢測視頻圖像；
[0032] 第一種方式：
[0033] 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對該原始視頻圖像進行截取處理，得到包 括色卡的待檢測視頻圖像，其中，該待檢測視頻圖像中色卡覆蓋區(qū)域的面積大于該待檢測 視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比。
[0034] 第二種方式：
[0035] 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對該原始視頻圖像進行圖像壓縮處理，得 到標準化圖像格式（CIF，Common Intermediate Format)的圖像，作為待檢測圖像。
[0036] 第三種方式：
[0037] 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對該原始視頻圖像進行截取處理，得到包 括色卡的截取處理后視頻圖像，其中，該截取處理后視頻圖像中色卡覆蓋區(qū)域的面積大于 該截取處理后視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比；以及對該截取處理后視頻圖像進行圖像壓縮處 理，得到標準化圖像格式CIF的圖像，作為待檢測圖像。
[0038] 下面結(jié)合附圖，用具體實施例對本發(fā)明提供的上述方法的一些處理流程進行詳細 描述。
[0039] 實施例1 :
[0040] 在獲取包括色卡的待檢測視頻圖像后，針對上述步驟102通過對該待檢測視頻圖 像進行邊緣檢測，確定該待檢測視頻圖像中色卡的多個顏色模塊包括的像素點，本發(fā)明實 施例1中提供如下具體處理流程，如圖2所示，具體包括如下處理步驟：
[0041] 步驟201、對該待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像。
[0042] 具體可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的邊緣檢測算法，例如采用Sobel算子、Prewitt算子、 Robert算子、Canny算子等的邊緣檢測算法來得到二值化的邊緣圖像，在此不再進行詳細 描述。
[0043] 步驟202、對該邊緣圖像進行膨脹處理，得到膨脹圖像。
[0044] 其中，膨脹系數(shù)可以根據(jù)實際經(jīng)驗和需要進行靈活設(shè)置，例如，根據(jù)實際項目經(jīng) 驗，膨脹系數(shù)可以選擇7*7的膨脹因子。
[0045] 步驟203、針對該膨脹圖像中的像素點進行x軸和y軸投影統(tǒng)計，即針對該膨脹 圖像中的每個坐標值X,確定X坐標為該坐標值X的像素點中像素值為1的像素點的數(shù)量 p x (X)，以及針對該膨脹圖像中的每個坐標值y，確定y坐標為該坐標值y的像素點中像素值 為1的像素點的數(shù)量Py(y)，以及確定該膨脹圖像中像素值為1的像素點的總數(shù)S。
[0046] 步驟204、確定滿足如下公式所表示條件的I個x坐標區(qū)間：
[0047] I (x) i={x | xlow<Px (x)<xhigh, x G[0,width]}
[0048] xhigh=S/width [0049]xlow=xhigh/a
[0050]其中，I(x)i為第i個x坐標區(qū)間,xhigh為x軸高閾值,xlOT為x軸低閾值,width為 該膨脹圖像的寬度，a為預(yù)設(shè)常數(shù)，a>l，例如：a = 2。
[0051] 步驟205、確定滿足如下公式所表示條件的J個y坐標區(qū)間：
[0052] J (y)j ={y | ylow<Py (y)<yhigh，y G [0, height]};
[0053] yhigh= S/height ；
[0054] Yi〇w= yhigh/b ；
[0055]其中，J(y)」為第j個y坐標區(qū)間，yhigh為y軸高閾值，ylOTt為y軸低閾值，height 為該膨脹圖像的高度，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，b>l，例如：b = 2。
[0056] 上述步驟204和步驟205之間沒有嚴格的先后順序。
[0057] 步驟206、根據(jù)I個x坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間，確定M個預(yù)選模塊區(qū)域，具體可 以采用如下兩種方式：
[0058] 第一種方式：確定由I個x坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形 區(qū)域B(i，j) m，作為M個預(yù)選模塊區(qū)域，其中，M等于IXJ，B(i，j)m表示由I(x)i中的最小x 坐標值和最大x坐標值，以及J (y)」中的最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四 個像素點作為頂點的矩形區(qū)域。
[0059] 第二種方式：確定由I個x坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形 區(qū)域B (i，j) m，其中，M等于I X J，B (i，j) m表示由I (x) i中的最小x坐標值和最大x坐標值， 以及J(y)j中的最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四個像素點作為頂點的矩 形區(qū)域；
[0060] 分別針對M個矩形區(qū)域中的每個矩形區(qū)域進行區(qū)域擴充，直至到達像素值為1的 像素點為止，得到M個擴充后矩形區(qū)域；
