郭旦萍

摘要：在視頻和圖像的語義分析中，字幕信息起著重要的作用。該文提出了一種基于角點(diǎn)響應(yīng)的字幕檢測和定位算法，它能有效處理背景復(fù)雜的視頻和圖像中的字幕信息。相對于非字幕區(qū)域而言，在字幕區(qū)域中，經(jīng)常存在密集的邊緣和角點(diǎn)，因此，我們可以從字幕區(qū)域獲取相對強(qiáng)的角點(diǎn)，而從非字幕區(qū)域，得到相對弱的角點(diǎn)。這些角點(diǎn)給我們的圖像字幕檢測和定位提供了非常有用的信息。然后，利用簡單的閾值機(jī)制，就可以得出字幕候選區(qū)域。再結(jié)合其他的特征，如顏色，連通區(qū)域的大小等，對這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的確認(rèn)。最后，借助于角點(diǎn)響應(yīng)對字幕行進(jìn)行精確定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出我們所提出方法是非常有效的。

關(guān)鍵詞：字幕檢測；字幕定位；角點(diǎn)響應(yīng)

中圖分類號：TN919 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：1009-3044（2015）12-0179-03

很多年前，研究者們就已經(jīng)開始關(guān)注視頻和圖像中的字幕檢測。字幕可以提供更多直觀的信息，并且這些信息往往是和視頻內(nèi)容緊密相關(guān)的。因此，利用字幕信息對視頻進(jìn)行語義分析既方便又準(zhǔn)確。但是，只有在精確和有效的檢測出字幕的基礎(chǔ)上，上述這些工作才可能進(jìn)行。

對字幕檢測方面研究方面，現(xiàn)有的方法通?？梢苑譃橐韵氯悾?/p>

1）通過設(shè)定一些限制條件，來連接字幕區(qū)域，比如要滿足顏色均勻，一定尺寸大小和空間分布等條件。Jain和Yu結(jié)合了顏色和尺寸范圍兩個(gè)特征來確定視頻幀中的字幕連通區(qū)域[2，3]。這類方法的主要問題是不能普遍應(yīng)用于所有圖像。因?yàn)轭伾叽缫约白煮w形狀在不同的圖像中可能會(huì)有很大的差別。

2）在假設(shè)背景比字幕區(qū)域光滑的前提下，通過邊緣特征或是紋理密度特征就可能區(qū)分開字幕區(qū)域和非字幕區(qū)域。但是，如何減少復(fù)雜背景中的噪聲一直是這類方法的一個(gè)疑難問題。Lyu et al.提出了一種檢測多國語言和多分辨率字幕的方法[4]。他們利用Sobel邊緣圖特征，并采用一個(gè)特定的局部閾值來定位字幕候選區(qū)域。Li et al.提出了一種基于圖像塊中心矩的方法[1]。他們證明可以利用這個(gè)特征來檢測不同大小的字幕。

3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，從字幕區(qū)域和非字幕區(qū)域分別提取出一些特征，來訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而將字幕檢測轉(zhuǎn)化為分類問題。Hu et al.提出了一個(gè)基于范例的自適應(yīng)SVM，是利用最大梯度差和其他連通組件特征對SVM進(jìn)行訓(xùn)練[6]。這種方法的誤檢率相對比較低。基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不足之處在于，它需要大量不同種類的訓(xùn)練樣本。

本論文提出了一種基于角點(diǎn)響應(yīng)的新字幕檢測和定位方法。通過特殊濾波器提取出圖像中的灰度值角點(diǎn)，這個(gè)濾波器的輸出結(jié)果就是角點(diǎn)響應(yīng)。角點(diǎn)響應(yīng)的局部最大值就是著名的Harris角點(diǎn)。雖然角點(diǎn)響應(yīng)不包含角點(diǎn)的精確位置信息，但是它反映了該像素作為一個(gè)拐角點(diǎn)的概率。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)它是一個(gè)非常適用于字幕檢測的特征。它同樣能很好地運(yùn)用于不同的分辨率，因此，也有可能檢測出不同尺寸的字幕。同時(shí)，再結(jié)合顏色均勻和連通區(qū)域尺寸兩個(gè)特征，便能達(dá)到很好的檢測結(jié)果。

對比之前的研究工作，我們的研究主要具有以下三方面的優(yōu)點(diǎn)：

1）比其他利用邊緣或紋理的方法更魯棒。因?yàn)榻屈c(diǎn)響應(yīng)更有效，并且它在特征提取階段就已經(jīng)減少了噪聲。即使是背景復(fù)雜的圖像，我們也能從中檢測出字幕。

