[发明专利]一种基于自适应边缘匹配及局部流处理算法的视频一致性监测技术

权利要求书

1.一种基于自适应边缘匹配及局部流处理算法的视频一致性监测技术，首先对参考帧序列和检测帧序列的缓冲环初始化，所述参考帧序列是源信号帧序列，所述检测帧序列是播出帧序列；其特征在于，所述监测技术包括如下步骤：

确定关键帧：对接收的参考帧序列和检测帧序列进行时间戳对齐、确定检测步长，在确定的步长中将检测帧序列的第一帧确定为关键帧；

确定初步匹配的相似度阈值；所述相似度阈值等于信噪比值阈值；

进行初次匹配：在参考帧序列中初步筛选出和关键帧相匹配的初次匹配帧，并计算其和关键帧的信噪比值、获取两个帧的偏移量，如果该值大于相似度阈值则进入下一步，否则将偏移量设置为无效并设置视频不一致标志，而后开始等待对下一个关键帧的确定；

获得连续、单像素的图像边缘，并将其作为图像的特征边缘；

对获得的特征边缘进行多阈值匹配，如果匹配则进入下一步，否则将偏移量设置为无效并设置视频不一致标志，而后开始等待对下一个关键帧的检测；  

对关键帧的后续帧进行快速检测，如果后续帧全部匹配，设置视频一致性标志得到最终的一致性监测结果，开始等待下一个关键帧的检测；如果后续帧不匹配，则将偏移量设置为无效并设置视频不一致标志，而后开始等待对下一个关键帧的检测。

2.权利要求1所述的基于自适应边缘匹配及局部流程算法的视频一致性监测技术，其特征在于，所述监测技术进一步包括有偏移量递归复用的步骤：对下一个关键帧的检测，如果上次检测偏移量有效，则由偏移量直接得到初次匹配帧并进入获取图像边缘的步骤，否则进入确定相似度阈值的步骤。

3.权利要求1所述的基于自适应边缘匹配及局部流程算法的视频一致性监测技术，其特征在于，所述获得连续、单像素的图像边缘是用小波模极大值算法对初步匹配帧和关键帧进行边缘检测获得。

4.权利要求1所述的基于自适应边缘匹配及局部流程算法的视频一致性监测技术，其特征在于，所述对关键帧的后续帧进行快速检测是判断关键帧的后续帧序列是否与匹配帧的后续帧序列一致。

5.权利要求1所述的基于自适应边缘匹配及局部流程算法的视频一致性监测技术，其特征在于，所述相似度阈值是由几何变换自适应计算确定。

6.权利要求1所述的基于自适应边缘匹配及局部流程算法的视频一致性监测技术，其特征在于，所述对获得的特征边缘进行多阈值匹配的关系式包括：

                          

                                          

                                           

其中：

为参考帧特征边缘数、为关键帧特征边缘数、为两者相匹配特征边缘数；

表示的两者特征边缘数的比值，其取值范围为[0,1]；

称为最小特征比阈值，表示两者特征边缘数的比值至少要大于该值，否则两者不匹配 ,其取值范围为[0.5,  0.9]；

称为最大特征比阈值，表示两者特征边缘数的比值不能大于该值，其取值设定为1；

表示两者相匹配特征边缘数与参考帧特征边缘数的比值，其取值范围为[0,1]

称为参考帧最小特征比阈值，表示匹配特征边缘数与参考帧特征边缘数的比值至少要大于该值，否则两者不匹配，其取值范围为[0.4, 0.9];

称为参考帧最大特征比阈值，表示匹配特征边缘数与参考帧特征边缘数的比值不能大于该值，其取值设定为1;

表示两者相匹配特征边缘数与检测帧特征边缘数的比值，其取值范围为[0,1]

称为检测帧最小特征比阈值，表示匹配特征边缘数与检测帧特征边缘数的比值至少要大于该值，否则两者不匹配，其取值范围为[0.4, 0.9];

称为检测帧最大特征比阈值，表示匹配特征边缘数与检测帧特征边缘数的比值不能大于该值，其取值设定为1。