[0061] 分別確定M個擴充后矩形區(qū)域中的最大內(nèi)嵌矩形區(qū)域，作為M個預(yù)選模塊區(qū)域。
[0062] 步驟207、在確定M個預(yù)選模塊區(qū)域后，根據(jù)該色卡的多個顏色模塊的形狀和相互 位置關(guān)系，從M個預(yù)選模塊區(qū)域中選擇與該多個顏色模塊一一對應(yīng)的多個預(yù)選模塊區(qū)域。[0063] 當色卡的多個顏色模塊為按照固定行列數(shù)進行排列時，本步驟中選擇的多個預(yù)選 模塊區(qū)域也需要時按照該固定行列數(shù)進行排列的。
[0064] 并且，對于每個預(yù)選模塊區(qū)域，還需要滿足預(yù)設(shè)形狀條件，例如，預(yù)選模塊區(qū)域的 長度在預(yù)設(shè)長度范圍內(nèi)，預(yù)選模塊區(qū)域的寬度在預(yù)設(shè)寬度范圍內(nèi)，預(yù)選模塊區(qū)域的長寬比 在預(yù)設(shè)長寬比范圍內(nèi)。
[0065] 步驟208、將該待檢測視頻圖像中與該多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置相同的 像素點，確定為該色卡的多個顏色模塊包括的像素點。
[0066] 即先確定在膨脹圖像中該多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置，再將該待檢測視頻 圖像中與這些位置相同的像素點，確定為該色卡的多個顏色模塊包括的像素點。其中，一個 預(yù)選模塊區(qū)域中像素點對應(yīng)一個顏色模塊包括的像素點。
[0067] 實施例2:
[0068] 采用本發(fā)明實施例1中如圖2所示的處理流程，實現(xiàn)了通過對待檢測視頻圖像進 行邊緣檢測，確定待檢測視頻圖像中色卡的多個顏色模塊包括的像素點，接下來即可以針 對每個顏色模塊確定對應(yīng)顏色的偏色幅度，此時，需要獲知每個顏色模塊對應(yīng)的標準像素 值。
[0069] 當在拍攝色卡時，色卡的擺放方向是固定，例如，可以固定正向放置，也可以固定 倒向放置，也可以固定左向放置，也可以固定右向放置，則此時該待檢測視頻圖像中色卡的 多個顏色模塊的排列方式，與在拍攝時色卡固定擺放時多個顏色模塊的排列方式相同，即 是已知的，所以可以預(yù)先確定該待檢測視頻圖像中每個位置的顏色模塊對應(yīng)的標準像素 值，此時直接獲取即可用于后續(xù)確定偏色幅度的處理流程中。例如，針對標準的包括24個 顏色模塊的色卡，在拍攝時色卡固定正向擺放，該24個顏色模塊是4行6列的排列方式，針 對其中每個位置的顏色模塊分別預(yù)先設(shè)置對應(yīng)的標準像素值，則該待檢測視頻圖像中多個 顏色模塊的排列方式也是4行6列，并針對其中每個位置的顏色模塊獲取預(yù)先設(shè)置的該位 置對應(yīng)的標準像素值即可。
[0070] 當在拍攝色卡時，色卡的擺放方向是未知的，例如，即可能是正向放置，也可能是 倒向放置，也可能是左向放置，也可能是右向放置，此時由于擺放方向未知，無法直接確定 該待檢測視頻圖像中每個位置的顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，針對這一情況，本發(fā)明實施 例2提出一種確定待檢測視頻圖像中每個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值的處理流程，如圖3 所示，具體包括如下處理步驟：
[0071] 步驟301、按照與預(yù)設(shè)行列數(shù)對應(yīng)的排序方式，對多個顏色模塊進行排序，得到與 預(yù)設(shè)順序相同或相反的排列順序。
[0072] 例如，針對標準的包括24個顏色模塊的色卡，且色卡正向擺放時，該24個顏色模 塊是4行6列的排列方式，此時預(yù)設(shè)順序可以為色卡正向擺放時，按照從左到右從上到下排 列的順序。并且，多個顏色模塊在該待檢測視頻圖像中是4行6列時，對應(yīng)的排序方式可以 為從左到右從上到下，多個顏色模塊在該待檢測視頻圖像中是6行4列時，對應(yīng)的排序方式 可以為從左到右從下到上，則本步驟中在對多個顏色模塊進行排序后，得到的排列順序要 么與預(yù)設(shè)順序相同，要么與預(yù)設(shè)順序相反，后續(xù)僅需要通過判斷得到的排列順序是與預(yù)設(shè) 順序相同還是相反，即可以確定每個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值。
[0073] 步驟302、將按照該預(yù)設(shè)順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照 該排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值；并根據(jù)按照該排列順序的多個顏色模塊對 應(yīng)的標準像素值，確定該待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的指定顏色分量的總體偏差，作 為指定顏色分量的正向總體顏色偏差。
[0074] 本步驟實質(zhì)為假設(shè)該排列順序與預(yù)設(shè)順序相同，并根據(jù)該假設(shè)確定每個顏色模塊 對應(yīng)的標準像素值，然后確定該待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的指定顏色分量的總體偏 差，例如，該指定顏色分量為HSI顏色空間中的I分量，具體可以采用如下公式確定：