2）它能檢測出大字體字幕，角點(diǎn)響應(yīng)特征無論是在高分辨率還是低分辨率圖像中都能很好地工作。

3）與文獻(xiàn)[5]和[7]中的方法相比，我們的方法更有效。因?yàn)榻屈c(diǎn)響應(yīng)非常容易計(jì)算，并且我們無須知道角點(diǎn)的具體位置。

本論文的架構(gòu)如下：在第2部分，我們提出一種基于角點(diǎn)響應(yīng)的字幕檢測和定位方法；第3部分，主要呈現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并討論；第4部分是最終結(jié)論。

1 檢測和定位字幕區(qū)域

這一部分主要是介紹如何利用角點(diǎn)響應(yīng)找出字幕區(qū)域。主要分為3步：1）在多尺度空間中計(jì)算出角點(diǎn)響應(yīng)，并且對這些響應(yīng)進(jìn)行閾值分割，以得到字幕候選區(qū)域。2）結(jié)合顏色和區(qū)域尺寸兩個(gè)特征，對字幕候選區(qū)域進(jìn)行確認(rèn)。3）利用邊界框?qū)ψ帜恍羞M(jìn)行定位。圖1列出了我們整個(gè)方案的總流程圖。

1.1 計(jì)算多尺度角點(diǎn)響應(yīng)

角點(diǎn)是一個(gè)兩維的空間特征點(diǎn)，它在區(qū)域邊緣具有高曲率，可以通過尋找局部最大角點(diǎn)響應(yīng)找出區(qū)域邊緣。在參考文獻(xiàn)[7]中，連通區(qū)域就是通過視頻幀中的角點(diǎn)得到的，但是他們利用角點(diǎn)的數(shù)量，而不是角點(diǎn)響應(yīng)，來區(qū)分字幕區(qū)域和非字幕區(qū)域。用角點(diǎn)響應(yīng)代替角點(diǎn)數(shù)量，可以帶來以下兩方面的改進(jìn)：第一，我們沒必要知道角點(diǎn)的精確坐標(biāo)信息，只需知道圖像的哪部分可能會(huì)有角點(diǎn)。角點(diǎn)響應(yīng)恰是這樣一個(gè)描述角點(diǎn)可能性的特征。第二，每個(gè)像素都可以得到一個(gè)連續(xù)的角點(diǎn)響應(yīng)值，這點(diǎn)非常有利于我們的后續(xù)處理。

在這，我們簡明介紹下角點(diǎn)響應(yīng)的計(jì)算，至于更多的細(xì)節(jié)信息，請參閱文獻(xiàn)[8]。已知圖像[I（x，y）]，則計(jì)算角點(diǎn)響應(yīng)的基本等式，如（1）所示。

[CR（x，y）=u，vW（u，v）[I（x+u，y+v）-I（x，y）]2] （1）

其中，[W（u，v）]是窗口函數(shù)。當(dāng)然，角點(diǎn)響應(yīng)也可由下列（2）式近似算出。

[CR（x，y）=A（x，y）B（x，y）-（C（x，y））2-weight*（A（x，y）+B（x，y））2] （2）

其中，[A（x，y）]，[B（x，y）]和[C（x，y）]的計(jì)算如下所示：

[A（x，y）=W（u，v）*（?xI（x，y））2] （3）

[B（x，y）=W（u，v）*（?yI（x，y））2] （4）

[C（x，y）=W（u，v）*?xI（x，y）*?yI（x，y）] （5）

上式中，[?xI（x，y）]和[?yI（x，y）]分別是沿x軸和y軸方向的邊緣幅度，可由sobel算子得出。[W（u，v）]是一個(gè)高斯平滑模板，公式如下所示：

[W（u，v）=exp-（u2+v2）/2σ] （6）

其中，[σ]值和模板的尺寸可由我們自己選擇。

圖2 原圖和二值化后的角點(diǎn)響應(yīng)值

圖2中，列出了圖像和它們的相應(yīng)角點(diǎn)響應(yīng)值（如圖b，黑色表示角點(diǎn)響應(yīng)值）。從圖中我們可以看出，字幕區(qū)域可以和背景區(qū)域區(qū)分開，當(dāng)然，復(fù)雜背景也可能會(huì)檢測出來，但是，這些復(fù)雜背景可以通過后續(xù)步驟去除掉。

