静态标识区域检测方法及模块、芯片、电子设备和介质

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种静态标识区域检测方法及模块、芯片、电子设备和介质。

背景技术

通常，在个人计算机(Personal Computer，PC)或者高清晰度电视(HighDefinition Television，HDTV)中，为了在具有诸如帕尔制(PAL)或者国家电视委员会系统(National Television System Committee，NTSC)的各种各样的广播信号标准的节目之间兼容，可以执行帧速率转换帧速率转换(Frame Rate Conversion，FRC)。

帧速率转换指的是每秒输出的帧数目的转换，其目的是解决运动画面播放时视觉效果不佳的问题。尤其是，当帧速率被提高的时候，可能需要插入新的帧，称为插入帧。为了产生该插入帧，可以使用运动估计(Motion Estimation，ME)。运动估计可以包括搜索在先前帧和当前帧之间最相似的块。运动矢量(MotionVector，MV)可以表示运动估计时块运动的幅度。

在帧速率转换过程中，一般需要将图像中的静态标识区域分离出来。但是，现有的视频图像的静态标识区域检测方法存在着检测准确率低的问题。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种静态标识区域检测方法，以提高静态标识区域检测的准确性。

为解决上述问题，本发明提供一种静态标识区域检测方法，所述方法包括：

分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，，在所述下一图像帧中确定对应的同位图像块；所述同位像素点在下一图像帧中的坐标位置与所述像素点在所述待检测图像帧中的坐标位置相同；

在所述待检测图像帧的上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；

分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；

基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

可选地，在判断对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算和第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算是否具有可靠性，且对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向是否具有一致性之后，所述方法还包括：

基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算可靠性和对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算可靠性的信息，以及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量方向的一致性的信息，为所述待检测图像帧中对应的像素点设置对应的局部置信度标识；

以对应的像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第二图像块；

基于对应的第二图像块内的所有像素点的局部置信度标识，计算对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息；所述局部置信度信息用于标识对应的像素点与对应的第二图像内的其他像素点在时域和空域上的一致性的信息；

基于计算得到的对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息，确定待检测图像帧中的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

相应地，本发明实施例还提供了一种静态标识区域检测模块，包括：

确定单元，适于分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在所述下一图像帧中确定对应的同位图像块；所述同位像素点在下一图像帧中的坐标位置与所述像素点在所述待检测图像帧中的坐标位置相同；

搜索单元，适于在所述上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；

计算单元，适于分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；

检测单元，适于基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

相应地，本发明实施例还提供了一种芯片，所述芯片上集成有上述的检测模块。

相应地，本发明实施例还提供了一种设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上述任一项所述的检测方法。

相应地，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于实现如上述任一项所述的检测方法。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

本发明实施例中的静态标识区域检测方法：分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在所述下一图像帧中确定对应的同位图像块；在所述上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。因对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，可以用于确定待检测图像帧中对应的像素点在视频前后帧的时域和空域上的一致性信息，故可以提高静态标识区域识别的准确性。

进一步地，在判断对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算是否具有可靠性，或者对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的计算是否具有可靠性，或者对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向是否具有一致性之后，所述方法还包括：基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算可靠性和对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算可靠性的信息，以及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量方向的一致性的信息，为所述待检测图像帧中对应的像素点设置对应的局部置信度标识；以对应的像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第二图像块；基于对应的第二图像块内的所有像素点的局部置信度标识，计算对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息；所述局部置信度信息用于标识对应的像素点与对应的第二图像内的其他像素点在时域和空域上的一致性的信息；基于计算得到的对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息，确定待检测图像帧中的像素点是否为静态标识区域内的像素点。因所述局部置信度信息，可以用于标识对应的像素点与对应的第二图像内的其他像素点在时域和空域上的一致性的信息，故可以进一步提高静态标识区域识别的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例中的一种静态标识区域检测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中的另一种静态标识区域检测方法的流程示意图；

图3为本发明实施例中的又一种静态标识区域检测方法的流程示意图；

图4为本发明实施例中一种计算当前像素点相对于第一图像块的相似度局部执行度的示意图；

图5为本发明实施例中的一种静态标识区域检测模块的框架结构示意图；

图6为本发明一实施例所提供的电子设备的硬件结构图。

具体实施方式

由背景技术可知，现有的静态标识区域检测方法存在着检测准确率低的问题。

根据所处的运动状态不同，一般可以将视频图像帧中的对象分为静态对象和运动对象。其中，静态对象为视频图像帧处于静止状态的对象，如背景物体、文字字幕等；运动对象，则为视频图像帧中处于运动状态的对象，如行驶的车辆、跑步的人物等。

静态标识属于视频图像帧中的静态对象中的一种，其为包括诸如台标、字幕抑或是菜单图形界面(On-Screen Display，OSD)等短时间或长时间处于静止状态的标识等，在呈现的视频图像中处于图像的顶层。

但是，现有的静态标识区域检测方法无法准确地将背景物体与静态标识区域进行准确地区分，存在着识别准确率低的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种静态标识区域检测方法，包括：分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在所述下一图像帧中确定对应的同位图像块；在所述上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

本发明实施例提供的静态标识区域检测方法中，对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量可以用于确定待检测图像帧中对应的像素点在视频前后帧的时域和空域上的一致性信息，以此对视频图像中的静态标识区域进行识别，可以提高静态标识区域识别的准确性。

