Brevet FR2793375A1 — publié le 20001110

L'invention concerne un procédé de détection automatique de bandes noires horizontales, par exemple pour la mise en oeuvre de zoom automatique d'images vidéo au format 4/3 sur des écrans 16/9. Il existe des procédés de détection automatique de formats appelés "letter box" dans la littérature anglaise, formats comportant des barres horizontales noires en haut et en bas de l'image de télévision. Ces procédés sont généralement basés sur une mesure des niveaux vidéo sur les premières et dernières lignes de l'image vidéo. C'est en fonction des niveaux de luminance moyennés sur ces premières lignes et sur ces dernières lignes qu'est détecté le format" letter box ". Ces procédés ne sont cependant pas très fiables car dépendent des réglages de luminance, du rapport signal sur bruit, de l'insertion de logos dans les bandes noires, etc... L'invention a pour but de pallier les inconvénients précités. Elle a pour objet un procédé de détection de bandes noires dans une image vidéo, caractérisé en ce que, dans une plage de luminance correspondant à de faibles valeurs de luminance: - il calcule, par ligne, une valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, c'est à dire une nombre maximum de points ayant une même valeur de luminance, pour des lignes se trouvant dans I'emplacement habituel d'une bande noire, - il effectue la moyenne de cette valeur sur ces lignes, - il calcule un seuil fonction de cette moyenne, - il compare la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences obtenue pour une nouvelle ligne, à ce seuil. Selon un mode particulier de réalisation, la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est le nombre maximum d'occurrences (Maxzone_Principal i) des points de la ligne complète ou d'une portion de ligne. Selon un autre mode de réalisation, la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est la somme des premier, deuxième et troisième plus fortes occurrences (Maxzone i) des points de la ligne complète ou d'une portion de ligne. Selon d'autres modes de réalisation, le seuil est également fonction du rapport signal à bruit de l'image. Il peut être un pourcentage de la moyenne, ce pourcentage pouvant être fonction de la valeur de la moyenne, sur ces lignes, calculée pour des occurrences correspondant aux points d'une ligne complète (Z1). Selon un mode particulier de réalisation, la valeur relative au nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est calculée pour tous les points de la ligne (Z1). Selon un autre mode de réalisation, I'image est découpée en zones verticales (Z2, Z3, Z4), et la valeur relative au nombre d'occurrences, pour une ligne, est calculée pour les seuls points de la portion de ligne correspondant à cette zone. La comparaison peut être effectuée pour différentes zones. Selon un mode particulier de réalisation, le seuil est relatif à Maxzone_Principal i pour un rapport signal à bruit élevé et à Maxzone i pour un rapport signal à bruit faible. La comparaison peut être effectuée sur plusieurs images et la détection peut dépendre d'un critère de fiabilité fonction du nombre de détection identiques pour les différentes images. Le critère de fiabilité peut également être fonction du nombre de détection identiques pour les différentes zones. L'invention a pour principal avantage une détection fiable des bandes noires et donc des formats" letter box" même si la vidéo porteuse d'information, c'est à dire les lignes vidéo en dehors des bandes noires, est voisine des niveaux du noir. L'affichage d'un logo dans une bande noire ne gène pas une telle détection du fait que la détection peut se faire par zones verticales pour détecter ou éliminer les effets des petites incrustations présentes dans les bandes noires. Les caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront mieux de la description suivante, donnée à titre d'exemple et en référence aux figures annexées o: - la figure 1 représente une image au format letterbox - la figure 2a représente un histogramme correspondant à un niveau de noir homogène, - la figure 2b représente un histogramme correspondant à des niveaux différents de noir, - la figure 3a représente une répartition de l'image en zones pour le calcul des histogrammes, - la figure 3b représente un histogramme