[发明专利]视频数据处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及多媒体技术领域，尤其涉及一种视频数据处理方法及装置。

背景技术

视频哈希值是视频数据唯一且极其紧凑的数值表示形式，视频哈希算法作为一种视频数据处理方法，可用于视频数据的检索和认证。根据视频哈希算法预先构建视频数据的数据库，而后传输该视频数据，在传输过程中，可以通过计算该视频数据的哈希值，并查找数据库来确定是否存在侵权行为。较好的视频哈希算法需要具有良好的唯一性和稳健性，其中唯一性指对于不同的视频数据，其哈希值是截然不同的；稳健性指视频数据在经过一些内容保持的操作后，其哈希值保持不变或基本不变。此外，考虑到哈希系统的实时性，哈希算法的技术代价也是一个重要的考虑因素。

现有技术提出了一种针对帧间缓变化视频数据的视频哈希算法，该方法包括以下步骤：

步骤401、将输入的视频数据剥离为单独的帧，由于视频一般为彩色的，而该算法只处理亮度属性，因此须将每帧视频数据转化为灰度版本；

步骤402、将帧的灰度版本作平均运算，即将各帧灰度版本相同位置的像素灰度值相加，再除以帧数，从而获得一幅包括视频数据信息的平均灰度图；由于相邻两帧间视频数据的高度相关，视频数据在时间维上变化很小，因此获得的平均灰度图足以代表视频数据信息；

步骤403、将平均灰度图进行高斯低通滤波处理，滤除不能代表视频数 据信息的细节成分，用于增强算法的稳健性；

步骤404、将滤波后的灰度图进行归一化处理，获得规定大小的低分辨率的灰度图；

步骤405、计算归一化处理后灰度图的累加直方图，根据累加直方图选择二值化阈值，并将该灰度图转化为二值图，该二值图即为视频哈希值。

其中步骤405中阈值的选取遵循如下规则：

假设累加直方图用F(x)=Σi=0xP(i)]]>来表示，其中i表示灰度级，P(i)表示灰度级i上的像素个数，则归一化处理后的灰度图为：F′(x)=F(x)F(L-1),]]>其中L为灰度级的总数，一般L＝256。选取K(为奇数)个灰度阈值，将归一化累加直方图划分为K+1个灰度区间，将相邻灰度区间赋予不同的比特值，例如，若某灰度区间的比特值为“0”，则其相邻灰度区间的比特值为“1”，从而得到二值图。举例来说，选取K＝3，x₁，x₂，x₃为灰度阈值，求解下列方程可得灰度阈值：

F′(x₁)＝0.25，F′(x₂)＝0.5，F′(x₃)＝0.75

根据求得的灰度阈值，将第1个灰度区间赋值为“0”，将第2个灰度区间赋值为“1”，将第3个灰度区间赋值为“0”。至此完成二值化过程，得到的二值图即为视频哈希值。

上述针对帧间缓变化视频数据的视频哈希算法基于视频灰度的统计特性，计算量低，实现简单，但是存在以下几点不足：

(1)该算法针对帧间缓变化视频数据，要求输入的视频数据相邻帧的变化很小，若帧间存在场景的切换或物体大幅度位移等变化，在求取平均灰度图时会引入严重的失真，这种对输入视频数据的额外要求限制了该算法的实用性；