1.2 篩選字幕候選區(qū)域

基于角點(diǎn)響應(yīng)值得出字幕候選區(qū)域。首先，將圖像分成小塊，在我們的實(shí)驗(yàn)中，選擇塊的大小為[8×8]。然后，計(jì)算出每個(gè)小塊的角點(diǎn)響應(yīng)平均強(qiáng)度值[Mblk]。如果[Mblk]滿足以下等式，則認(rèn)為當(dāng)前塊為字幕候選塊。

[Mblk>Tblk] （7）

式中，[Tblk]是針對于[Mblk]的一個(gè)閾值，其計(jì)算公式如下所示：

[Tblk=1H×Wx=0，y=0H，WCR（x，y）] （8）

這里使用的閾值相對比較低，因?yàn)樵谠S多像素中角點(diǎn)響應(yīng)值為0。這是合理的，我們不希望丟失確實(shí)包含字幕的圖像塊，而由背景產(chǎn)生的噪聲圖像塊可以在后續(xù)步驟中去除。圖3中展示出了字幕候選區(qū)域的篩選結(jié)果。

（a） （b）

1.3 利用顏色特征確認(rèn)字幕區(qū)域

一般圖像中的字幕顏色都一致，同時(shí)它又與背景顏色有區(qū)別。因此，相對于背景來說，字幕間的灰度值偏差較小，并且，字幕與背景的灰度值相差比較大。我們利用這一特性去除噪聲圖像塊。

按下面等式，在每個(gè)候選圖像塊中，將所有像素的角點(diǎn)響應(yīng)值與閾值[TCR]比較，以獲取圖像塊中點(diǎn)[Rt]和[Rb]的一個(gè)集合。

[CR（x，y）≥TCR，（x，y）∈Rt] （9）

[CR（x，y）

然后，按下面等式計(jì)算出[Dev]和[Dis]。式中[g（x，y）]是像素的灰度值。

[Dev=1Nt（x，y） in Rt（g（x，y）-Mt）2] （11）

[Dis=Mt-Mb] （12）

[Mt]和[Mb]分別是集合[Rt]和[Rb]中像素的灰度平均值。

最后，我們確認(rèn)下面條件是否滿足。

[Dis>Tdis Dev

如果滿足，則我們認(rèn)為當(dāng)前圖像塊為字幕圖像塊。圖3（c）和圖3（d）展示出了字幕區(qū)域確認(rèn)后的結(jié)果。雖然存在一些小的噪聲區(qū)域，但只要利用面積和高度之比非常容易就可以去除這些噪聲[3]。

1.4 定位字幕行

經(jīng)過確認(rèn)后，我們已經(jīng)獲得了字幕區(qū)域，但是，該區(qū)域的形狀仍然是不規(guī)則的，仍需要將這些區(qū)域連接成矩形區(qū)域。在視頻中，字幕區(qū)域一般是水平或是垂直排列，我們采用文獻(xiàn)[9，10]提出的方案，利用角點(diǎn)響應(yīng)值對字幕行進(jìn)行精確定位。其具體做法如下：首先，在每個(gè)連通區(qū)域中，找出分別處于最邊緣的四個(gè)像素，并延長成為一個(gè)矩形。然后，利用矩形框?qū)ψ帜恍羞M(jìn)行定位。對矩形框中的每一行和列，分別計(jì)算它們的角點(diǎn)響應(yīng)強(qiáng)度之和，這樣就得出相應(yīng)曲線，利用此進(jìn)行行的劃分。因?yàn)樽帜恢g存在空隙，必須對曲線進(jìn)行平滑，因此，我們采用高斯濾波器對曲線進(jìn)行平滑。最后，利用閾值對矩形框進(jìn)行修訂，精確定位出字幕行。具有的定位結(jié)果如圖4所示。我們發(fā)現(xiàn)，如果設(shè)定閾值為峰值的30%時(shí)，最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較好。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們所提出的字幕檢測和定位算法針對大量視頻進(jìn)行了測試，包括電視新聞和電影片段等等。這些視頻中的字幕為英語或是中文，分辨率為[320×240]或是[352×288]。

在這里，我們采用了三種最廣泛使用的量化評估指標(biāo)：召回率，精度和速度。召回率指的是能正確檢測出真實(shí)字幕的百分比。精度指的是所檢測出的字幕區(qū)域百分之多少是正確的。正確的字幕檢測指的是所檢測出的區(qū)域與該字幕真實(shí)區(qū)域至少有90%的重疊。我們用處理一幅圖像的平均時(shí)間來評估速度。