图1示出了本发明实施例中的一种静态标识区域检测方法的流程图。参见图1，一种静态标识区域检测方法，用于对视频图像中的静态标识区域进行检测，具体可以包括：

步骤S101，分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在所述下一图像帧中确定对应的同位图像块；所述同位像素点在下一图像帧中的坐标位置与所述像素点在所述待检测图像帧中的坐标位置相同；

步骤S102，在所述待检测图像帧的上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；

步骤S103，分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；

步骤S104，基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

上述的方案，基于第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，可以确定待检测图像帧中对应的像素点在时域和空域上的一致性信息，可以提高静态标识区域识别的准确性。

为使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合图2至图4对本发明的具体实施例做详细的说明。

请参见图2，本发明实施例中的一种静态标识区域检测方法，具体可以包括如下的步骤：

步骤S201，获取待检测图像帧，并对待检测图像帧中的像素点进行遍历，获取遍历至的当前像素点。

为了便于描述，将待检测图像帧记为f(t)，将待检测图像帧f(t)中遍历至的当前像素点记为f(x0，y0，t)。其中，t表示待检测图像帧对应的时间，x0、y0分别表示待遍历至的当前像素点的水平轴(或称为X轴)坐标和竖直轴(或称为Y轴)坐标。

步骤S202，以遍历至的当前像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在下一图像帧中确定对应的同位图像块。

将待检测图像帧f(t)的前一帧图像记为f(t-1)，并将待检测图像帧f(t)的下一帧图像记为f(t+1)。

所述同位像素点为下一图像帧f(t+1)中的像素点，其坐标位置与当前待检测的像素点f(x0，y0，t)在所述待检测图像帧f(t)中的坐标位置相同，记为f(x0，y0，(t+1))。

所述第一图像块为当前的待检测图像帧f(t)中以遍历至的当前像素点f(x0，y0，t)为中心且大小M*N(M和N均为大于1的整数)的图像块，记为Block1(t)。其中，所述第一图像块Block1(t)的大小，即M和N的数值可以根据计算复杂度和精度的需求进行设置，只要所设置的第一图像块Block1(t)的大小小于待检测图像帧的大小即可，在此不做限定。

所述同位图像块为下一图像帧f(t+1)中以同位像素点f(x0，y0，(t+1))为中心的图像块，记为Block1(t+1)。对应的同位图像块Block1(t+1)与对应的第一图像块Block1(t)的大小相同。

步骤S203，在待检测图像帧的上一图像帧和下一图像帧中搜索与所述第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与所述同位图像块相似的图像块，分别作为第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块。

在具体实施中，可以采用已有的搜索算法，如全局算法，三步搜索算法或菱形搜索算法等，在上一图像帧f(t-1)和下一图像帧f(t+1)中分别搜索与第一图像块Block1(t)相似的图像块，并在待检测图像帧f(t)中搜索与同位图像块Block1(t+1)相似的图像块，并将搜索得到的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块分别记为SB1(t-1)、SB2(t+1)和SB3(t)。

本发明一实施例中，通过计算绝对误差和(Sum of Absolute Differences，SAD)确定对应的相似图像块。具体而言，所述第一相似图像块SB1(t-1)为上一图像帧f(t-1)中与第一图像块Block1(t)之间具有最小SAD的图像块，第二相似图像块SB2(t+1)为下一图像帧f(t+1)中与第一图像块Block1(t)之间具有最小SAD的图像块，所述第三相似图像块SB3(t)为待检测图像帧f(t)中与所述同位图像块Block1(t+1)之间具有最小SAD的图像块。

本发明一实施例中，采用如下的公式计算对应的图像块之间的绝对误差和；

其中，D(i,j)表示对应的图像块之间的绝对误差和，(i,j)为对应的图像块中位于左上角的起始点位置，S(i+M,j+N)表示对应的图像块，T(M,N)表示对应的匹配模板，W表示对应的图像块的宽度，H表示对应的图像块的高度。

当通过上述的公式(1)计算得到的D(i,j)的值为最小时，认定以该位置(i,j)为起点的M*N像素块与匹配模板T(M,N)最匹配，将D(i,j)对应的图像块作为相应的相似图像块。

可以理解的是，还可以采用其他的方式确定第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)，本领域的技术人员可以根据实际的需要进行选择，在此不做限定。

步骤S204，分别计算所述第一图像块指向所述第一相似图像块的第一运动矢量和所述第一图像块指向所述第二相似图像块的第二运动矢量，并计算所述同位图像块指向所述第三相似图像块的第三运动矢量。

将第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量分别记为vec1(x0，y0)、vec2(x0，y0)和vec3(x0，y0)。其中，第一运动矢量vec1(x0，y0)用于指示第一相似图像块SB1(t-1)与第一图像块Block1(t)之间的运动方向的信息；第二运动矢量vec2(x0，y0)用于指示第一图像块Block1(t)与第二相似图像块SB2(t+1)之间的运动方向的信息；第三运动矢量vec3(x0，y0)用于指示同位图像块Block1(t+1)与第三相似图像块SB3(t)之间的运动方向的信息。

在具体实施中，第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的计算方式可以采用已有的图像块之间的运动矢量计算的算法进行，在此不做限定。

步骤S205，判断所述第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算是否具有可靠性，或者第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算是否具有可靠性，或者第一运动矢量与第二运动矢量和第三运动矢量之间的方向是否具有一致性；当判断结果为是时，可以执行步骤S206；反之，则可以执行步骤S207。