correspondant à la zone 1, - la figure 3c représente un histogramme correspondant aux zones 2 à 4. - la figure 4a représente un histogramme pour lequel la valeur de seuil prise en compte est le nombre maximum d'occurrences, - la figure 4b représente un histogramme pour lequel la valeur de seuil prise en compte est relative à la somme des première, deuxième et troisième plus fortes occurrences. La figure 1 représente une image vidéo au format 4/3 comportant une bande noire supérieure et une bande noire inférieure et affichée sur un écran 16/9. Les cotés droit et gauche de l'écran sont remplis par des barres noires verticales. Dans un exemple d'utilisation du procédé, un zoom automatique est déclenché par la détection des barres horizontales pour afficher une image plein écran. La détection des bandes noires revient en fait à déterminer dans l'image la première et la _dernière ligne de vidéo porteuse d'information que l'on appellera par la suite vidéo "active ". La première ligne de la vidéo "active ", sur la figure l, est référencée 1 et la dernière ligne est référencée 2. Le principe de l'algorithme mis en oeuvre dans l'invention repose sur la comparaison d'une valeur correspondant au nombre maximum de pixels ayant une même valeur de luminance dans les faibles niveaux, sur une ligne vidéo, à un seuil dépendant de la qualité de l'image à traiter. Un critère définissant la qualité de l'image est donc évalué en fonction du niveau de bruit dans l'image et aussi suivant la répartition par ligne des points de vidéo sur un histogramme de luminance pour les faibles niveaux, par exemple inférieurs à 63. Plus le noir sera "pur", plus la valeur du maximum de l'histogramme sera grande. La figure 2a représente un histogramme correspondant à des bandes noires horizontales ayant un niveau de noir homogène. Le repère utilisé pour l'histogramme correspond, pour l'axe des ordonnées, au nombre d'occurrences, c'est à dire au nombre d'échantillons et pour l'axe des abscisses, aux valeurs de luminance. Dans le cas considéré, les 720 échantillons correspondant à une ligne vidéo ont une même valeur de luminance. Les histogrammes sont décrits par la suite, dans le même repère. La figure 2b représente un histogramme correspondant à des niveaux différents de noir. Le niveau de luminance le plus fréquent, dans l'exemple illustré, apparaît pour 160 échantillons parmi les 720 échantillons d'une ligne. Il s'agit du pic premier maximum sur une ligne d'échantillons. Pour des raisons de fiabilité de détection, et afin de tenir compte des incrustations ou logos affichés ou de tout type d'affichage dans des zones définies dans les bandes noires, la caractérisation de l'image se fait sur plusieurs zones, dans notre exemple sur quatre zones. La figure 3a représente de telles zones: - une première zone Z1 correspondant à la largeur d'une ligne de l'image au format 4/3, soit 720 points, - une deuxième, troisième et quatrième zone Z2, Z3, Z4 correspondant au premier tiers, deuxième tiers et troisième tiers d'une ligne vidéo, soit 240 points pour chaque zone. La figure 3b représente un histogramme correspondant à la zone 1. Les valeurs Pmax, Dmax et Tmax sont respectivement les premier, deuxième et troisième maxima relatifs au nombre d'échantillons par valeur de luminance. ls correspondent donc aux trois valeurs de faible luminance, inférieures à 63 dans notre exemple, les plus couramment rencontrées sur une ligne. Les valeurs caractéristiques choisies pour la zone 1 sont, pour chaque ligne, le nombre maximum de valeurs de luminance identiques Pmax et la somme des valeurs Pmax, Dmax et Tmax. La figure 3c représente un histogramme correspondant à la zone 2, 3 ou 4. Pour ces zones, la valeur caractéristique choisie est la valeur Pmax,. Il s'agit donc de l'occurrence maximale pour la portion de ligne correspondant à la zone i. Les différentes valeurs caractéristiques sont extraites par ligne video et l'on a donc des histogrammes correspondant à 720 échantillons pour la zone 1 et 240 échantillons pour chacune des autres zones. Les critères de qualité choisis correspondent aux valeurs moyennes de ces valeurs caractéristiques mesurées, pour une image ou une trame, sur une partie de l'image se trouvant dans l'emplacement habituel d'une bande noire de l'image. Il s'agit par