[发明专利]基于时空关联性的视频帧内copy‑move篡改检测方法

摘要

本发明提供了一种基于时空关联性的视频帧内copy‑move篡改检测方法，其首先根据图像高斯金字塔的建立方法对视频帧进行降尺度处理，再利用监控视频内容的时间关联性和空间关联性分别自适应的设定时间阈值及峰值阈值，之后利用相位相关和基于块匹配的检测方法筛选出可能存在帧内copy‑move篡改的可疑帧对，并计算出描述篡改区域位置的二值图。最后利用时间阈值对可疑帧分组进行最终判决。本发明比同类算法在运算时间上有较大的减少，并增强了算法对于高斯噪声的鲁棒性。在利用二值图描述篡改区域时，加入形态学滤波的操作能够在一定程度上消除误判点与噪声点带来的干扰，提高检测的准确率。

主权项

一种基于时空关联性的视频帧内copy‑move篡改检测方法，其特征在于，具体步骤包括：第一步：读入待检测的视频以及参考视频，将待检测的视频以及参考视频分别解码为视频帧并且将每个视频帧转换为灰度图，以分别形成待测视频帧序列Sd(i,j,t)以及参考视频帧序列Sr(i,j,t)，1≤i≤M,1≤j≤N,1≤t≤L，其中，i为像素点行坐标，j为像素点列坐标，t为视频帧的时间下标，M为图像每行包含的像素点个数，N为图像每列包含的像素点个数，L为视频总帧数；第二步：对待测视频帧序列Sd(i,j,t)以及参考视频帧序列Sr(i,j,t)分别按照建立高斯金字塔的方式进行一次降尺度运算，得到降尺度后的新的待测视频帧序列Sd_new(i,j,t)以及参考视频帧序列Sr_new(i,j,t)，然后将序列Sd_new(i,j,t)和Sr_new(i,j,t)分别利用背景减除法获得除去时间冗余后的视频序列Sd_re(i,j,t)以及Sr_re(i,j,t)；并且除去时间冗余后的参考视频帧序列是由包含运动前景的多个视频子序列组成的，其中，所述时间冗余，是指不包含运动前景的背景帧；第三步：对视频序列Sr_re(i,j,t)，通过自适应阈值设定算法，得到时间阈值Tthreshold和相位相关峰值阈值Pthreshold；第四步：利用所述相位相关峰值阈值Pthreshold，首先对视频序列Sd_re(i,j,t)计算两两帧间的相位相关峰值，对峰值进行判决，且要求所选的两帧其时间下标之差的绝对值大于时间阈值Tthreshold；如果峰值超过相位相关峰值阈值Pthreshold，则提取相对位移，若相对位移大于设定阈值，则利用该相对位移进行两可疑帧间的块级匹配，否则该两帧不存在复制关系；其中，设定阈值是指，m/12，m为视频帧每行像素点总数；第五步：通过块级匹配得到标记有两帧之间复制区域位置的二值图，对该二值图进行先膨胀再腐蚀的形态学滤波，计算滤波后二值图中最大连通区域的面积，将该面积与设定的面积阈值进行比较，若大于面积阈值则确定该两帧间存在区域篡改，否则不存在；第六步：重复第四步、第五步直到所有时间下标关系符合要求的视频帧均经过检测，即检测完待测视频的所有帧；第七步：利用时间阈值Tthreshold，对存在复制粘贴关系的视频帧进行分组，如果分组后至少存在某一组的视频帧数超过帧数阈值，则最终确定该视频序列存在帧内copy‑move篡改，否则不存在；所述第二步包括以下过程：步骤A1：对视频帧序列中每帧S(i,j,tk),tk∈[1,lnew]利用高斯低通滤波模板进行空间域滤波得到平滑后的视频帧序列S_lowpass(i,j,tk)，其中，tk为视频的时间下标，lnew为视频长度；步骤A2：对平滑后的视频帧序列S_lowpass(i,j,tk)进行隔行隔列的降采样，使降采样之后的视频帧尺寸降为原视频帧的四分之一，这样便完成一次降尺度运算；步骤A3：读取降尺度后的视频帧序列，利用背景减除法获取视频帧序列与背景帧的差分图像序列；步骤A4：对差分图像序列二值化后再进行腐蚀和膨胀操作，通过二值图像非零区域的面积判定视频帧是否存在运动前景；步骤A5：对于待测视频帧序列Sd_new(i,j,t)直接选取含有运动前景的视频帧组成新序列即可，而对参考视频帧序列Sr_new(i,j,t)还需根据标记将含有运动前景的视频帧分段形成子序列。