在具体实施中，当所述第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)为通过计算具有最小的绝对误差和(SAD)确定时，判断第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1和第三相似图像块SB3(t)的相似度计算是否具有可靠性，也即判断第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)对应的绝对误差和计算是否具有可靠性。

本发明一实施例中，判断所述第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1和第三相似图像块SB3(t)对应的绝对误差和计算是否具有可靠性的方法，包括：

获取第一相似图形块SB1(t-1)与第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD1、第二相似图形块SB2(t+1)与第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD2及第三相似图形块SB3(t)与同位图像块Block1(t+1)之间的绝对误差和SAD3。

将第一相似图形块SB1(t-1)与第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD1与预设的第一绝对误差和阈值sad_th1进行比较；当确定第一相似图形块SB1(t-1)与所述第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD1小于第一绝对误差和阈值sad_th1时，则确定第一相似图像块SB1(t-1)的绝对误差和计算具有可靠性；反之，则确定第一相似图像块SB1(t-1)的绝对误差和计算非具有可靠性。

将第二相似图形块SB2(t+1)与第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD2与第二绝对误差和阈值sad_th2进行比较，当确定第二相似图形块SB2(t+1)与所述第一图像块Block1(t)之间的绝对误差和SAD2小于第二绝对误差和阈值sad_th2时，则确定第二相似图形块SB2(t+1)的绝对误差和计算具有可靠性；反之，则确定第二相似图形块SB2(t+1)的绝对误差和计算非具有可靠性。

将第三相似图形块SB3(t)与同位图像块Block1(t+1)之间的绝对误差和SAD3与第三绝对误差和阈值sad_th3进行比较，当确定第三相似图形块SB3(t)与同位图像块Block1(t+1)之间的绝对误差和SAD3小于第三绝对误差和阈值sad_th3时，则确定第三相似图形块SB3(t)的绝对误差和计算具有可靠性；反之，则确定第三相似图形块SB3(t)的绝对误差和计算非具有可靠性。

在具体实施中，第一绝对误差和阈值sad_th1、第二绝对误差和阈值sad_th2和第三绝对误差和阈值sad_th3可以根据实际的需要设置为相同或不同，在此不做限定。

可以理解的是，当所述第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1和第三相似图像块SB3(t)对应的绝对误差和计算均具有可靠性时，表明当前像素点视频图像前后帧上的相似性较大，而静态标识区域内的像素点在视频图像前后帧上的相似性较小。因此，当第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1和第三相似图像块SB3(t)的绝对误差和计算具有可靠性时，表明当前像素点具有为非静态标识区域内的像素点的可能性。

本发明一实施例中，判断第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算是否具有可靠性的方法，包括：

将第一运动矢量vec1(x0，y0)的水平分量vec1(x0)与第一水平分量阈值vecx th1进行比较，并将第一运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec1(y0)与第一竖直分量阈值vecyth1进行比较；当第一运动矢量vec1(x0，y0)的水平分量vec1(x0)大于第一水平分量阈值vecx th1，且第一运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec1(y0)大于第一竖直分量阈值vecyth1时，确定对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)的计算具有可靠性；反之，则对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)的计算非具有可靠性；

将第二运动矢量vec2(x0，y0)的水平分量vec2(x0)与第二水平分量阈值vecx th2进行比较，并将第二运动矢量vec2(x0，y0)的竖直分量vec2(y0)与第二竖直分量阈值vecyth2进行比较；当第二运动矢量vec2(x0，y0)的水平分量vec2(x0)大于第二水平分量阈值vecx th2，且第二运动矢量vec2(x0，y0)的竖直分量vec2(y0)大于第二竖直分量阈值vecyth2时，对应的第二运动矢量vec2(x0，y0)的计算具有可靠性；反之，则对应的第二运动矢量vec2(x0，y0)的计算非具有可靠性；

将第三运动矢量vec3(x0，y0)的水平分量vec3(x0)与第三水平分量阈值vecx th3进行比较，并将第三运动矢量vec3(x0，y0)的竖直分量vec3(y0)与第三竖直分量阈值vecyth3进行比较；当第三运动矢量vec3(x0，y0)的水平分量vec3(x0)大于第三水平分量阈值vecx th3，且第三运动矢量vec3(x0，y0)的竖直分量vec3(y0)大于第三竖直分量阈值vecyth3时，则对应的第三运动矢量vec3(x0，y0)的计算具有可靠性；反之，则对应的第三运动矢量vec3(x0，y0)的计算非具有可靠性；

在具体实施中，第一水平分量阈值vecx th1、第二水平分量阈值vecx th2和第三水平分量阈值vecx th3可以根据实际的需要设置为相同或不同；第一竖直分量阈值vecyth1、第二竖直分量阈值vecy th2和第三竖直分量阈值vecy th3可以根据实际的需要设置为相同或不同，在此不做限定。

可以理解的是，当第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算具有可靠性时，表明当前像素点f(x0，y0，t)在视频前后帧方向上的运动矢量较大，而静态标识区域内的像素点属于静态对象，其运动矢量是约为零的运动矢量。因此，当第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算具有可靠性时，表明所述像素点具有为非静态标识区域内的像素点的可能性。

本发明一实施例中，判断第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec2(x0，y0)之间的方向是否具有一致性的方法，包括：

计算第一运动矢量vec1(x0，y0)的水平分量vec1(x0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)的水平分量vec2(x0)的差值绝对和|vec1(x0)-vec2(x0)|，并计算第一运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec1(y0)和第二运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec2(y0)的差值绝对和|vec1(y0)-vec2(y0)|，计算|vec1(x0)-vec2(x0)|与|vec1(y0)-vec2(y0)|之和，作为第一绝对差值和dif_1；

