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【摘要】在數字電視視頻監測的過程中，應用圖像識別技術能夠加強視頻監測的質量，提高視頻監督效率，圖像識別技術能夠智能化地對視頻中的圖像進行識別與分析，根據既定的要求對圖像內容進行篩選，能夠有效提高電視信號傳輸的穩定性，保證觀眾觀看電視節目的觀感。圖像識別技術能夠及時地發現數字電視節目圖像中存在的問題并做出糾正，充分利用計算機來代替人工檢測，在提高視頻監測效果的情況下還能降低人力資源投入。以圖像識別技術在數字電視視頻監測中的應用意義，針對數字電視視頻中較常出現的問題進行了羅列，且對圖像識別技術在數字電視視頻監測中的應用進行了淺析，期望能夠給電視媒體人一定的參考。
【關鍵詞】圖像識別技術；數字電視；視頻監測
隨著我國科學技術的發展，媒體行業也發生了較大的轉變。電視媒體作為我國的主流媒體，有著大量穩定的受眾，大部分的人民群眾均依靠電視作為媒介來接收訊息與消息，但是在信息技術與互聯網技術的支持下，新媒體的誕生使受眾出現了分流。電視需要進行不斷地創新來應對市場的變化，運用現代化科學技術提高電視媒體的市場競爭力，才能夠推動電視媒體的可持續化發展。在電視媒體發展的過程中，數字電視的誕生進一步推動了大眾生活質量的提升，數字電視在人民群眾的生活中得到了廣泛應用。在進行數字電視視頻監測的過程中，圖像識別技術是不可或缺的現代化技術之一，圖像識別技術能夠智能化的辨別視頻圖像內容，使電視視頻質量得到充分的保障。
1圖像識別技術
圖像識別技術是對圖像樣本進行分析，通過輸入相應的數據信息，對圖像進行預處理和處理保證圖像內容與電視節目需求相符。圖像識別技術能夠根據圖像的具體特征對圖像進行分析處理，合理地對圖像進行分類，通過這一技術能夠篩選出更具有應用價值的圖像內容。并且，在出現圖像異常的情況下，圖像識別技術能夠讓系統第一時間發現廣播電視節目的圖像異常，將其反饋給技術操作人員，操作人員采用正確的方式對電視視頻進行合理的處理，達到實時監測數字電視視頻的目的。圖像識別技術需在建設完善的圖像識別系統中應用，系統本身具有智能化的功能，能夠對數字電視視頻樣本圖像中的內容進行實時監測，依照既定的流程對圖像進行分類識別。圖像識別的4個步驟如下。步驟1獲取圖像信息系統數字電視，將視頻內容進行信息截取，使視頻中的圖片信息轉化為數字化圖片內容，再將數字化圖片輸入到系統計算機中等待后續處理。步驟2對圖像進行預處理，將系統截取的原始圖像轉變為適合計算機和系統進行后續處理及信息獲取的形式，將特征進行突出化處理，突出圖像的變化，便于操作人員找到其中的差別。步驟3系統提取圖像的具體特征，將圖像的數據信息進行整理、加工、分析和分類，將圖像中的本質特點進行更突出的體現，便于工作人員進行辨別與觀察。步驟4工作人員需要對圖片信息數據進行分類判決，根據系統提取的圖像特征與基礎參數，工作人員對信息內容進行分類和識別得到最終的識別結果，根據識別結果選擇正確的圖像處理方式，維護數字電視節目的正常播放[1]。
2圖像識別技術在數字電視視頻監測中的應用意義
2.1提高數字電視視頻質量
圖像識別技術的應用能夠實時監測數字電視視頻中出現的異常情況，在出現異常情況時工作人員會在系統中做出判定。根據系統顯示情況，選擇合理的處理方式對電視視頻的播放進行糾正，能夠為數字電視視頻質量做出更高的保障。在應用圖像識別技術之前，也會安排工作人員進行電視視頻監測，這種人工監測的方式很容易出現紕漏，一旦基礎的工作人員專注度不足時，則無法快速對圖像異常進行反應。通過應用圖像識別技術能夠智能化地掌控電視視頻質量，在出現視頻圖像異常時能夠及時地進行自動化處理，避免出現影響觀眾觀感的圖像，能夠最大限度地保障數字電視的視頻質量[2]。
2.2實現廣播電視臺的工作創新
傳統廣播電視的工作模式并不適用于新媒體時代，根據各個地區廣播電視臺中媒體人的實際工作情況來看，在部分現代化建設較為緩慢的電視臺中降低了數字電視視頻質量，觀眾的視頻觀看會受到嚴重的影響。工作人員的工作模式未得到有效的創新，對現代化技術的應用深度不足，工作流程較為繁雜，對基層工作人員的需求量較大，人力資源投入成本較高。但在部分建設完善的現代化設備電視臺中，工作人員的工作模式也隨之改變。工作流程簡單，基本上均是應用現代化設備來開展工作，對人力資源的技術水平要求較高，但對人力資源的數量要求較低，為廣播電視臺的管理提供了便捷，也充分體現了廣播電視臺的工作創新。在當下的廣播電視臺中，圖像識別技術是很重要的一項現代化技術，其在數字電視內容傳播的過程中發揮著不可或缺的作用。