exemple d'une moyenne sur les n premières lignes vidéo affichées. Dans un exemple particulier, n= 16. A titre comparatif, une bande noire correspond à plusieurs dizaines de lignes vidéo. Par la suite, on utilisera la terme générique image pour désigner indifféremment une image ou une trame. On a donc les cinq critères de qualité suivants: - niveau de bruit calculé de manière connue pour une image ou un ensemble d'images ou bien précalculé, par exemple si les conditions de transmission de l'image n'influent pas sur sa valeur. - valeur moyenne, sur l'ensemble des n lignes de chacune des zones i, de la valeur Pmax,, ce qui donne quatre valeurs appelées Maxzone_Principal, pour les quatre zones i. - valeur moyenne, sur l'ensemble des n lignes de chacune des zones i, de la somme Pmax + Dmax + Tmax, ce qui donne quatre valeurs appelées Maxzone, pour les quatre zones i Ces critères de qualité, qui sont donc relatifs à la pureté du noir, sont évalués pour unernmage. Des seuils sont ensuite définis pour chacun de ces critères pour la détection des bandes noires. Ce sont les valeurs des critères de qualité obtenues pour les n premières lignes de l'image qui sont exploitées pour le calcul des seuils et pour détecter la vidéo " active " sur les lignes suivantes. Les valeurs de seuil calculées sont fonction du rapport signal à bruit. Pour une image non bruitée (rapport signal à bruit S/B > 30 dB), un premier test est effectué sur la valeur Maxzone,. Si cette valeur est supérieure à 480 démontrant une bonne pureté du noir, le seuil choisi pour la zone i (ValPure,) est la valeur MaxzonePrincipal, abaissée d'une marge de l'ordre de 12%. La figure 4a montre un tel exemple. Si cette valeur est inférieure ou égale à 480, la valeur de seuil choisie pour la zone i (ValSeuil,) est la valeur Maxzonei, abaissée d'une marge de 25% si Maxzone_Principal, est inférieur ou égal à 240 ou bien abaissée d'une marge de 18% si MaxzonePrincipal1 est supérieur à 240 et correspond donc à une plus grande pureté de noir. La figure 4b montre un exemple ou le seuil est calculé par rapport à Maxzone,. Les marges sont d'autant moins grandes que la qualité de l'image est bonne. Des valeurs minima de seuil sont imposées, 270 pour la zone 1 et 270/3 pour les autres zones, lorsque les valeurs de seuil calculées sont inférieures à ces valeurs plancher. L'exemple d'algorithme précédent est repris ci-après, complété pour les autres valeurs de rapport signal à bruit (image peu bruitée et image très bruitée). On remarquera que, dans le cas d'une image très bruitée, les valeurs de seuil plancher sont supérieures afin de conserver une bonne fiabilité dans les détections. 1) Signal / Bruit > 30dB si (Maxzone 1 > 480), alors la valeur de seuil est: Val_Pure,= MaxzonePrincipal, - Maxzone_Principal /8 (-12%) ou bien si (Maxzone _ 480): et si (Maxzone_Principal1 240), alors: Val_Seuilj = Maxzone, Maxzone, /8 - Maxzone, /16 (-18%) sauf si (Val_seuil, 480), alors: Val_Seuil, = Maxzone, - Maxzone, /16 (-6%) ou bien, si (Maxzone 480), alors Val_Seuil1= 480 sauf si (Valseui12.34 > 160), alors Val_Seuil2.3= 160 Ainsi, selon la valeur de la moyenne, sur les n premières lignes, de la somme des trois premiers maxima de l'histogramme, Maxzone1, et de la valeur du bruit, la détection se fait, pour chaque ligne suivante j, soit en comparant la somme des trois premiers maxima par ligne pour cette ligne j (Pmax,+Dmax,+Tmax,),igne, au seuil associé (Val_seuil,), soit en comparant la valeur du premier maximum pour cette ligne j (Pmaxi),,gnj au seuil associé (Val_pure,). Pour une image qualifiée de " pure ", l'information utile est contenue dans la valeur de Pmax,. La détection sur cette valeur seule est plus précise. Ces comparaisons se font pour chacune des zones et donc en prenant les valeurs des maxima pour chaque partie de la ligne j correspondant à une zone. L'adaptation de la valeur de seuil en fonction de la pureté du noir permet d'être plus précis dans la détection. Si l'image est trouvée peu bruitée, homogène, lors des mesures sur les premières lignes, le seuil calculé peut être plus proche de la valeur moyenne calculée correspondante (c'est à dire avoir une faible marge). Ces ajustages de seuils, lorsque la qualité de l'image est déclarée bonne, permettent une détection des incrustations, des