【權(quán)利要求】
1. 一種視頻圖像偏色檢測方法，其特征在于，包括： 獲取包括色卡的待檢測視頻圖像； 通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡的多 個顏色模塊包括的像素點； 針對所述色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的像素值，和該顏色模 塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅度。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取包括色卡的待檢測視頻圖像之前，還 包括： 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行截取處理，得到包括 所述色卡的待檢測視頻圖像，其中，所述待檢測視頻圖像中所述色卡覆蓋區(qū)域的面積大于 所述待檢測視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比；或者 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行圖像壓縮處理，得到 標準化圖像格式CIF的圖像，作為待檢測圖像；或者 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行截取處理，得到包括 所述色卡的截取處理后視頻圖像，其中，所述截取處理后視頻圖像中所述色卡覆蓋區(qū)域的 面積大于所述截取處理后視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比；以及對所述截取處理后視頻圖像進 行圖像壓縮處理，得到標準化圖像格式CIF的圖像，作為待檢測圖像。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測， 確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點，具體包括； 對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像； 對所述邊緣圖像進行邊緣膨脹處理，得到膨脹圖像； 針對所述膨脹圖像中的每個坐標值x，確定x坐標為該坐標值x的像素點中像素值為1 的像素點的數(shù)量Px(x)，以及針對所述膨脹圖像中的每個坐標值y，確定y坐標為該坐標值 y的像素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Py(y)，以及所述膨脹圖像中像素值為1的像素點 的總數(shù)S ; 確定滿足如下公式所表示條件的I個x坐標區(qū)間： I(x)i= {x I xlow < Px(x) < xhigh, x G [0, width]}； Xhigh = S/width ; Xlow 一 Xhigh/a ; 其中，I (X) i為第i個X坐標區(qū)間，xhigh為X軸高閾值，xlOT為X軸低閾值，Width為所 述膨脹圖像的寬度，a為預(yù)設(shè)常數(shù)，a>l ; 確定滿足如下公式所表示條件的J個y坐標區(qū)間： J(y)j= {y|yi〇w<Py(y) <yhigh，yG [〇, height]}; Yhigh = S/height ； Yiow = Yhigh/b ; 其中，J(y\為第j個y坐標區(qū)間，yhigh為y軸高閾值，ylOTt為y軸低閾值，height為所 述膨脹圖像的高度，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，b>l; 確定由I個X坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形區(qū)域B (i，j)m，作為 M個預(yù)選模塊區(qū)域，其中，M等于I X J，B (i，j)m表示由I (x) i中的最小x坐標值和最大x坐 標值，以及J(y)j中的最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四個像素點作為頂點 的矩形區(qū)域； 根據(jù)所述色卡的多個顏色模塊的形狀和相互位置關(guān)系，從M個預(yù)選模塊區(qū)域中選擇與 所述多個顏色模塊一一對應(yīng)的多個預(yù)選模塊區(qū)域； 將所述待檢測視頻圖像中與所述多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置相同的像素點，確 定為所述色卡的所述多個顏色模塊包括的像素點。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測， 確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點，具體包括； 對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像； 對所述邊緣圖像進行邊緣膨脹處理，得到膨脹圖像； 針對所述膨脹圖像中的每個坐標值X，確定x坐標為該坐標值x的像素點中像素值為1 的像素點的數(shù)量Px (x)，以及針對所述膨脹圖像中的每個坐標值y，確定y坐標為該坐標值 y的像素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Py(y)，以及所述膨脹圖像中像素值為1的像素點 的總數(shù)S ; 確定滿足如下公式所表示條件的I個x坐標區(qū)間： I (x) i = {x