表1列出了具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出，相對于文獻(xiàn)[4]和[5]的研究，在召回率近似的前提下，我們的方法可以達(dá)到更好的精度。原因可以歸納為以下兩方面：首先，角點(diǎn)響應(yīng)相對于其他特征，自身包含更少的噪聲，也就是說，角點(diǎn)響應(yīng)比其他特征更適用于字幕檢測。其次，我們同時(shí)結(jié)合其他特征，比如顏色和區(qū)域大小等，來剔除錯(cuò)誤檢測。相比于文獻(xiàn)[7]中的研究，我們的方法更快，更有效。針對同一幅含有字幕的圖像，我們的方法僅花費(fèi)了30ms來計(jì)算角點(diǎn)響應(yīng)，字幕區(qū)域的確認(rèn)和定位也只花了40ms。而文獻(xiàn)[7]的方法，僅僅獲取Harris角點(diǎn)的位置信息就花費(fèi)了75ms，還得至少再花費(fèi)30ms來定位字幕。上述所有的測試是在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的，用的也是同一款計(jì)算機(jī)視覺軟件Hdevelop。

3 結(jié)束語

本論文提出了一種基于圖像角點(diǎn)響應(yīng)的字幕檢測和定位方法。我們的方法分為以下3個(gè)基本步驟：第一，根據(jù)圖像塊的角點(diǎn)響應(yīng)平均值對字幕區(qū)域進(jìn)行候選；第二，結(jié)合其他特征對字幕候選區(qū)域進(jìn)行確認(rèn)；第三，利用角點(diǎn)響應(yīng)值對字幕行進(jìn)行精確定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了我們所提出的字幕檢測和定位方法是非常有效的。

參考文獻(xiàn)：

[1] Li H，Doermann D， Kia O. Automatic text detection and tracking in digital video[J]. IEEE Trans. Image Processing， 2001， 9（1）： 147-156.

[2] Yu B ，Jain A. A generic system for form dropout[J]. IEEE Trans. Pattern Analysis And Machine Intelligence， vol. 18， pp. 1127–1134， 1996.

[3] Jain A K， Yu B. Automatic text location in images and video frames[J]. Pattern Recognition， 1998， 31（12）： 2055–2076.

[4] Lyu M R， Song J Q A comprehensive method for multilingual video text detection， localization， and extraction[J]. IEEE Trans. Circuits and System for Video Technology， 2005， 15（2）： 243–255.

[5] Li Xiaojun， Wang Weiqiang， Shuqiang Jiang， Qingming Huang， and Wen Gao， “Fast and effective text detection[C]// Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing （ICIP）， 2008.

[6] Hu Shiyan， Chen Minya. Adaptive fre/spl acute/chet kernel based support vector machine for text detection[C]// Proc. of the IEEE International Conference on Acoustics， Speech， and Signal Processing （ICASSP）， 2005.

[7] Xian sheng Hua， Xiang rong Chen， Liu Wenyin， et al. Automatic location of text in video frames[C]// Proceeding of ACM Multimedia 2001 Workshops： Multimedia Information Retrieval （MIR2001）， 2005.

[8] Harris C G ， Stephens M J. A combined corner andedge detector[C]. Proceeding of the 4th Alvey Vision Conference， 1988： 147-152.

[9] Rainer Lienhart， Axel Wernicke. Localizing and segmenting text in images and videos[J]. IEEE Trans.Circuits and System for Video Technology， 2002，12： 256-267.

[10] Xueming Qian， Guizhong Liu， Huan Wang， and Rui Su， “Text detection， localization， and tracking in compressed video[J]. Signal Processing： Image Communication，2007.22（P）：752-768.

[11] 李欽瑞， 呂學(xué)強(qiáng)， 李卓 等. 視頻中滾動(dòng)字幕的檢測與跟蹤[J]. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) ，2015（3）：631-636.

[12] 孫波. 數(shù)字圖像角點(diǎn)檢測算法的研究[D]. 合肥： 合肥工業(yè)大學(xué)， 2013.

[13] 張洋， 朱明. 基于角點(diǎn)檢測和自適應(yīng)閾值的新聞字幕檢測[J]. 計(jì)算機(jī)工程， 2009（13）： 186-187，210.