一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法
【专利摘要】一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法，包括生成去除P帧帧内预测模式的编码器；利用改进的编码器对待检测视频进行去帧内编码预处理，得到预处理后的视频序列；对预处理后的视频序列中P帧运动残差数据的波动强度进行量化，得到波动强度序列；根据波动强度序列定位得到删帧点候选帧的集合，利用颜色均衡和平均梯度去除集合中的光照突变干扰帧和聚焦抖动干扰帧，得到最终的检测结果。本发明通过将残差波动程度量化，去除中低运动处的主要干扰帧并定位篡改所在帧；通过利用修改的视频编码器对待检测视频进行去帧内预测预处理，增强了波动特征在强运动处的鲁棒性。本发明可准确定位删帧位置，去除视频中普遍存在的抖动干扰帧，具有较强的实用性。
【专利说明】一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及可视媒体信息安全领域，更具体地，涉及一种具有运动自适应性的视 频删帧取证方法。
【背景技术】
[0002] 对可视媒体的恶意篡改可能引发严重的社会及法律问题。人工合成的图像或视频 可被用作法庭上的虚假证据、误导性或煽动性的新闻报导以及伪造的保险索赔证明等。数 字水印技术是检测可视媒体篡改的有效方法之一，但其要求在拍摄的同时嵌入水印信息， 这使数字水印的应用受限于特殊的拍摄设备。与数字水印不同地，可视媒体取证技术不需 要在媒体中嵌入任何附加信息，仅通过对媒体数据中存在的固有特征进行分析，还原可视 媒体的获取及后期处理的历史，确定媒体数据的可信度。可视媒体取证技术是近十年来新 兴的研究领域，包括数字图像取证与数字视频取证。其中图像取证的研究发端较早且较为 成熟；而随着数字视频应用的广泛与深化，数字视频取证开始成为可视媒体取证研究的焦 点。一种典型的视频篡改操作是对视频序列中的若干帧进行删除，以隐藏相应帧所记录的 内容。例如，在足球追加判罚视频中，删除球员犯规的场景；或者将监控视频中的某些帧删 除，造成犯罪嫌疑人不在场的证据。诸如此类的情况使视频删帧检测变得相当重要。
[0003] 在H. 264及早期的视频编码标准中主要定义了 I帧，P帧和B帧三类图像。其中 I帧为关键帧，仅使用帧内编码；P帧参考之前的关键帧或P帧进行帧间预测编码；B帧同时 参考如后巾贞进行巾贞间编码。为提商编码效率，P巾贞及B巾贞中可能同时包含巾贞间及巾贞内编码 的宏块。在编码算法的基本档次中，一般仅使用I帧和P帧进行编码。
[0004] 根据现有编码标准，当前的删帧取证方法可分为两类。第一类方法利用删帧篡改 产生的副效应作为检测的依据，另一类分析删帧点自身的统计特征。在第一类方法中，删帧 篡改副效应指的是首次压缩时的I帧在删帧后再次压缩后被重置为P帧时产生的残差显著 效应。此处将这种类型的帧定义为重定位I帧。重定位I帧效应在部分情况下有效，而在 以下情况则会失效：首先，当视频内容运动较强时，重定位I帧效应会减弱甚至消失；其次， 当视频序列巾贞数较少而图像组（Group of Pictures, G0P)长度较大时，重定位I巾贞效应会 变得较为稀疏，从而使重定位I帧效应的周期估计精度下降；第三，当整数倍G0P结构被删 除且首次及二次压缩的G0P结构相同时，首次压缩的I帧并不会被重新定位成P帧，也即重 定位I帧效应在这种情况下不存在。相比于第一类方法，第二类方法不受视频序列的长度、 G0P长度或删帧位置等影响，利用删帧点所在帧（简称删帧点）与其参考帧具有较大时间差 异的基本特征，将具有较强帧间差异显著性的帧定位为删帧点。其具体算法包括分析视频 序列的光流或运动场的连续性等。此类方法没有分析视频序列内容的运动强度变化对取证 算法的影响，并且不能去除视频序列中普遍存在的非删帧跃变干扰点。
【发明内容】
[0005] 本发明为克服上述现有技术的不足，提供一种能够自动适应不同运动强度视频内 容的删帧取证方法。
[0006] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案为一种具有运动自适应性的视频删帧取 证方法，包括如下步骤，
