[发明专利]基于固定视频的马赛克检测实现方法

说明书

本发明涉及图像识别领域，其公开了一种基于固定视频的马赛克检测实现方法，实现对视频马赛克进行高效准确地自动化检测。该方法包括以下步骤：a.准备一段经过预处理的视频，所述预处理为：为视频的每一帧图像添加时间戳；为每一秒视频设置一个二维码，使得每一秒视频中的每一帧图像具有相同的二维码；b.提取该段视频中各帧图像的特征值并存储，形成标准特征库；c.在进行马赛克检测时，利用待测设备播放该段视频，通过计算机实时抓取视频图像进行图像采集；d.计算采集的图像的特征值，并与标准特征库中的特征值进行比对，从而判断视频是否出现马赛克。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种基于固定视频的马赛克检测实现方法。

背景技术

在传统机顶盒中，TUNER性能测试的主要判断依据是视频马赛克，在OTT和IPTV机顶盒中，视频播放马赛克是检验机顶盒内存性能、软件可靠性的重要测试依据。因此，视频马赛克检测十分重要。但是由于马赛克出现时机随机、图形不规则，特别是对于有后处理功能的机顶盒，进行图像修复后马赛克的形状更加复杂。导致了马赛克自动化检测一直是行业的一个痛点和难点。

研究人员曾经利用边缘检测直线和矩形的方法来判断马赛克，但由于边缘检测本身有其局限性，导致视频内容中直线和棋盘、窗户等规则图像容易被误判,同时部分复杂的图像内容中的马赛克容易被漏检。也有采用马赛克特征预先分析和深度学习的方式对马赛克特征值进行分类和学习，但是由于视频图像的复杂性和马赛克进行叠加以后的形成的最终图像更加复杂，导致先行学习的特征完全对不上。

因此，目前行业中基本上都是采用人工判断的方式进行视频马赛克测试，效率低，成本高，漏检和误检率也居高不下。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于固定视频的马赛克检测实现方法，实现对视频马赛克进行高效准确地自动化检测。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：

基于固定视频的马赛克检测实现方法，包括以下步骤：

a.准备一段视频；

b.提取该段视频中各帧图像的特征值并存储，形成标准特征库；

c.在进行马赛克检测时，利用待测设备播放该段视频，通过计算机实时抓取视频图像进行图像采集；

d.计算采集的图像的特征值，并与标准特征库中的特征值进行比对，从而判断视频是否出现马赛克。

作为进一步优化，步骤b中，对视频中的各帧图像进行以下处理，以提取各帧图像的特征值：

b1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8；

b2.简化色彩：将图像转化成灰度图像；

b3.计算DCT：计算图片的DCT变换，得到32*32的DCT系数矩阵；

b4.缩小DCT：只保留DCT系数矩阵左上角的8*8规模的DCT系数矩阵；

b5.计算平均值：计算DCT的均值；

b6.计算特征值：设置所述8*8规模的DCT系数矩阵的64位hash值作为该图像的特征值：对于8*8规模的DCT系数矩阵，将矩阵中大于等于DCT均值的值设为“1”，将小于DCT均值的值设为“0”；

在提取到各帧图像的特征值后，将各帧图像的特征值与对应帧的序号进行关联存储在数据库中，从而形成标准特征库。

作为进一步优化，步骤c中，所述计算机通过HDMI采集卡抓取待测设备的相应接口向计算机输出的视频图像来进行图像采集。

作为进一步优化，步骤c中，所述待测设备为传统机顶盒或IPTV或OTT机顶盒；所述利用待测设备播放该段视频的方法是：