[发明专利]适用于IPTV的视频拷贝检测方法

说明书

技术领域

本发明属于视频图像技术领域，具体涉及一种视频拷贝检测方法。

背景技术

随着Internet及无线网络的快速发展，海量的数字视频信息开始进入我们的生活。随之而来的是越来越严重的数据冗余和数字产权问题，近几年来，基于内容的拷贝检测(CBCD，Content-based Copy Detection)技术的出现提供了一个可以代替数字水印技术的识别视频和图像拷贝的方法。

已经出现的拷贝检测技术多种多样，这些方法在处理不同的数据拷贝类型时具有它们各自的优点和不足。在现代数字电视应用如IPTV(Internet Protocol TV)系统中，视频拷贝问题具有其独有的特点。

虽然在电视应用中，可能出现所有的视频拷贝类型，但统计数据表明，实际出现比重最高的几种数据拷贝类型分别是：尺寸缩放，亮度变换，视频编码变化引起的清晰度变化，人工添加图文。其中尺寸缩放变换通常是将原始图像缩放后嵌入到新的图像中去，产生所谓的“画中画”拷贝类型。另外，在IPTV应用中，每天都会产生大量的新数据，因此要求检测技术应该具有很高的检测效率。在已有的检测方法中，使用全局特征的拷贝检测技术计算效率高，能够较好地处理清晰度变化和人工添加图文问题，在适当的处理之后也可以检测亮度变换，但它对“画中画”问题往往无能为力；而使用局部特征的检测技术虽然可以处理“画中画”问题，对亮度变换和人工添加图文也具有良好的适应性，但它计算复杂性高，检测结果易受视频清晰度变化的影响而不稳定，也难以适应IPTV应用的要求。我们针对IPTV应用的特点，提出了一套快速而有效的检测方法和流程。

发明内容

本发明的目的在于提出一种快速高效的视频拷贝检测方法，并构建一个完整可用的视频拷贝检测系统。

本发明提供的视频拷贝检测方法，包括：视频“画中画”检测；视频镜头划分和聚类；视频帧相似度计算；利用K-means树构建视频镜头索引，等。

其检测流程包括如下主要步骤：

a，对于检测数据库中的视频，首先进行“画中画”检测，然后进行镜头划分和聚类，并将聚类结果利用K-means树构建索引；

b，当有新的视频需要进行检测时，首先对其进行“画中画”检测，然后进行镜头划分和聚类，利用聚类结果到步骤a)中构建的数据库索引中进行查找。

C，输出查找结果。

所述的视频“画中画”检测方法，是通过寻找那些持续稳定出现，且具有“画中画”特点的帧内图像边缘，来获得“画中画”的边界和位置。具体步骤包括：

a，对检测视频各帧进行边缘检测；

b，对视频进行加窗处理：在长度为L帧的窗体内，对出现频率超过L*r的(r为阈值因子)边缘记为候选“画中画”边缘；

c，测候选边缘的形状特征和边缘内部的内容变化幅度，如果候选边缘内部的边缘内容变化幅度过小，则可认为此边缘是原视频中出现的正常框状部分，排除是“画中画”的可能。

所述的视频镜头划分和聚类方法，其步骤为：

a，利用特定的帧相似度计算方法计算连续帧之间的相似度；

b，对检测出来镜头进行筛选，抛弃掉那些帧数过少的假镜头，从而避免镜头之间转换特效的影响；

c，为了提高检测效率，可以采用跳帧检测方法，即每隔数帧检测一次帧相似度的方法。

d，对提取出来的每个镜头，计算其中的一个或多个镜头代表帧，并利用代表帧之间的相似度计算镜头之间的相似度。

所述的特定的帧相似度计算方法，其步骤为：

a，将某一视频帧进行灰度化和直方图均衡化之后，划分为N*N的大小均等的子图，对每个子图计算其16阶灰度直方图，将计算结果归一化，则每个视频帧可以表示为N*N个16维归一化向量。

每一帧表示为：