图像识别技术在数字电视视频监测中的应用

安群星

（河南省广播电视局监听监看中心 河南 郑州 450000）

0 引言

随着我国科学技术的发展，媒体行业也发生了较大的转变。电视媒体作为我国的主流媒体，有着大量稳定的受众，大部分的人民群众均依靠电视作为媒介来接收讯息与消息，但是在信息技术与互联网技术的支持下，新媒体的诞生使受众出现了分流。电视需要进行不断地创新来应对市场的变化，运用现代化科学技术提高电视媒体的市场竞争力，才能够推动电视媒体的可持续化发展。在电视媒体发展的过程中，数字电视的诞生进一步推动了大众生活质量的提升，数字电视在人民群众的生活中得到了广泛应用。在进行数字电视视频监测的过程中，图像识别技术是不可或缺的现代化技术之一，图像识别技术能够智能化的辨别视频图像内容，使电视视频质量得到充分的保障。

1 图像识别技术

图像识别技术是对图像样本进行分析，通过输入相应的数据信息，对图像进行预处理和处理保证图像内容与电视节目需求相符。图像识别技术能够根据图像的具体特征对图像进行分析处理，合理地对图像进行分类，通过这一技术能够筛选出更具有应用价值的图像内容。并且，在出现图像异常的情况下，图像识别技术能够让系统第一时间发现广播电视节目的图像异常，将其反馈给技术操作人员，操作人员采用正确的方式对电视视频进行合理的处理，达到实时监测数字电视视频的目的。

图像识别技术需在建设完善的图像识别系统中应用，系统本身具有智能化的功能，能够对数字电视视频样本图像中的内容进行实时监测，依照既定的流程对图像进行分类识别。图像识别的4个步骤如下。

步骤1 获取图像信息系统数字电视，将视频内容进行信息截取，使视频中的图片信息转化为数字化图片内容，再将数字化图片输入到系统计算机中等待后续处理。

步骤2 对图像进行预处理，将系统截取的原始图像转变为适合计算机和系统进行后续处理及信息获取的形式，将特征进行突出化处理，突出图像的变化，便于操作人员找到其中的差别。

步骤3 系统提取图像的具体特征，将图像的数据信息进行整理、加工、分析和分类，将图像中的本质特点进行更突出的体现，便于工作人员进行辨别与观察。

步骤4 工作人员需要对图片信息数据进行分类判决，根据系统提取的图像特征与基础参数，工作人员对信息内容进行分类和识别得到最终的识别结果，根据识别结果选择正确的图像处理方式，维护数字电视节目的正常播放[1]。

2 图像识别技术在数字电视视频监测中的应用意义

2.1 提高数字电视视频质量

图像识别技术的应用能够实时监测数字电视视频中出现的异常情况，在出现异常情况时工作人员会在系统中做出判定。根据系统显示情况，选择合理的处理方式对电视视频的播放进行纠正，能够为数字电视视频质量做出更高的保障。在应用图像识别技术之前，也会安排工作人员进行电视视频监测，这种人工监测的方式很容易出现纰漏，一旦基础的工作人员专注度不足时，则无法快速对图像异常进行反应。通过应用图像识别技术能够智能化地掌控电视视频质量，在出现视频图像异常时能够及时地进行自动化处理，避免出现影响观众观感的图像，能够最大限度地保障数字电视的视频质量[2]。

2.2 实现广播电视台的工作创新

传统广播电视的工作模式并不适用于新媒体时代，根据各个地区广播电视台中媒体人的实际工作情况来看，在部分现代化建设较为缓慢的电视台中降低了数字电视视频质量，观众的视频观看会受到严重的影响。工作人员的工作模式未得到有效的创新，对现代化技术的应用深度不足，工作流程较为繁杂，对基层工作人员的需求量较大，人力资源投入成本较高。但在部分建设完善的现代化设备电视台中，工作人员的工作模式也随之改变。工作流程简单，基本上均是应用现代化设备来开展工作，对人力资源的技术水平要求较高，但对人力资源的数量要求较低，为广播电视台的管理提供了便捷，也充分体现了广播电视台的工作创新。在当下的广播电视台中，图像识别技术是很重要的一项现代化技术，其在数字电视内容传播的过程中发挥着不可或缺的作用。