计算第一运动矢量vec1(x0，y0)的水平分量vec1(x0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的水平分量vec3(x0)的差值绝对和|vec1(x0)-vec3(x0)|，并计算第一运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec1(y0)和第三运动矢量vec1(x0，y0)的竖直分量vec3(y0)的差值绝对和|vec1(y0)-vec3(y0)|，并计算|vec1(x0)-vec3(x0)|与|vec1(y0)-vec3(y0)|之和，作为第二绝对差值和dif_2；

当确定第一绝对差值dif_1和与第二绝对差值和dif_2之和小于绝对差值和阈值dif_th时，确定第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向具有一致性。

在具体实施中，绝对差值和阈值dif_th可以根据实际的需要设置，在此不做限定。

可以理解的是，第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向具有一致性时，表明当前像素点的运动矢量在视频图像前后帧方向上具有一致性，而静态标识区域内的像素点的运动矢量在视频图像前后帧方向上的一致性较差。因此，当第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算具有可靠性时，表明当前像素点具有为非静态标识区域内的像素点的可能性。

步骤S206，将遍历至的当前像素点判定为非静态标识区域内的像素点。

在具体实施中，当判定所述第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)的相似度计算具有可靠性，或者第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算具有可靠性，或者第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向具有一致性时，可以将遍历至的当前像素点f(x0，y0，t)认定为非静态标识区域内的像素点。

执行步骤S207，将遍历至的当前像素点判定为静态标识区域内的像素点。

在具体实施中，当判定所述第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)的相似度计算非具有可靠性，且第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算非具有可靠性，以及第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向非具有一致性时，将遍历至的当前像素点f(x0，y0，t)认定为非静态标识区域内的像素点。

执行步骤S208，判断待检测图像帧中的所有像素点是否遍历完成；当判断结果为是时，可以执行后续的图3中的步骤；反之，则可以执行步骤S209。

执行步骤S209，获取待检测图像帧中的下一像素点，将所获取的下一像素点作为遍历至的当前像素点，并从步骤S202开始执行，直至待检测图像帧中的所有像素点全部遍历完成。

执行上述的步骤S201～S209，通过待检测图像帧中的每个像素点在视频前后帧上的相似度、运动矢量和运动矢量方向一致性方面具有的特点，便可以对像素点是否为静态标识区域内的像素点进行判定。本发明另一实施例中，为了进一步提高检测的准确性，可以基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算是否具有可靠性，为对应的像素点设置对应的相似度局部置信度标识；基于对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算是否具有可靠性，为对应的像素点设置对应的运动矢量局部置信度标识；基于第一运动矢量与第二运动矢量和第三运动矢量之间的方向是否具有一致性，为对应的像素点设置对应的运动矢量一致性局部置信度标识。

具体地：

当对应的第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)的相似度计算具有可靠性时，将对应的像素点(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y，t)设置为第一数值；反之，当对应的第一相似图像块SB1(t-1)、第二相似图像块SB2(t+1)和第三相似图像块SB3(t)的相似度计算非具有可靠性时，将对应像素点(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y，t)设置为第二数值。

当对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算具有可靠性时，将对应的像素点(x，y，t)的运动矢量局部置信度标识vec_flag_mux(x，y，t)设置为第三数值；反之，当对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)、第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)的运动矢量计算非具有可靠性时，将对应的相似度局部置信度标识设置为第四数值。

当对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向具有一致性时，将对应的像素点(x，y，t)的运动矢量一致性局部置信度标识vec_flag_mux(x，y，t)设置为第五数值；反之，当对应的第一运动矢量vec1(x0，y0)与第二运动矢量vec2(x0，y0)和第三运动矢量vec3(x0，y0)之间的方向非具有一致性时，将对应的运动矢量一致性局部置信度标识设置为第六数值。

在具体实施中，所述第一数值、第二数值、第三数值、第四数值、第五数值和第六数值可以根据实际的需要进行设置，只要所设置的第一数值和第二数值不同，第三数值和第四数值不同，第五数值和第六数值不同即可。本发明一实施例，所述第一数值、第三数值和第五数值相同，均为1；所述第二数值、第四数值和第六数值相同，均为0。

采用上述的方式，为待检测图像帧中的每个像素点分别设置对应的相似度局部置信度标识、运动矢量局部置信度标识和运动矢量一致性局部置信度标识之后，便可以采用像素点对应的相似度局部置信度标识、运动矢量局部置信度标识和运动矢量一致性局部置信度标识，将像素点与周围的其他像素点在时域和空域上的一致性进行比较，以进一步确定像素点是否为静态标识区域内的像素点，具体请参见图3：

执行步骤S301，对待检测图像帧中的所有像素点进行遍历，获取遍历至的当前像素点。

执行步骤S302，以遍历至的当前像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第二图像块。

所述第二图像块包括所述待检测图像帧中当前待检测的像素点，以及位于当前待检测的像素点的领域范围内的其它像素点，记为Block2(t)。

在具体实施中，所述第二图像块Block2(t)的大小为a*b。本领域的技术人员可以理解的是，所述第二图像块Block2(t)的大小可以根据实际的需要设置为a*b，其中的a为第二图像块Block2(t)中每一行的像素点的个数，b为第二图像块Block2(t)中每一列的像素点的个数，且a和b均为大于或等于2的整数。