I xlow < Px (x) < xhigh, x G [0, width]}； Xhigh = S/width ; Xlow 一 Xhigh/a ; 其中，I (X) i為第i個X坐標區(qū)間，xhigh為X軸高閾值，xlOT為X軸低閾值，Width為所 述膨脹圖像的寬度，a為預(yù)設(shè)常數(shù)，a>l ; 確定滿足如下公式所表示條件的J個y坐標區(qū)間： J(y)j= {y|yi〇w<Py(y) <yhigh，yG [〇, height]}; Yhigh = S/height ； Yiow = Yhigh/b ; 其中，J(y\為第j個y坐標區(qū)間，yhigh為y軸高閾值，ylOTt為y軸低閾值，height為所 述膨脹圖像的高度，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，b>l; 確定由I個X坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形區(qū)域B(i，j)m，其 中，M等于IX J，B(i, j)m表示由I (x)i中的最小x坐標值和最大x坐標值，以及J(y) j中的 最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四個像素點作為頂點的矩形區(qū)域； 分別針對M個矩形區(qū)域中的每個矩形區(qū)域進行區(qū)域擴充，直至到達像素值為1的像素 點為止，得到M個擴充后矩形區(qū)域； 分別確定M個擴充后矩形區(qū)域中的最大內(nèi)嵌矩形區(qū)域，作為M個預(yù)選模塊區(qū)域； 根據(jù)所述色卡的多個顏色模塊的形狀和相互位置關(guān)系，從M個預(yù)選模塊區(qū)域中選擇與 所述多個顏色模塊一一對應(yīng)的多個預(yù)選模塊區(qū)域； 將所述待檢測視頻圖像中與所述多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置相同的像素點，確 定為所述色卡的所述多個顏色模塊包括的像素點。
5. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢 測，確定所述待檢測視頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點之后，還包括： 按照與預(yù)設(shè)行列數(shù)對應(yīng)的排序方式，對多個顏色模塊進行排序，得到與預(yù)設(shè)順序相同 或相反的排列順序； 將按照所述預(yù)設(shè)順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照所述排列順 序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值；并根據(jù)按照所述排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標 準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的指定顏色分量的總體偏差，作為指 定顏色分量的正向總體顏色偏差； 將按照與所述預(yù)設(shè)順序相反的順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按 照所述排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值；并根據(jù)按照所述排列順序的多個顏色 模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的指定顏色分量的總體 偏差，作為指定顏色分量的反向總體顏色偏差； 當所述正向總體顏色偏差大于所述反向總體顏色偏差時，確定所述排列順序為反向， 否則，確定所述排列順序為正向，其中所述正向與所述預(yù)設(shè)順序相同，所述反向與所述預(yù)設(shè) 順序相反； 當所述排列順序為正向時，將按照所述預(yù)設(shè)順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值， 分別確定為按照所述排列順序的多個顏色模塊實際對應(yīng)的標準像素值； 當所述排列順序為反向時，將按照與所述預(yù)設(shè)順序相反的順序的多個顏色模塊對應(yīng)的 標準像素值，分別確定為按照所述排列順序的多個顏色模塊實際對應(yīng)的標準像素值。
6. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的像素值，和 該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏色的偏色幅 度，具體包括： 確定該顏色模塊包括的各像素點在色調(diào)飽和度強度HSI顏色空間中的S分量值的平均 值，作為該顏色模塊的S分量平均值，以及該顏色模塊包括的各像素點在HSI顏色空間中的 H分量值的平均值，作為該顏色模塊的H分量平均值； 根據(jù)該顏色模塊的S分量平均值和該顏色模塊對應(yīng)的標準S分量值，分別與預(yù)設(shè)S分 量閾值的大小關(guān)系，確定所述顏色模塊的偏色類型； 基于該顏色模塊的H分量平均值和該顏色模塊對應(yīng)的標準H分量值，按照與所述顏色 模塊的偏色類型對應(yīng)的偏色幅度確定方式，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)的 顏色的偏色幅度。