2.3 减轻视频监测人员的工作负担

在传统的工作模式下，视频监测人员采用轮班倒的方式，实现广播电视台所有电视节目的实时监测。该监测方式不仅耗费人力资源，也让监测人员有较大的工作负担，其需要保证自身在工作过程中有高度集中的注意力，才能够为电视视频监测效果作出更高的保障。在图像识别技术应用后，不仅可以减少视频监测人员的数量，还能够降低数字电视视频监测人员的工作压力，其只需要对系统进行正确的操作即可。该技术的应用能够让系统对数字电视节目的内容进行实时监测，当视频图像出现异常情况系统会进行自动警示，工作人员采取正确的处理办法维持视频图像的可观看性即可[3]。

2.4 提高广播电视媒体的市场竞争力

在新媒体时代，广播电视媒体不再是大众接收信息与资讯的唯一渠道。能够传播信息的渠道越来越多，媒体市场竞争力不断增大，这对于广播电视媒体来说有着较大的发展压力。广播电视媒体人需要认识到市场的变化，不断创新自身节目的传播形式与传播内容来提高网络电视媒体的市场竞争力。观众在观看广播电视节目的时候，最注重的就是电视节目的观看感受及内容，当图像出现异常的时候会严重影响观众的观感。应用图像识别技术则可以有效避免这一情况的发生，让数字电视视频图像的质量有所提升，也能给予观众更强的视觉冲击感和更好地观看体验，有效提高广播电视媒体的市场竞争力。

3 数字电视视频中较常出现的问题

3.1 黑场故障

黑场故障是指广播电视节目在播出的过程中受到信号干扰或信号传输卡顿的影响，画面出现黑屏或蓝屏、绿屏等情况。观众完全看不到电视节目播出内容，只能看到单一的演示画面，不仅会造成观众对电视节目内容了解的缺失，还会严重影响观众的观看体验感。在出现黑场故障的时候，大部分的观众均会选择转台观看其他广播电视台的电视节目，这就会让广播电视节目出现受众锐减的现象，严重影响广播电视节目的收视率。

3.2 静帧故障

静帧故障是指广播电视节目在播出的过程中突然停留在某一个固定画面，在出现静帧故障的时候，广播电视节目会停止播出。可能会有音频的滚动，画面一直停留在卡顿前的最后一针，不仅会让广播电视节目画面中的嘉宾尴尬，还会影响到观众观看后续的节目内容。造成静帧故障的原因较多，当观众的电视机出现故障的时候，也可能会出现画面静帧的情况，广播电视台中信号传输器出现卡顿、失效的问题时，也可能会出现静帧故障。但在出现故障时，工作人员需要第一时间对信号的传递情况及设备的运作情况进行排查[4]。

3.3 马赛克故障

有部分数字电视视频在播放的过程中可能会出现马赛克故障，马赛克故障是指画面中出现马赛克形态的图像。出现的马赛克故障不一定是以灰色、白色、黑色为主的马赛克，还可能是以图像作为底色的马赛克，也会被大部分观众看作为画面清晰度降低的反映，实际上是信号传递过程中信号强度、稳定性受到了影响造成了视频画面不清晰的现象。造成视频出现马赛克故障的原因如下：1）有非法信号入侵接收器，对多条信号难以进行智能辨别，在静帧受到其他信号的影响时主信号的强度下降，造成视频清晰度下降。2）由于信号传输设备故障的影响，造成图像传输信号下降或信号不稳定，致使出现马赛克故障。3）信道是视频信号传输的主要渠道之一，在信道性能下降的情况下，信号的传输会受到严重的影响，画质也会下滑，从而出现马赛克故障[5]。

4 图像识别技术在数字电视视频监测中的实际应用

4.1 在黑场故障检测中的应用

黑场故障的主要特征就是出现纯色的画面，只需要应用图像识别技术对视频信号的图像灰度进行分析与判断，就能够了解到图像是否出现黑场故障。这与故障图像纯色颜色关联度并不大，其最主要就是存在着纯色的画面，当图像中不存在真彩色画面时，就是电视黑场故障的体现。在进行黑场故障检测的过程中应用逐像素点对黑场进行检测是最为实用、最为广泛的检测方式，倘若图像中所有的像素值均相同，则表明数字电视视频画面出现了黑场故障。在实际应用的过程中，逐像素点这一检测方式也会出现误差，当个别畸点存在着不同像素值的情况下，也会被媒体人认为出现黑场故障[6]。