在具体实施中，第二图像块Block2(t)与第一图像块Block1(t)可以相同或者不同，也即a的数值可以与M的数值相同或不同，b的数值可以与N的数值相同或不同，本领域的技术人员可以根据实际的需要进行设置，在此不做限制。

执行步骤S303，计算当前像素点相对于对应的第二图像块的相似度局部置信度、运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度。

本发明一实施例中，计算当前像素点f(x0，y0，t)相对于对应的第二图像块Block2(t)的相似度局部置信度doc1的方法，包括：

首先，获取当前像素点f(x0，y0，t)对应的第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y)。其中，所述第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y)的计算方法请参见前述对应部分的介绍，不再赘述。

请参见图4，当获取到对应的第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y，t)时，将各个像素点f(x，y，t)的相似度局部置信度标识sad_flag_mux(x，y，t)分别置于对应像素点位置(x，y)处，便可以得到对应的第一标识矩阵sad_flag_mux(t)。

之后，将所述第一标识矩阵sad_flag_mux(t)与预设的第一标识模板mask1(t)执行点乘后求和运算，得到当前像素点f(x0，y0，t)相对于所述第二图像块Block2(t)的相似度局部置信度doc1。其中，第一标识模板mask1(t)与第一标识矩阵sad_flag_mux(t)为大小相同的矩阵，即都为a*b大小的矩阵，且第一标识模板mask1(t)内的每个元素均为非负整数。

计算当前像素点f(x0，y0，t)相对于对应的第二图像块Block2(t)的运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度的方法与上述的计算当前像素点f(x0，y0，t)相对于所述第二图像块Block2(t)运动矢量局部置信度的方法类似。具体地：

本发明一实施例中，计算当前像素点f(x0，y0，t)相对于对应的第二图像块Block2(t)的运动矢量局部置信度doc2的方法包括：

获取对应的第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)对应的运动矢量局部置信度标识vec_flag_mux(x，y，t)。其中，所述第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)的运动矢量局部置信度标识vec_flag_mux(x，y)的计算方法请参见前述对应部分的介绍，不再赘述。

当获取到对应的第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)对应的运动矢量局部置信度标识vec_flag_mux(x，y，t)时，将对应的第二图像块Block2(t)内的各个像素点f(x，y，t)对应的运动矢量局部置信度标识vec_flag_mux(x，y，t)分别置于对应像素点位置(x，y)处，便可以得到对应的第二标识矩阵vec_flag_mux(t)。

最后，将所述第二标识矩阵vec_flag_mux(t)与第二标识模板mask2(t)执行点乘后求和运算，便可以得到当前像素点f(x0，y0，t)相对于所述第二图像块Block2(t)的运动矢量局部置信度doc2。其中，第二标识模板mask2(t)与第二标识矩阵vec_flag_mux(t)为大小相同的矩阵，即都为a*b大小的矩阵，且第二标识模板mask2(t)内的每个元素均为非负整数。

本发明一实施例中，计算当前像素点f(x0，y0，t)相对于所述第二图像块Block2(t)的运动矢量一致性局部置信度doc3的方法包括：

首先，获取对应的第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)对应的运动矢量一致性局部置信度标识dif_flag_mux(x，y，t)。其中，所述第二图像块Block2(t)内的每个像素点f(x，y，t)的运动矢量一致性局部置信度标识dif_flag_mux(x，y，t)的计算方法请参见前述对应部分的介绍，不再赘述。

之后，将获取到的第二图像块Block1(t)内的每个像素点f(x，y，t)对应的运动矢量一致性局部置信度标识dif_flag_mux(x，y，t)分别置于对应像素点位置(x，y)处，便可以得到对应的第三标识矩阵dif_flag_mux(t)。

最后，将所述第三标识矩阵dif_flag_mux(t)与第三标识模板mask3(t)执行点乘后求和运算，便可以得到所述像素点f(x0，y0，t)相对于所述第二图像块Block2(t)的运动矢量一致性局部置信度doc3。其中，第三标识模板mask3(t)与第三标识矩阵dif_flag_mux(t)为大小相同的矩阵，即都为a*b大小的矩阵，且第三标识模板mask3(t)内的每个元素均为非负整数。

步骤S304，分别计算当前像素点相对于对应的第二图像块的相似度局部置信度、运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度对应的第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值。

本发明一实施例中，可以采用如下的方式，计算得到当前像素点f(x0，y0，t)的相似度局部置信度doc1、运动矢量局部置信度doc2和运动矢量一致性局部置信度doc3对应的第一贡献分值score1、第二贡献分值score2和第三贡献分值score3：

(a)在计算相似度局部置信度doc1对应的第一贡献分值score1时，将当前像素点f(x0，y0，t)的相似度局部置信度doc1分别与预设的第一相似度局部置信度阈值sad_flag_th1和第二相似度局部置信度阈值sad_flag_th2进行比较；当当前像素点f(x0，y0，t)的相似度局部置信度doc1小于第一相似度局部置信度阈值sad_flag_th1时，将对应的第一贡献分值score1设置为第七数值；当当前像素点f(x0，y0，t)的相似度局部置信doc1大于或等于第一相似度局部置信度阈值sad_flag_th1且小于第二相似度局部置信度阈值sad_flag_th2时，将对应的第一贡献分值score1设置为第八数值；当当前像素点f(x0，y0，t)的相似度局部置信度doc1大于或等于第二相似度局部置信度阈值sad_flag_th2时，将对应的第一贡献分值score1设置为第九数值。