7. 如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，確定該顏色模塊包括的各像素點在HSI顏色 空間中的S分量值的平均值，作為該顏色模塊的S分量平均值，以及該顏色模塊包括的各像 素點在HSI顏色空間中的H分量值的平均值，作為該顏色模塊的H分量平均值，具體包括： 將該顏色模塊包括的各像素點在亮度色度YUV顏色空間中的Y分量值、U分量值和V分 量值，轉(zhuǎn)換為該顏色模塊包括的各像素點在紅綠藍RGB顏色空間中的R分量值、G分量值和 B分量值；確定該顏色模塊包括的各像素點在RGB顏色空間中的R分量值的平均值、G分量 值的平均值和B分量值的平均值；將該顏色模塊的R分量值的平均值、G分量值的平均值和 B分量值的平均值，轉(zhuǎn)換為在HSI顏色空間中的S分量值和H分量值，分別作為該顏色模塊 的S分量平均值和該顏色模塊的H分量平均值；或者 將該顏色模塊包括的各像素點在YUV顏色空間中的Y分量值、U分量值和V分量值，轉(zhuǎn) 換為該顏色模塊包括的各像素點在RGB顏色空間中的R分量值、G分量值和B分量值；將該 顏色模塊包括的各像素點的R分量值、G分量值和B分量值，轉(zhuǎn)換為該顏色模塊包括的各像 素點在HSI顏色空間中的S分量值和H分量值；分別根據(jù)該顏色模塊包括的各像素點的S 分量值和H分量值，確定該顏色模塊包括的各像素點的S分量值的平均值和H分量值的平 均值，分別作為該顏色模塊的S分量平均值和該顏色模塊的H分量平均值。
8. 如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)該顏色模塊的S分量平均值和該顏色 模塊對應(yīng)的標準S分量值，分別與預(yù)設(shè)S分量閾值的大小關(guān)系，確定所述顏色模塊的偏色類 型，具體包括： 采用如下公式確定該顏色模塊的偏色類型：
其中，s(k)為第k個顏色模塊的S分量平均值，std_S(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準S分量值，type (k)表示第k個顏色模塊的偏色類型，為第一種偏色類型時，type (k)=0， 為第二種偏色類型時，type (k)=l，為第三種偏色類型時，type (k) =2。
9. 如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，基于該顏色模塊的H分量平均值和該顏色模 塊對應(yīng)的標準H分量值，按照與所述顏色模塊的偏色類型對應(yīng)的偏色幅度確定方式，確定 所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色幅度，具體包括： 當該顏色模塊的偏色類型為第三種偏色類型時，所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對 應(yīng)的顏色的偏色幅度通過如下公式確定： angle (k) = abs (H(k)-std_H(k))
err (k) = angle (k)+10 X abs(S(k)-std_S(k)) 其中，H(k)為第k個顏色模塊的H分量平均值，std_H(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準H分量值，abs ()為對（）內(nèi)的值取絕對值，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色 幅度； 當該顏色模塊的偏色類型為第一種偏色類型或第二種偏色類型時，所述待檢測視頻圖 像的該顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色幅度通過如下公式確定： err(k) = 20 X abs (S (k)-std_S (k)) / (2-type (k)) 其中，S(k)為第k個顏色模塊的S分量平均值，std_S(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準S分量值，abs ()為對（）內(nèi)的值取絕對值，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色 幅度。
10. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括： 根據(jù)所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊分別對應(yīng)顏色的偏色幅度，確定所述待檢測 視頻圖像的整體偏色幅度。
11. 如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述待檢測視頻圖像的多個顏色模 塊分別對應(yīng)顏色的偏色幅度，確定所述待檢測視頻圖像的整體偏色幅度，具體包括： 分別確定所述多個顏色模塊包括的各像素點在HSI顏色空間中的I分量值的平均值， 對應(yīng)作為所述多個顏色模塊的I分量平均值； 根據(jù)所述多個顏色模塊的I分量平均值和所述多個顏色模塊各自對應(yīng)的標準I分量 值，通過如下公式確定所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差：
