[发明专利]一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测算法

说明书

技术领域

本发明涉及数字内容安全保护技术领域，尤其涉及一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测方法。

 

背景技术

随着视频监控技术的发展，视频安防监控在公安领域的作用越来越大，成为继刑事科学技术、技术侦查、网络侦查技术之后的第四大侦查技术。监控视频实时记录发生在监控现场的所有事件的特性，使得其作为一种视听资料成为法定八大证据之一，在司法实践和案件侦查中显现出越来越重要的地位。但是，视频监控的数字化特性导致其易被篡改，若将篡改后的监控视频作为证据使用，则会给司法实践和案件侦查带来不可估量的危害。所以为了发挥视频监控的积极作用，减少视频监控负面效应，监控视频篡改检测技术日益显示出它的重要性。

目前针对监控视频的篡改以对象删除为主，如何准确地检测监控视频发生对象删除篡改，是现阶段研究的主要问题。

通过对现有的视频篡改检测算法的分析，现有针对监控视频篡改的检测算法存在以下不足：

（1）无有效手段排除因重压缩引入的噪声，噪声的干扰导致检测的准确率低；

（2）采用固定尺寸的检测单元，对不同分辨率视频的检测效果存在较大差异；

（3）无法排除视频相邻帧之间的高度相似对检测结果带来的干扰。

 

发明内容

针对上述存在的不足，本发明的目的是提供一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测方法，用于监控视频对象删除篡改的检测。本发明方法的基本原理是利用经对象删除复制-粘贴篡改的区域具有帧间差异能量异常偏低的特性，通过统计待测监控视频帧间差异能量是否具有该特性，来判定待测监控视频是否经过对象删除篡改。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：导入待测视频序列；

步骤2：对所述的待测视频序列的每个视频帧灰度图进行中值滤波处理，得到待测视频灰度图序列；

步骤3：对所述的待测视频灰度图序列进行最匹配块标记，得到所述的每个视频帧灰度图对应的最匹配块标记图；

步骤4：对所述的最匹配块标记图进行相邻帧过滤处理；

步骤5：对所述的相邻帧过滤处理后的最匹配块标记图进行形态学滤波，判断有无篡改，有则标记篡改位置，得到检测结果。

作为优选，所述的中值滤波处理，采用的是非线性滤波方法，具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：确定需要处理的视频帧；

步骤2.2：针对所述的视频帧的每个像素，将每个像素邻域中的像素按灰度值进行排序；

步骤2.3：选择排序后得到的序列的中值作为输出的像素值。

作为优选，所述的对待测视频灰度图序列进行最匹配块标记，其具体实现包括以下子步骤：

步骤3.1：设所述的对待测视频灰度图序列总帧数P，每帧分辨率为M×N，第一帧开始取待测帧，记所述的待测帧为i帧，其中，1≤M，1≤N ，1≤i≤P；

步骤3.2：对所述的i帧，与除本身i帧外的其余P-1帧分别作差，得到i帧的(P-1)个M×N×(P-1)三维帧差矩阵；

步骤3.3：对所述的i帧的(P-1)个M×N×(P-1)三维帧差矩阵分别进行分块，共K块，并将每一块内的每个帧差的绝对值相加，得到该块内的帧差和，得所述的i帧的(P-1)个帧差和矩阵，其中，1≤K；

步骤3.4：分别对所述的K块，一一在所述的i帧的(P-1)个帧差和矩阵的同位置的帧差和中取最小值，记录最小值帧号，得到K个最小值；

步骤3.5：由所述的K个最小值，构建所述的i帧的最匹配块标记图；

步骤3.6：判断，i=P？

如果否：则执行i=i+1，然后回转执行所述的步骤3.2；

如果是：得到P张最匹配块标记图。

作为优选，所述的最匹配块标记图进行相邻帧过滤处理，其具体方式是，在所述的最匹配块标记图中将检测帧附近10帧邻域范围内的帧号均置0，保留其他帧号，对除0以外的所有数据进行连通区域标记，以消除相邻帧相似性带来的检测误差。

作为优选，其特征在于：所述的对相邻帧过滤处理后的最匹配块标记图进行形态学滤波，采用的是先腐蚀后膨胀的方法。

本发明相对于现有技术，具有以下优点和积极效果：

（1）本发明排除了视频压缩带来的噪声及帧间相似性对检测结果的影响，保证结果的准确性；