其中，第一相似度局部置信度阈值sad_flag_th1与第二相似度局部置信度阈值sad_flag_th2可以根据实际的需要进行设置，只要所设置的第一相似度局部置信度阈值sad_flag_th1小于第二相似度局部置信度阈值sad_flag_th2即可。

(b)在计算当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量局部置信度doc2对应的第二贡献分值score2时，将当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量局部置信度doc2分别与预设的第一运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th1和第二运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th2进行比较；当当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量局部置信度doc2小于第一运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th1时，将对应的第二贡献分值score2设置为第十数值；当当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量局部置信度doc2大于或等于第一运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th1且小于第二运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th2时，将对应的第二贡献分值score2设置为第十一数值；当对应的运动矢量局部置信度doc2大于或等于第二运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th2时，将对应的第二贡献分值score2设置为第十二数值。

其中，第一运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th1与第二运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th2可以根据实际的需要进行设置，只要所设置的第一运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th1小于第二运动矢量局部置信度阈值vec_flag_th2即可。

(c)在计算当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量一致性局部置信度doc3对应的第三贡献分值score3时，将当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量一致性局部置信度doc3分别与预设的第一运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th1和第二运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th2进行比较；当当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量一致性局部置信度doc3小于第一运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th1时，将对应的第三贡献分值score3设置为第十三数值；当当前像素点f(x0，y0，t)的运动矢量一致性局部置信度doc3大于或等于第一运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th1且小于第二运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th2时，将对应的第三贡献分值score3设置为第十四数值；当运动矢量一致性局部置信度doc3大于或等于阈值第二运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th2时，将对应的第三贡献分值score3设置为第十五数值。

其中，第一运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th1与第二运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th2可以根据实际的需要进行设置，只要所设置的第一运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th1小于第二运动矢量一致性局部置信度阈值dif_flag_th2即可。

可以理解的是，所述第七至第十五数值可以根据检测需要设置，只要所设置的第七数值、第八数值和第九数值不同，第十数值、第十一数值和第十二数值不同，第十三数值、第十四数值和第十五数值不同即可，在此不做限制。

本发明一实施例中，所述第七数值、第十数值和第十三数值为0，所述第八数值、第十一数值和第十四数值为1，所述第九数值、第十二数值和第十五数值均为2。

执行步骤S305，基于计算得到的第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值，计算得到当前像素点对应的识别分值。

本发明一实施例中，在计算得到当前像素点对应的第一贡献分值score1、第二贡献分值score2和第三贡献分值score3时，采用如下的公式计算得到所述像素点对应的识别分值Score：

Score＝(score1*a1)+(score2*a2)+(score3*a3) (1)

且：

a1+a2+a3＝1 (2)

其中，a1、a2和a3分别表示第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值对应的权重。

执行步骤S306，判断当前像素点对应的识别分值是否大于或等于预设的识别阈值；当判断结果为是时，可以执行步骤S307；反之，则可以执行步骤S308。

在具体实施中，所述识别阈值score_th可以根据静态标识区域识别的需要进行设置，在此不做限制。

执行步骤S307，将当前像素点标识为非静态标识区域内的像素点。

在具体实施中，当确定前像素点f(x0，y0，t)对应的识别分值score大于或等于预设的识别阈值score_th时，表明当前像素点f(x0，y0，t)与第二图像块Block2(t)内的其他像素点f(x，y，t)在时域和空域上具有一致性，符合非静态标识区域内的像素点的特点，故可以确定待检测图像帧中的当前像素点f(x0，y0，t)为非静态标识区域内的像素点。此时，可以将当前像素点f(x0，y0，t)对应的标识logo_flag设置对应的数值，如1，以在后续可以通过该标识logo_flag的数值确定当前像素点f(x0，y0，t)为非静态标识区域内的像素点。

执行步骤S308，将当前像素点标识为非静态标识区域内的像素点。

在具体实施中，当确定前像素点f(x0，y0，t)对应的识别分值score小于预设的识别阈值score_th时，表明当前像素点f(x0，y0，t)与第二图像块Block2(t)内的其他像素点f(x，y，t)在时域和空域上均不具有一致性，符合静态标识区域内的像素点的特点，故可以确定待检测图像帧中的当前像素点f(x0，y0，t)为静态标识区域内的像素点。此时，可以将当前像素点f(x0，y0，t)对应的标识logo_flag设置对应的数值，如0，以在后续可以通过该标识logo_flag的数值确定当前像素点f(x0，y0，t)为静态标识区域内的像素点。

执行步骤S309，判断所述待检测图像帧中的所有像素点是否遍历完成；当判断结果为是时，则结束操作；当判断结果为否时，可以执行步骤S310。

执行步骤S310，获取所述待检测图像帧中的下一像素点，将下一像素点作为遍历至的当前像素点，并从步骤S302重新开始执行，直至所述待检测图像帧中的所有像素点全部遍历完成。

上述对本发明实施例中的静态标识区域检测方法进行了详细的描述，下面将对静态标识区域检测方法对应的模块进行介绍。

图5示出了本发明实施例中的一种静态标识区域检测模块的框架结构示意图。参见图5，一种静态标识区域检测模块50，可以包括确定单元501、搜索单元502、计算单元503和检测单元504，其中：

所述确定单元501，适于分别以待检测图像帧中的各个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第一图像块，并以待检测图像帧的下一图像帧中的同位像素点为中心，在所述待检测图像帧的下一图像帧中确定对应的同位图像块；所述同位像素点在下一图像帧中的坐标位置与所述像素点在所述待检测图像帧中的坐标位置相同；