其中，I (k)為第k個顏色模塊的I分量平均值，Std_I (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準I分量值，N為色卡包含的顏色模塊的個數(shù)，e為所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的 強度的平均偏差，err_Sum為所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差； 根據(jù)所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊分別對應(yīng)顏色的偏色幅度，以及所述待檢測 視頻圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差，通過如下公式確定所述待檢測視頻圖像的整 體偏色幅度：
其中，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色幅度，color_err為所述待檢測視頻 圖像的整體偏色幅度。
12. -種視頻圖像偏色檢測裝置，其特征在于，包括： 獲取單元，用于獲取包括色卡的待檢測視頻圖像； 像素點確定單元，用于通過對所述待檢測視頻圖像進行邊緣檢測，確定所述待檢測視 頻圖像中所述色卡的多個顏色模塊包括的像素點； 偏色確定單元，用于針對所述色卡的每個顏色模塊，根據(jù)該顏色模塊包括的像素點的 像素值，和該顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)顏 色的偏色幅度。
13. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，還包括： 圖像生成單元，用于獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行 截取處理，得到包括所述色卡的待檢測視頻圖像，其中，所述待檢測視頻圖像中所述色卡覆 蓋區(qū)域的面積大于所述待檢測視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比；或者 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行圖像壓縮處理，得到 標準化圖像格式CIF的圖像，作為待檢測圖像；或者 獲取對色卡拍攝得到的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進行截取處理，得到包括 所述色卡的截取處理后視頻圖像，其中，所述截取處理后視頻圖像中所述色卡覆蓋區(qū)域的 面積大于所述截取處理后視頻圖像面積的預(yù)設(shè)百分比；以及對所述截取處理后視頻圖像進 行圖像壓縮處理，得到標準化圖像格式CIF的圖像，作為待檢測圖像。
14. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述像素點確定單元，具體用于對所述待 檢測視頻圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像；并對所述邊緣圖像進行邊緣膨脹處 理，得到膨脹圖像；并針對所述膨脹圖像中的每個坐標值X，確定x坐標為該坐標值x的像 素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Px(x)，以及針對所述膨脹圖像中的每個坐標值y，確定 y坐標為該坐標值y的像素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Py(y)，以及所述膨脹圖像中像 素值為1的像素點的總數(shù)s ;并確定滿足如下公式所表示條件的I個X坐標區(qū)間： I (x) i = {x I xlow < Px (x) < xhigh, x G [0, width]}； Xhigh = S/width ; Xlow 一 Xhigh/a ; 其中，I (X) i為第i個X坐標區(qū)間，xhigh為X軸高閾值，xlOT為X軸低閾值，Width為所 述膨脹圖像的寬度，a為預(yù)設(shè)常數(shù)，a>l ;以及 確定滿足如下公式所表示條件的J個y坐標區(qū)間： J(y)j= {y|yi〇w<Py(y) <yhigh，yG [〇, height]}; Yhigh = S/height ； Yiow = Yhigh/b ; 其中，J(y\為第j個y坐標區(qū)間，yhigh為y軸高閾值，ylOTt為y軸低閾值，height為所 述膨脹圖像的高度，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，b>l;以及 確定由I個X坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形區(qū)域B (i，j)m，作為 M個預(yù)選模塊區(qū)域，其中，M等于I X J，B (i，j)m表示由I (x) i中的最小x坐標值和最大x坐 標值，以及J(y)j中的最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四個像素點作為頂點 的矩形區(qū)域；并根據(jù)所述色卡的多個顏色模塊的形狀和相互位置關(guān)系，從M個預(yù)選模塊區(qū) 域中選擇與所述多個顏色模塊一一對應(yīng)的多個預(yù)選模塊區(qū)域；以及將所述待檢測視頻圖像 中與所述多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置相同的像素點，確定為所述色卡的所述多個顏 色模塊包括的像素點。