除此之外，滤波方式也能够对黑场故障进行检测，滤波检测方式也属于图像识别技术的一种。其算法较为复杂，需要更为专业的技术人员对图像进行算法输入与分析，在检测图像时，将图像分割成多个小区域，每个小区域内的灰度值作为特征进行提取，将所有小区域的特征进行匹配与对比，倘若所有的特征值均能做到完全匹配，则被认为是黑场故障。该检测方式在实际工作中的应用较少，因其算法较为复杂，对工作人员的技术水平要求较高，在大部分的广播电视台中，技术人员均不会运用复杂的算法来进行黑场故障的检测，而在进行静帧故障时，则会用到该方式进行辨别。

4.2 在静帧故障检测中的应用

静帧故障会出现画面持续的现象，当画面停留在某一帧的时间过长，则表明出现了静帧故障。静帧故障与黑场故障虽都属于数字电视视频处于静态画面，但存在着较大的区别。其区别在于静帧故障的图像画面中存在着多样化的图像内容，与数字电视节目视频内容有一定的重叠性，但是黑场故障则全是相同的画面。因此，静帧故障的检测与黑场故障的检测也存在着一定的差别，虽然均会应用到图像识别技术，但是静帧故障的检测会运用到更为复杂的算法，其画面的灰度与图像均不相同，如要进行辨别则需要进行多种画面的分析。

静帧故障的辨别会运用到图像灰度的分析，在进行图像识别后将图像分割为多个均等的小区域，每个小区域均存在着相应的特征值，将特征值提取后制作成为表格，便于后续工作人员对图像的状态进行判断。特征值是相邻2帧图像对应分割区域的灰度差，当出现静帧故障的情况下，灰度差则为0或接近0。在进行灰度差计算以后，同一区域内邻近2帧的灰度差较大，则说明视频图像未出现静帧故障。在进行灰度差判断之后，还需要对特征值的匹配程度进行判断。静帧故障的判断与黑场故障的判断方式不同，黑场判断是在同1帧内对不同画面区域的特征值进行比对与判断，而静帧故障则是对相邻2帧的同一区域特征值进行判断。倘若在同一区域内相邻的2针，特征值有无数个点在变化，则说明图像未出现静帧故障[7]。

4.3 在马赛克故障检测中的应用

在电视台录制广播电视节目的过程中，摄像机会将实地场景进行真实拍摄，无论是任何物体均存在着边缘，摄像机也能够清晰地记录物体的边缘。当出现马赛克故障的时候，物体的边缘会变得非常模糊，观众在观看电视节目时也会出现较差的观感，为此降低了观众的视觉体验感。因此，即使在未出现马赛克故障的情况下，大部分的广播电视台在录制电视节目中也会应用清晰度更高的摄像机来保障拍摄画面的清晰程度，使画面中所有物品均有良好的边缘感，让大众对图像内容有更清晰的理解，以提高电视节目的录制质量。

当然，在信号传输的过程及节目播出的过程中，可能会存在着不可控因素导致数字电视视频出现马赛克故障。在出现马赛克故障的时候，系统需要进行检测，工作人员也需要对故障进行修复。马赛克故障的检测方法较多，较为常用的检测方式为差分边缘检测和Robert边缘检测算子这2种。

1）差分边缘检测是利用像素值的一阶导数算子，在灰度迅速变化处得到极值来进行奇异点的检测。这种检测方式需要保持差分方向与边缘方向垂直，对多个方向的边缘进行检测，从而得出多个方向的差分值，根据得到的数据进行图像判断。

2）Robert边缘检测算子需对图像类对角方向相邻帧像素值的差进行计算。在实际应用的过程中，图像中每个像素点均会应用到相邻2帧的模板进行卷积运算，为避免出现负值，在进行边缘检测的过程中会去绝对值，保障卷积运算结果的正向性。Robert算子会直接计算图像的差分，不包含图像平滑，因此不能抑制到图像中存在的噪声，对陡峭边缘低噪声的图像响应良好。

除此之外，在进行马赛克故障检测的过程中，需合理应用图像识别技术。结合多种一阶导数算子检测方式对图像的故障情况进行检测，除上述提到2个检测方式外，还存在着Laplacian边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。这些算法均能够对马赛克故障进行有效检测判断出图像的状态，从而采取正确的处理方式[8]。

5 总结

综上所述，数字电视视频监测能够有效避免电视画面出现黑场、马赛克、彩条等现象，不仅保证了电视节目内容的完整输出，还为观众的观看体验感做出了更高的保障。传统的电视视频监测方式无法得到良好的监测效果，且需要投入大量的人力资源，加大了电视媒体的发展压力。引入图像识别技术能够转变传统的视频监测工作模式，使数字电视视频监测变得更加便捷，且能够大幅度提升数字电视视频监测效果。