[0007] 步骤1，生成去除P帧帧内预测模式的编码器；
[0008] 步骤2,利用改进的编码器对待检测视频STAM进行去帧内编码预处理，得到预处理 后的视频序列S TAM' ；
[0009] 步骤3,对预处理后的视频序列STAM'中P帧运动残差数据的波动强度进行量化，得 到波动强度序列；
[0010] 步骤4,根据波动强度序列定位得到删帧点候选帧的集合CFDP，实现如下，
[0011] 对所得波动强度序列中的第k帧，计算相邻2W帧的波动强度的均值，W为预 设的窗口长度值；
[0012] 将第k帧的波动强度r (k)与均值叩:)相较，得到比值y (k)如下，
【权利要求】
1. 一种具有运动自适应性的视频删帧取证方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤1，生成去除P帧帧内预测模式的编码器； 步骤2,利用改进的编码器对待检测视频Stm进行去帧内编码预处理，得到预处理后的 视频序列STAM' ； 步骤3,对预处理后的视频序列Stam'中P帧运动残差数据的波动强度进行量化，得到波 动强度序列； 步骤4,根据波动强度序列定位得到删帧点候选帧的集合Cfdp，实现如下， 对所得波动强度序列中的第k帧，计算相邻2W帧的波动强度的均值η*)，W为预设的窗 口长度值； 将第k帧的波动强度r(k)与均值R幻相较，得到比值y(k)如下，
如果y (k) >THR_R，则将当前帧定位为删帧点候选帧； 步骤5,利用颜色均衡和平均梯度去除集合Cfdp中的光照突变干扰帧和聚焦抖动干扰 帧，得到最终的检测结果，实现如下， 利用颜色均衡去除集合Cfdp中的光照突变干扰帧，包括将Cfdp中的各个帧分别作为待 检测帧进行分析如下， a) 设某待检测帧及其参考帧为I和1-1，设I和I-I的灰度直方图为Iiist1和Iiistp1 ; 对I和I-I进行色彩均衡处理，得到I'和Ι-Γ，并设相应灰度直方图为hisV和hist^，； b) 求I和I-I在色彩均衡前后的灰度直方图差异Λτ和Λη如下， A1=Ihistj-histj- A^1= I histj^-hist^!· C)求取I和I-I在色彩均衡前后的灰度直方图差异的巴氏距离，若 cWittacharyya(AI，A1-1)〉α 贝111被定位为光照抖动巾贞，其中(^"__代表求取巴氏距离的函数^为相应预设阈 值； 利用平均梯度去除集合Cfdp中的聚焦抖动干扰帧，包括将Cfdp中的各个帧分别作为待 检测帧进行分析如下， 设待检测帧图像I的平均梯度为G1，若G1 <β，则将I定位为聚焦抖动帧，其中β为 相应预设阈值。
2. 根据权利要求1所述具有运动自适应性的视频删帧取证方法，其特征在于：步骤3 包括以下子步骤， 步骤3. 1，将视频序列Stm'部分解码，提取运动残差矩阵序列； 步骤3. 2,对每一个P帧的运动残差矩阵，首先以编码块为单位，计算运动残差的标准 差： en - en，1，en，2，…，en，G [ I，N] Sn=σ(en) S = S1, s2···，Sn 其中，en为第η个编码块的运动残差矩阵,C为编码块包含的运动残差个数,en;1,en;2,…，en;。为第η个编码块的第1, 2,…，C个运动残差，N为一巾贞中包含的编码块个数；sn为第η 个编码块运动残差矩阵en的标准差σ(en)，s为一帧中所有编码块的标准差组成的向量； 步骤3. 3,对每一个P帧，计算向量s中所有元素的相对平滑度，得到帧运动残差波动强 度的量化值r如下， r=R(s)
其中，σ为求取标准差的函数符号，R为求取相对平滑度的函数符号，R(S)表示求取向 量s中所有元素的相对平滑度。
3.根据权利要求1或2所述具有运动自适应性的视频删帧取证方法，其特征在于：步 骤4中，对所得波动强度序列中的第k帧，计算相邻2W帧的波动强度的均值Π幻，实现如 下，
其中，k为正整数，T为视频序列的帧数，W为预设的窗口长度值。
【文档编号】H04N19/177GK104469361SQ201410843795
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月30日 优先权日:2014年12月30日
【发明者】徐正全, 冯春晖, 张文婷, 贾姗, 徐彦彦 申请人:武汉大学