[发明专利]一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法

说明书

本发明公开一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法。所述方法包括：读入视频图像，如果是彩色图像将其转换为灰度图像；将其缩放至宽×高＝N×N像素；提取最高位或次高位位平面二值图像，并将其转换为一维二值序列，即为所要提取的数字图像指纹。本发明利用数字图像位平面理论，从无量纲化的缩略灰度图像中提取亮度分布特征来生成数字图像指纹，与传统的特征检测和特征编码方法相比，具有算法简单、工序少、计算量低等特点，能够实现超高清视频图像数字图像指纹的实时提取。

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法。

背景技术

当前，随着互联网传输速率的不断提高、存储成本的不断降低以及4K市场的日趋成熟，多媒体业务得到了长足的发展。2017年我国4K电视产量达3300万台，占全球4K电视总量的42％，4K电视国内销量占比近60％，远高于35％的全球平均水平。4K超高清机顶盒销量占比超过54％，三大运营商全面推广4K超高清机顶盒。预计从2018到2021年，中央广播电视总台将完成全台4K超高清频道技术系统建设，具备每天约100小时的4K节目制作能力。新技术在为人们的日常生活提供便利的同时，也极大地提升了版权保护技术的难度与门槛。传统的特征检测方法(如SIFT、SURF等)，虽然准确性较好，但需要不断地进行下采样、高斯微分函数检测特征点、统计梯度直方图生成描述子等复杂计算操作，计算数据量大、计算速度慢，实时性很难保障，无法满足高帧率、高分辨率数字图像指纹实时采集场景。本发明旨在提供一种高性能的数字图像指纹提取方法，以应对实时性较高的需求场景，同时对不同分辨率、不同宽高比和轻微旋转的相似图像亦具有一定容错能力。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法，包括以下步骤：

步骤1，读入视频图像，如果是彩色图像将其转换为灰度图像；

步骤2，将所述灰度图像缩放至宽×高＝N×N像素；

步骤3，从缩放后的灰度图像中，提取最高位或次高位位平面，得到一幅二值图像；

步骤4，从所述二值图像的左上角第一个像素开始，从左向右、由上至下依次顺序排列，得到一个一维二值序列，即为所要提取的数字图像指纹；

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过读入视频图像，如果是彩色图像将其转换为灰度图像，再将其无量纲化，提取最高位或次高位位平面的二值图像，并转换为一维二值序列，得到所要提取的数字图像指纹。本发明具有算法简单、工序少、计算量低等特点，为高帧率、高分辨率数字视频图像指纹的实时提取提供可能性。

附图说明

图1为256阶灰度图像的位平面分解示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明实施例一种基于亮度分布特征的数字图像指纹提取方法，所述方法包括：

S101、读入视频图像，如果是彩色图像将其转换为灰度图像；

S102、将所述灰度图像缩放至宽×高＝N×N像素；

S103、从缩放后的灰度图像中，提取最高位或次高位位平面，得到一幅二值图像；

S104、从所述二值图像的左上角第一个像素开始，从左向右、由上至下依次顺序排列，得到一个一维二值序列，即为所要提取的数字图像指纹。