logos... même s'ils n'affectent qu'une très faible zone de l'image. Les critères suivants peuvent être utilisés pour valider ou définir une ligne comme vidéo" active ". - la partie de l'image dans laquelle se trouvent la ou les lignes détectées comme "vidéo active ", par exemple le premier tiers et le dernier tiers de l'image. Pour une image de 288 lignes, la zone de validation de la détection peut se trouver par exemple entre la ligne 16 et la ligne 288/3 pour la partie supérieure de l'image et la ligne 288x2/3 et 288-16 pour la partie inférieure. _= _: - le nombre de détections identiques sur chacune des 4 zones de la même trame - le nombre d'échantillons et la position du premier maximum. (le niveau de confiance est fonction de l'importance du pic et de la valeur du noir). Un critère temporel peut être ajouté. Les 4 valeurs détectées, correspondant aux 4 zones, plus la valeur choisie, sont mémorisées pour chaque trame, sur p trames. Ensuite une procédure majoritaire par zone est effectuée pour déterminer, par zone, la ligne " top" correspondant à la première ligne de l'image et la ligne " bottom" correspondant à la dernière ligne de l'image porteuse d'information. La présence d'un logo dans une zone peut ainsi être détectée avec une grande fiabilité. On donne une pondération supérieure au critère spatial ou temporel selon le type de détection souhaité, c'est à dire selon que l'on souhaite ignorer le logo ou pas, conserver les bandes noires ou pas en présence d'un logo... REVENDICATIONS 1 Procédé de détection de bandes noires (1, 2) dans une image vidéo, caractérisé en ce que, dans une plage de luminance correspondant à de faibles valeurs de luminance: - il calcule, par ligne, une valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, c'est à dire une nombre maximum de points ayant une même valeur de luminance, pour des lignes se trouvant dans I'emplacement habituel d'une bande noire, - il effectue la moyenne de cette valeur sur ces lignes, - il calcule un seuil fonction de cette moyenne, - il compare la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences obtenue pour une nouvelle ligne, à ce seuil. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est le nombre maximum d'occurrences (Maxzone_Principal i) des points de la ligne complète ou d'une portion de ligne. 3 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur relative à un nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est la somme des premier, deuxième et troisième plus fortes occurrences (Maxzone i) des points de la ligne complète ou d'une portion de ligne. 4 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le seuil est également fonction du rapport signal à bruit de l'image. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le seuil est un pourcentage de la moyenne. 6 Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que le pourcentage est fonction de la valeur de la moyenne, sur ces lignes, calculée pour des occurrences correspondant aux points d'une ligne complète (Z1). ll 7 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur relative au nombre maximum d'occurrences, pour une ligne, est calculée pour tous les points de la ligne (Zl). 8 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'image est découpée en zones verticales (Z2, Z3, Z4), et en ce que la valeur relative au nombre d'occurrences, pour une ligne, est calculée pour les seuls points de la portion de ligne correspondant à cette zone. 9 Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la comparaison est effectuée pour différentes zones. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le seuil est relatif à Maxzone_Principal i pour un rapport signal à bruit élevé. 11 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le seuil est relatif à Maxzone i pour un rapport signal à bruit faible. 12 Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la comparaison est effectuée sur plusieurs images. 13 Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la détection est fonction d'un critère de fiabilité fonction du nombre de détection identiques pour les différentes zones. 14 Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que la détection est fonction d'un critère de fiabilité fonction du nombre de détection identiques pour les différentes images.