15.如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述像素點確定單元，具體用于對所述待 檢測視頻圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像；并對所述邊緣圖像進行邊緣膨脹處 理，得到膨脹圖像；并針對所述膨脹圖像中的每個坐標值X，確定x坐標為該坐標值x的像 素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Px(x)，以及針對所述膨脹圖像中的每個坐標值y，確定 y坐標為該坐標值y的像素點中像素值為1的像素點的數(shù)量Py(y)，以及所述膨脹圖像中像 素值為1的像素點的總數(shù)S ;并確定滿足如下公式所表示條件的I個x坐標區(qū)間： I (x) i = {x I xlow < Px (x) < xhigh, x G [0, width]}； Xhigh = S/width ; Xlow 一 Xhigh/a ; 其中，I (X) i為第i個X坐標區(qū)間，xhigh為X軸高閾值，xlOT為X軸低閾值，Width為所 述膨脹圖像的寬度，a為預(yù)設(shè)常數(shù)，a>l ;以及 確定滿足如下公式所表示條件的J個y坐標區(qū)間： J(y)j= {y|yi〇w<Py(y) <yhigh，yG [〇, height]}; Yhigh = S/height ； Yiow = Yhigh/b ; 其中，J(y\為第j個y坐標區(qū)間，yhigh為y軸高閾值，ylOTt為y軸低閾值，height為所 述膨脹圖像的高度，b為預(yù)設(shè)常數(shù)，b>l;以及 確定由I個X坐標區(qū)間和J個y坐標區(qū)間兩兩組合表示的M個矩形區(qū)域B(i，j)m，其 中，M等于IX J，B(i, j)m表示由I (x)i中的最小x坐標值和最大x坐標值，以及J(y) j中的 最小y坐標值和最大y坐標值，兩兩組合得到的四個像素點作為頂點的矩形區(qū)域；并分別針 對M個矩形區(qū)域中的每個矩形區(qū)域進行區(qū)域擴充，直至到達像素值為1的像素點為止，得到 M個擴充后矩形區(qū)域；并分別確定M個擴充后矩形區(qū)域中的最大內(nèi)嵌矩形區(qū)域，作為M個預(yù) 選模塊區(qū)域；并根據(jù)所述色卡的多個顏色模塊的形狀和相互位置關(guān)系，從M個預(yù)選模塊區(qū) 域中選擇與所述多個顏色模塊一一對應(yīng)的多個預(yù)選模塊區(qū)域；以及將所述待檢測視頻圖像 中與所述多個預(yù)選模塊區(qū)域中像素點的位置相同的像素點，確定為所述色卡的所述多個顏 色模塊包括的像素點。
16. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，還包括： 標準像素值確定單元，用于按照與預(yù)設(shè)行列數(shù)對應(yīng)的排序方式，對多個顏色模塊進行 排序，得到與預(yù)設(shè)順序相同或相反的排列順序；并將按照所述預(yù)設(shè)順序的多個顏色模塊對 應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照所述排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值；并根 據(jù)按照所述排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的多個 顏色模塊的指定顏色分量的總體偏差，作為指定顏色分量的正向總體顏色偏差；并將按照 與所述預(yù)設(shè)順序相反的順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照所述排列 順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值；并根據(jù)按照所述排列順序的多個顏色模塊對應(yīng)的 標準像素值，確定所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的指定顏色分量的總體偏差，作為 指定顏色分量的反向總體顏色偏差；并當所述正向總體顏色偏差大于所述反向總體顏色偏 差時，確定所述排列順序為反向，否則，確定所述排列順序為正向，其中所述正向與所述預(yù) 設(shè)順序相同，所述反向與所述預(yù)設(shè)順序相反；并當所述排列順序為正向時，將按照所述預(yù)設(shè) 順序的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照所述排列順序的多個顏色模塊實 際對應(yīng)的標準像素值；以及當所述排列順序為反向時，將按照與所述預(yù)設(shè)順序相反的順序 的多個顏色模塊對應(yīng)的標準像素值，分別確定為按照所述排列順序的多個顏色模塊實際對 應(yīng)的標準像素值。
17. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，具體用于確定該顏色 模塊包括的各像素點在色調(diào)飽和度強度HSI顏色空間中的S分量值的平均值，作為該顏色 模塊的S分量平均值，以及該顏色模塊包括的各像素點在HSI顏色空間中的H分量值的平 均值，作為該顏色模塊的H分量平均值；并根據(jù)該顏色模塊的S分量平均值和該顏色模塊對 應(yīng)的標準S分量值，分別與預(yù)設(shè)S分量閾值的大小關(guān)系，確定所述顏色模塊的偏色類型；以 及基于該顏色模塊的H分量平均值和該顏色模塊對應(yīng)的標準H分量值，按照與所述顏色模 塊的偏色類型對應(yīng)的偏色幅度確定方式，確定所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)的顏 色的偏色幅度。
