一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测算法

摘要

本发明公开了一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测算法，包括以下步骤：步骤1：导入待测视频序列；步骤2：对待测视频序列的每个视频帧灰度图进行中值滤波处理，得到待测视频灰度图序列；步骤3：对待测视频灰度图序列进行最匹配块标记，得到每个视频帧灰度图对应的最匹配块标记图；步骤4：对最匹配块标记图进行相邻帧过滤处理；步骤5：对相邻帧过滤处理后的最匹配块标记图进行形态学滤波，判断有无篡改，有则标记篡改位置，得到检测结果。本发明排除了视频压缩带来的噪声及帧间相似性对检测结果的影响，保证结果的准确性；同时，本发明所提出算法具备良好的通用性和实用性，可使用于不同码率、不同分辨率的监控视频。

主权项

一种基于差异能量的监控视频对象删除篡改检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：导入待测视频序列；步骤2：对所述的待测视频序列的每个视频帧灰度图进行中值滤波处理，得到待测视频灰度图序列；步骤3：对所述的待测视频灰度图序列进行最匹配块标记，得到所述的每个视频帧灰度图对应的最匹配块标记图；其中所述的对待测视频灰度图序列进行最匹配块标记，其具体实现包括以下子步骤：步骤3.1：设所述的对待测视频灰度图序列总帧数P，每帧分辨率为M×N，第一帧开始取待测帧，记所述的待测帧为i帧，其中，1≤M，1≤N，1≤i≤P；步骤3.2：对所述的i帧，与除本身i帧外的其余P‑1帧分别作差，得到i帧的(P‑1)个M×N×(P‑1)三维帧差矩阵；步骤3.3：对所述的i帧的(P‑1)个M×N×(P‑1)三维帧差矩阵分别进行分块，共K块，并将每一块内的每个帧差的绝对值相加，得到该块内的帧差和，得所述的i帧的(P‑1)个帧差和矩阵，其中，1≤K；步骤3.4：分别对所述的K块，一一在所述的i帧的(P‑1)个帧差和矩阵的同位置的帧差和中取最小值，记录最小值帧号，得到K个最小值；步骤3.5：由所述的K个最小值，构建所述的i帧的最匹配块标记图；步骤3.6：判断，i＝P；如果否：则执行i＝i+1，然后回转执行所述的步骤3.2；如果是：得到P张最匹配块标记图；步骤4：对所述的最匹配块标记图进行相邻帧过滤处理；步骤5：对所述的相邻帧过滤处理后的最匹配块标记图进行形态学滤波，判断有无篡改，有则标记篡改位置，得到检测结果。