所述搜索单元502，适于在所述待检测图像帧的上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块相似的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块相似的图像块，分别作为对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块；

所述计算单元503，适于分别计算对应的第一图像块指向对应的第一相似图像块的第一运动矢量和对应的第一图像块指向对应的第二相似图像块的第二运动矢量，并计算对应的同位图像块指向对应的第三相似图像块的第三运动矢量；

所述检测单元504，适于基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量，判断所述待检测图像帧中对应的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

本发明一实施例中，所述搜索单元502，适于分别在所述待检测图像帧的上一图像帧和下一图像帧中搜索与对应的第一图像块之间具有最小绝对误差和的图像块，并在待检测图像帧中搜索与对应的同位图像块之间具有最小绝对误差和的图像块，作为所述第一相似图像块、所述第二相似图像块和所述第三相似图像块。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于判断对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算是否具有可靠性，或者对应第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算是否具有可靠性，或者对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向是否具有一致性；当确定对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算具有可靠性，或者对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算具有可靠性，或者对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向具有一致性时，确定对应的像素点为非静态标识区域内的像素点；反之，则确定对应的像素点为静态标识区域内的像素点。

本发明一实施例中，检测单元504，适于当对应的第一相似图形块与对应的第一图像块之间的绝对误差和小于第一绝对误差和阈值，确定对应的第一相似图像块的相似度计算具有可靠性；反之，则确定对应的第一相似图像块的相似度计算非具有可靠性；当对应的第二相似图形块与对应的第一图像块之间的绝对误差和小于第二绝对误差和阈值时，确定对应的第二相似图像块的相似度计算具有可靠性；反之，则确定对应的第二相似图像块的相似度计算非具有可靠性；当对应的第三相似图形块与对应的同位图像块之间的绝对误差和小于第三绝对误差和阈值时，确定对应第三相似图像块的相似度计算非具有可靠性；反之，则确定对应的第三相似图像块的相似度计算非具有可靠性。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当对应的第一运动矢量的水平分量大于第一水平分量阈值，且对应的第一运动矢量的竖直分量大于第一竖直分量阈值时，确定对应的第一运动矢量的计算具有可靠性；反之，则确定对应的第一运动矢量的计算非具有可靠性；当对应的第二运动矢量的水平分量大于第二水平分量阈值，且对应的第二运动矢量的竖直分量大于第二竖直分量阈值时，确定对应的第二运动矢量的计算具有可靠性；反之，则确定对应的第二运动矢量的计算非具有可靠性；当对应的第三运动矢量的水平分量大于第三水平分量阈值，且对应的第三运动矢量的竖直分量大于第三竖直分量阈值时，确定对应的第三运动矢量标的计算具有可靠性；反之，则确定对应的第三运动矢量的计算非具有可靠性。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于计算对应的第一运动矢量与对应的第二运动矢量的水平分量的差值绝对和与对应的第一运动矢量和对应的第二运动矢量的竖直分量的差值绝对和之和，作为第一绝对差值和；计算对应的第一运动矢量和对应的第三运动矢量的水平分量的差值绝对和与对应的第一运动矢量和对应的第三运动矢量的竖直分量的差值绝对和之和，作为第二绝对差值和；当确定第一绝对差值和与第二绝对差值和之和小于绝对差值和阈值时，确定对应的第一运动矢量与第二运动矢量和第三运动矢量的方向具有一致性；反之，则确定对应的第一运动矢量与对应的第二运动矢量和对应的第三运动矢量的方向非具有一致性。

本发明一实施例中，所述检测单元504，还适于在判断对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算是否具有相似性，对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算是否具有可靠性，以及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向是否具有一致性之后，基于对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算可靠性和对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算可靠性的信息，以及对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量方向的一致性的信息，为所述待检测图像帧中的像素点设置对应的局部置信度标识；以所述待检测图像帧中每个像素点为中心，在所述待检测图像帧中确定对应的第二图像块；基于对应的第二图像块内的所有像素点的局部置信度标识，计算对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息；所述局部置信度信息用于标识对应的像素点与对应的第二图像内的其他像素点在时域和空域上的一致性的信息；基于计算得到的对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息，确定待检测图像帧中的像素点是否为静态标识区域内的像素点。