18. 如權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，具體用于將該顏色模 塊包括的各像素點在亮度色度YUV顏色空間中的Y分量值、U分量值和V分量值，轉(zhuǎn)換為該 顏色模塊包括的各像素點在紅綠藍RGB顏色空間中的R分量值、G分量值和B分量值；確定 該顏色模塊包括的各像素點在RGB顏色空間中的R分量值的平均值、G分量值的平均值和 B分量值的平均值；將該顏色模塊的R分量值的平均值、G分量值的平均值和B分量值的平 均值，轉(zhuǎn)換為在HSI顏色空間中的S分量值和H分量值，分別作為該顏色模塊的S分量平均 值和該顏色模塊的H分量平均值；或者 將該顏色模塊包括的各像素點在YUV顏色空間中的Y分量值、U分量值和V分量值，轉(zhuǎn) 換為該顏色模塊包括的各像素點在RGB顏色空間中的R分量值、G分量值和B分量值；將該 顏色模塊包括的各像素點的R分量值、G分量值和B分量值，轉(zhuǎn)換為該顏色模塊包括的各像 素點在HSI顏色空間中的S分量值和H分量值；分別根據(jù)該顏色模塊包括的各像素點的S 分量值和H分量值，確定該顏色模塊包括的各像素點的S分量值的平均值和H分量值的平 均值，分別作為該顏色模塊的S分量平均值和該顏色模塊的H分量平均值。
19. 如權(quán)利要求17所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，具體用于采用如下公 式確定該顏色模塊的偏色類型：
其中，S(k)為第k個顏色模塊的S分量平均值，std_S(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準S分量值，type (k)表示第k個顏色模塊的偏色類型，為第一種偏色類型時，type (k)=0， 為第二種偏色類型時，type (k)=l，為第三種偏色類型時，type (k) =2。
20. 如權(quán)利要求19所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，具體用于當該顏色模 塊的偏色類型為第三種偏色類型時，所述待檢測視頻圖像的該顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色 幅度通過如下公式確定：
err (k) = angle (k)+10 X abs(S(k)-std_S(k)) 其中，H(k)為第k個顏色模塊的H分量平均值，std_H(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準H分量值，abs ()為對（）內(nèi)的值取絕對值，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色 幅度； 當該顏色模塊的偏色類型為第一種偏色類型或第二種偏色類型時，所述待檢測視頻圖 像的該顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色幅度通過如下公式確定： err(k) = 20 X abs (S (k)-std_S (k)) / (2-type (k)) 其中，S(k)為第k個顏色模塊的S分量平均值，std_S(k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準S分量值，abs ()為對（）內(nèi)的值取絕對值，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色 幅度。
21. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，還用于根據(jù)所述待檢 測視頻圖像的多個顏色模塊分別對應(yīng)顏色的偏色幅度，確定所述待檢測視頻圖像的整體偏 色幅度。
22. 如權(quán)利要求21所述的裝置，其特征在于，所述偏色確定單元，具體用于分別確定所 述多個顏色模塊包括的各像素點在HSI顏色空間中的I分量值的平均值，對應(yīng)作為所述多 個顏色模塊的I分量平均值；并根據(jù)所述多個顏色模塊的I分量平均值和所述多個顏色模 塊各自對應(yīng)的標準I分量值進行正向?qū)Ρ群头聪驅(qū)Ρ?，通過如下公式確定所述待檢測視頻 圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差：
其中，I (k)為第k個顏色模塊的I分量平均值，Std_I (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的標 準I分量值，N為色卡包含的顏色模塊的個數(shù)，e為所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的 強度的平均偏差，err_sum為所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差；以 及 根據(jù)所述待檢測視頻圖像的多個顏色模塊分別對應(yīng)顏色的偏色幅度，以及所述待檢測 視頻圖像的多個顏色模塊的強度的總體偏差，通過如下公式確定所述待檢測視頻圖像的整 體偏色幅度：
其中，err (k)為第k個顏色模塊對應(yīng)的顏色的偏色幅度，color_err為所述待檢測視頻 圖像的整體偏色幅度。
【文檔編號】G06T7/40GK104346817SQ201310320283
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2013年7月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月25日
【發(fā)明者】潘暉, 潘石柱, 張興明, 傅利泉, 朱江明, 吳軍, 吳堅 申請人:浙江大華技術(shù)股份有限公司