2.3減輕視頻監測人員的工作負擔
在傳統的工作模式下，視頻監測人員采用輪班倒的方式，實現廣播電視臺所有電視節目的實時監測。該監測方式不僅耗費人力資源，也讓監測人員有較大的工作負擔，其需要保證自身在工作過程中有高度集中的注意力，才能夠為電視視頻監測效果作出更高的保障。在圖像識別技術應用后，不僅可以減少視頻監測人員的數量，還能夠降低數字電視視頻監測人員的工作壓力，其只需要對系統進行正確的操作即可。該技術的應用能夠讓系統對數字電視節目的內容進行實時監測，當視頻圖像出現異常情況系統會進行自動警示，工作人員采取正確的處理辦法維持視頻圖像的可觀看性即可[3]。
2.4提高廣播電視媒體的市場競爭力
在新媒體時代，廣播電視媒體不再是大眾接收信息與資訊的唯一渠道。能夠傳播信息的渠道越來越多，媒體市場競爭力不斷增大，這對于廣播電視媒體來說有著較大的發展壓力。廣播電視媒體人需要認識到市場的變化，不斷創新自身節目的傳播形式與傳播內容來提高網絡電視媒體的市場競爭力。觀眾在觀看廣播電視節目的時候，最注重的就是電視節目的觀看感受及內容，當圖像出現異常的時候會嚴重影響觀眾的觀感。應用圖像識別技術則可以有效避免這一情況的發生，讓數字電視視頻圖像的質量有所提升，也能給予觀眾更強的視覺沖擊感和更好地觀看體驗，有效提高廣播電視媒體的市場競爭力。
3數字電視視頻中較常出現的問題
3.1黑場故障
黑場故障是指廣播電視節目在播出的過程中受到信號干擾或信號傳輸卡頓的影響，畫面出現黑屏或藍屏、綠屏等情況。觀眾完全看不到電視節目播出內容，只能看到單一的演示畫面，不僅會造成觀眾對電視節目內容了解的缺失，還會嚴重影響觀眾的觀看體驗感。在出現黑場故障的時候，大部分的觀眾均會選擇轉臺觀看其他廣播電視臺的電視節目，這就會讓廣播電視節目出現受眾銳減的現象，嚴重影響廣播電視節目的收視率。
3.2靜幀故障
靜幀故障是指廣播電視節目在播出的過程中突然停留在某一個固定畫面，在出現靜幀故障的時候，廣播電視節目會停止播出?？赡軙幸纛l的滾動，畫面一直停留在卡頓前的最后一針，不僅會讓廣播電視節目畫面中的嘉賓尷尬，還會影響到觀眾觀看后續的節目內容。造成靜幀故障的原因較多，當觀眾的電視機出現故障的時候，也可能會出現畫面靜幀的情況，廣播電視臺中信號傳輸器出現卡頓、失效的問題時，也可能會出現靜幀故障。但在出現故障時，工作人員需要第一時間對信號的傳遞情況及設備的運作情況進行排查[4]。
3.3馬賽克故障
有部分數字電視視頻在播放的過程中可能會出現馬賽克故障，馬賽克故障是指畫面中出現馬賽克形態的圖像。出現的馬賽克故障不一定是以灰色、白色、黑色為主的馬賽克，還可能是以圖像作為底色的馬賽克，也會被大部分觀眾看作為畫面清晰度降低的反映，實際上是信號傳遞過程中信號強度、穩定性受到了影響造成了視頻畫面不清晰的現象。造成視頻出現馬賽克故障的原因如下：1）有非法信號入侵接收器，對多條信號難以進行智能辨別，在靜幀受到其他信號的影響時主信號的強度下降，造成視頻清晰度下降。2）由于信號傳輸設備故障的影響，造成圖像傳輸信號下降或信號不穩定，致使出現馬賽克故障。3）信道是視頻信號傳輸的主要渠道之一，在信道性能下降的情況下，信號的傳輸會受到嚴重的影響，畫質也會下滑，從而出現馬賽克故障[5]。
4圖像識別技術在數字電視視頻監測中的實際應用
4.1在黑場故障檢測中的應用
黑場故障的主要特征就是出現純色的畫面，只需要應用圖像識別技術對視頻信號的圖像灰度進行分析與判斷，就能夠了解到圖像是否出現黑場故障。這與故障圖像純色顏色關聯度并不大，其最主要就是存在著純色的畫面，當圖像中不存在真彩色畫面時，就是電視黑場故障的體現。在進行黑場故障檢測的過程中應用逐像素點對黑場進行檢測是最為實用、最為廣泛的檢測方式，倘若圖像中所有的像素值均相同，則表明數字電視視頻畫面出現了黑場故障。在實際應用的過程中，逐像素點這一檢測方式也會出現誤差，當個別畸點存在著不同像素值的情況下，也會被媒體人認為出現黑場故障[6]。除此之外，濾波方式也能夠對黑場故障進行檢測，濾波檢測方式也屬于圖像識別技術的一種。其算法較為復雜，需要更為專業的技術人員對圖像進行算法輸入與分析，在檢測圖像時，將圖像分割成多個小區域，每個小區域內的灰度值作為特征進行提取，將所有小區域的特征進行匹配與對比，倘若所有的特征值均能做到完全匹配，則被認為是黑場故障。該檢測方式在實際工作中的應用較少，因其算法較為復雜，對工作人員的技術水平要求較高，在大部分的廣播電視臺中，技術人員均不會運用復雜的算法來進行黑場故障的檢測，而在進行靜幀故障時，則會用到該方式進行辨別。