在具体实施中，所述局部置信度标识，包括相似度局部置信度标识、运动矢量局部置信度标识和运动矢量一致性局部置信度标识中至少一种；对应的像素点相对于对应的第二图像块的局部置信度信息，包括相似度局部置信度、运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度中至少一种。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当确定对应的第一相似图像块、第二相似图像块和第三相似图像块的相似度计算具有可靠性时，将对应的像素点的相似度局部置信度标识设置为第一数值；反之，则将对应的像素点的相似度局部置信度标识设置为第二数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当确定对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的运动矢量计算具有可靠性时，将对应的像素点的运动矢量局部置信度标识设置为第三数值；反之，则将对应的像素点的运动矢量局部置信度标识设置为第四数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当对应的第一运动矢量、第二运动矢量和第三运动矢量的方向具有一致性时，将对应的像素点的运动矢量一致性局部置信度设置为第五数值；反之，则将对应的像素点的运动矢量一致性局部置信度标识设置为第六数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于分别基于对应的第二图像块内的所有像素点的相似度局部置信度标识、运动矢量局部置信度标识和运动矢量一致性局部置信度标识，计算对应的像素点相对于对应的第二图像块的相似度局部置信度、运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度；分别计算所述相似度局部置信度、运动矢量局部置信度和运动矢量一致性局部置信度对应的第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值；基于计算得到的第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值，计算得到对应的像素点的识别分值；当计算得到的识别分值小于预设的识别阈值时，将对应的像素点标识为非静态标识区域内的像素点。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于分别获取对应的第二图像块内的所有像素点的相似度局部置信度标识，并将所获取的对应的第二图像块内的所有像素点的相似度局部置信度标识分别置于对应像素点位置处，组成对应的第一标识矩阵；将对应的第一标识矩阵与第一标识模板执行点乘后求和运算，得到所述像素点相对于对应的第二图像块的相似度局部置信度。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于分别获取对应的第二图像块内的所有像素点的运动矢量局部置信度标识，并将所获取的对应的第二图像块内的所有像素点的运动矢量局部置信度标识分别置于对应像素点位置处，组成对应的第二标识矩阵；将对应的第二标识矩阵与第二标识模板执行点乘后求和运算，得到对应的像素点相对于对应的第二图像块的运动矢量局部置信度。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于分别获取对应的第二图像块内的所有像素点的运动矢量一致性局部置信度标识，并将所获取的对应的第二图像块内的所有像素点的运动矢量一致性局部置信度标识分别置于对应像素点位置处，组成对应的第三标识矩阵；将对应的第三标识矩阵与第三标识模板执行点乘后求和运算，得到对应的像素点相对于对应的第二图像块的运动矢量一致性局部置信度。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当对应的像素点的相似度局部置信度小于预设的第一相似度局部置信度阈值时，将对应的第一贡献分值设置为预设的第七数值；当对应的像素点的相似度局部置信度大于或等于所述第一相似度局部置信度阈值且小于预设的第二相似度局部置信度阈值时，将对应的第一贡献分值设置为第八数值；当对应的像素点的相似度局部置信度大于或等于所述第二相似度局部置信度阈值时，将对应的第一贡献分值设置为第九数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当对应的像素点的运动矢量局部置信度小于预设的第一运动矢量局部置信度阈值时，将对应的第二贡献分值设置为第十数值；当对应的像素点的运动矢量局部置信度大于或等于所述第一运动矢量局部置信度阈值且小于预设的第二运动矢量局部置信度阈值时，将对应的第二贡献分值设置为第十一数值；当对应的像素点的运动矢量局部置信度大于或等于所述第二运动矢量局部置信度阈值时，将对应的第二贡献分值设置为第十二数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于当对应的像素点的运动矢量一致性局部置信度小于预设的第一运动矢量一致性局部置信度阈值时，将对应的第三贡献分值设置为第十三数值；当对应的像素点的运动矢量一致性局部置信度大于或等于所述第一运动矢量一致性局部置信度阈值且小于预设的第二运动矢量一致性局部置信度阈值时，将对应的第三贡献分值设置为第十四数值；当对应的像素点的运动矢量一致性局部置信度大于或等于所述第二运动矢量一致性局部置信度阈值时，将对应的第三贡献分值设置为第十五数值。

本发明一实施例中，所述检测单元504，适于求取对应的第一贡献分值、第二贡献分值和第三贡献分值的加权和，作为对应的像素点的识别分值。

相应地，本发明实施例还提供一种芯片，该芯片上集成有所述的静态标识区域检测模块。其中，静态标识区域检测模块请参见前述部分的介绍，不再赘述。

相应地，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以通过装载程序的形式执行上述静态标识区域检测的方法。

本发明实施例提供的电子设备的一种可选硬件结构可以如图6所示，包括：至少一个处理器01，至少一个通信接口02，至少一个存储器03和至少一个通信总线04。

在本发明实施例中，处理器01、通信接口02、存储器03、通信总线04的数量为至少一个，且处理器01、通信接口02、存储器03通过通信总线04完成相互间的通信。

通信接口02可以为用于进行网络通信的通信模块的接口，如GSM模块的接口。

处理器01可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器03可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

其中，存储器03存储有一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令被处理器01执行以实现本发明实施例的辅助图形的配置方法。

需要说明的是，上述实现的电子设备还可以包括与本发明实施例公开内容可能并不是必需的其他器件(未示出)；鉴于这些其他器件对于理解本发明实施例公开内容可能并不是必需，本发明实施例对此不进行逐一介绍。

本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于实现本发明实施例提供的静态标识区域检测方法。

上述本发明的实施方式是本发明的元件和特征的组合。除非另外提及，否则所述元件或特征可被视为选择性的。各个元件或特征可在不与其它元件或特征组合的情况下实践。另外，本发明的实施方式可通过组合部分元件和/或特征来构造。本发明的实施方式中所描述的操作顺序可重新排列。任一实施方式的一些构造可被包括在另一实施方式中，并且可用另一实施方式的对应构造代替。对于本领域技术人员而言明显的是，所附权利要求中彼此没有明确引用关系的权利要求可组合成本发明的实施方式，或者可在提交本申请之后的修改中作为新的权利要求包括。

本发明的实施方式可通过例如硬件、固件、软件或其组合的各种手段来实现。在硬件配置方式中，根据本发明示例性实施方式的方法可通过一个或更多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器等来实现。

在固件或软件配置方式中，本发明的实施方式可以模块、过程、功能等形式实现。软件代码可存储在存储器单元中并由处理器执行。存储器单元位于处理器的内部或外部，并可经由各种己知手段向处理器发送数据以及从处理器接收数据。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。