4.2在靜幀故障檢測中的應用
靜幀故障會出現畫面持續的現象，當畫面停留在某一幀的時間過長，則表明出現了靜幀故障。靜幀故障與黑場故障雖都屬于數字電視視頻處于靜態畫面，但存在著較大的區別。其區別在于靜幀故障的圖像畫面中存在著多樣化的圖像內容，與數字電視節目視頻內容有一定的重疊性，但是黑場故障則全是相同的畫面。因此，靜幀故障的檢測與黑場故障的檢測也存在著一定的差別，雖然均會應用到圖像識別技術，但是靜幀故障的檢測會運用到更為復雜的算法，其畫面的灰度與圖像均不相同，如要進行辨別則需要進行多種畫面的分析。靜幀故障的辨別會運用到圖像灰度的分析，在進行圖像識別后將圖像分割為多個均等的小區域，每個小區域均存在著相應的特征值，將特征值提取后制作成為表格，便于后續工作人員對圖像的狀態進行判斷。特征值是相鄰2幀圖像對應分割區域的灰度差，當出現靜幀故障的情況下，灰度差則為0或接近0。在進行灰度差計算以后，同一區域內鄰近2幀的灰度差較大，則說明視頻圖像未出現靜幀故障。在進行灰度差判斷之后，還需要對特征值的匹配程度進行判斷。靜幀故障的判斷與黑場故障的判斷方式不同，黑場判斷是在同1幀內對不同畫面區域的特征值進行比對與判斷，而靜幀故障則是對相鄰2幀的同一區域特征值進行判斷。倘若在同一區域內相鄰的2針，特征值有無數個點在變化，則說明圖像未出現靜幀故障[7]。
4.3在馬賽克故障檢測中的應用
在電視臺錄制廣播電視節目的過程中，攝像機會將實地場景進行真實拍攝，無論是任何物體均存在著邊緣，攝像機也能夠清晰地記錄物體的邊緣。當出現馬賽克故障的時候，物體的邊緣會變得非常模糊，觀眾在觀看電視節目時也會出現較差的觀感，為此降低了觀眾的視覺體驗感。因此，即使在未出現馬賽克故障的情況下，大部分的廣播電視臺在錄制電視節目中也會應用清晰度更高的攝像機來保障拍攝畫面的清晰程度，使畫面中所有物品均有良好的邊緣感，讓大眾對圖像內容有更清晰的理解，以提高電視節目的錄制質量。當然，在信號傳輸的過程及節目播出的過程中，可能會存在著不可控因素導致數字電視視頻出現馬賽克故障。在出現馬賽克故障的時候，系統需要進行檢測，工作人員也需要對故障進行修復。馬賽克故障的檢測方法較多，較為常用的檢測方式為差分邊緣檢測和Robert邊緣檢測算子這2種。1）差分邊緣檢測是利用像素值的一階導數算子，在灰度迅速變化處得到極值來進行奇異點的檢測。這種檢測方式需要保持差分方向與邊緣方向垂直，對多個方向的邊緣進行檢測，從而得出多個方向的差分值，根據得到的數據進行圖像判斷。2）Robert邊緣檢測算子需對圖像類對角方向相鄰幀像素值的差進行計算。在實際應用的過程中，圖像中每個像素點均會應用到相鄰2幀的模板進行卷積運算，為避免出現負值，在進行邊緣檢測的過程中會去絕對值，保障卷積運算結果的正向性。Robert算子會直接計算圖像的差分，不包含圖像平滑，因此不能抑制到圖像中存在的噪聲，對陡峭邊緣低噪聲的圖像響應良好。除此之外，在進行馬賽克故障檢測的過程中，需合理應用圖像識別技術。結合多種一階導數算子檢測方式對圖像的故障情況進行檢測，除上述提到2個檢測方式外，還存在著Laplacian邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、Canny邊緣檢測算子等。這些算法均能夠對馬賽克故障進行有效檢測判斷出圖像的狀態，從而采取正確的處理方式[8]。
5總結
綜上所述，數字電視視頻監測能夠有效避免電視畫面出現黑場、馬賽克、彩條等現象，不僅保證了電視節目內容的完整輸出，還為觀眾的觀看體驗感做出了更高的保障。傳統的電視視頻監測方式無法得到良好的監測效果，且需要投入大量的人力資源，加大了電視媒體的發展壓力。引入圖像識別技術能夠轉變傳統的視頻監測工作模式，使數字電視視頻監測變得更加便捷，且能夠大幅度提升數字電視視頻監測效果。
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作者：安群星 單位：河南省廣播電視局監聽監看中心