一种电视台标删除检测方法技术

一种电视台标删除检测方法：使用被篡改的图像块进行稀疏学习，利用K‑SVD训练稀疏字典；将待测视频分块，使用已训练的字典D重构视频信号，重构视频信号中被篡改的区域和原始区域形成差异化的可信度灰度图；对于得到的可信度灰度图进行二值化处理，得到可信度二值图；将电视屏幕中的各干扰点排除；对待测视频的每一帧重复上述过程得到多帧可信度二值图；利用结构元S

A TV station deletion detection method

A TV station deleted detection method: the use of distorted image block sparse learning, using K SVD training sparse dictionary to be tested; video block, D video signal reconstruction using the dictionary training, the tampered area and the original area of the video signal reconstruction in the formation of the credibility of grayscale difference for credibility; the gray image binarization processing, get the credibility of two value map; the interference point of TV screen out; to test the video each frame repeat the above process get multi frame two confidence value map; using structural element S

【技术实现步骤摘要】
一种电视台标删除检测方法
本专利技术涉及一种视频篡改检测方法。特别是涉及一种电视台标删除检测方法。
技术介绍
随着数字视频被广泛地应用，类似AdobePremiere等图像编辑软件也越来越普及。这使得篡改视频操作变得更加容易。无论是司法、医学等专业领域，还是摄影、美术等娱乐领域，图像的真实性和完整性都受到了越来越多的重视，由此也带来了越来越多的挑战。为了确保数字信息的真实性和完整性，数字视频被动取证技术应运而生。有别于以数字签名和数字水印为代表的主动取证技术，被动取证技术是仅根据获取的数字视频，寻找是否存在篡改后可能留下的各种痕迹，从而区分出自然视频与被篡改视频。多媒体篡改中有一类操作是对电视节目中的电视台标志进行模糊与删除。此类操作对于电视节目的版权造成了极大危害，因而已经引起了有关单位的重视。以LogoRemoval为代表的视频篡改操作被广泛应用于视频的编辑处理。对于电视节目的版权保护，产生了极大地威胁和挑战。因此，实现对电视台标删除操作的检测对揭露篡改操作，保护电视台节目版权具有十分重要的现实意义。因此提出一种省时有效的电视台标删除操作检测方法是非常有必要的。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种省时有效的电视台标删除检测方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种电视台标删除检测方法，包括如下步骤：1)使用被篡改的图像块进行稀疏学习，利用K-SVD训练稀疏字典：其中，Y为信号，D为待训练字典，X为稀疏系数，||·||F代表Frobenius范数，i代表不同块的序号；2)将待测视频分块，使用已训练的字典D重构视频信号，重构视频信号中被篡改的区域和原始区域形成差异化的可信度灰度图：θauth＝||xi||0；3)对于得到的可信度灰度图进行二值化处理，得到可信度二值图；4)将电视屏幕中的各干扰点排除；5)对待测视频的每一帧重复步骤2)～步骤4)得到多帧可信度二值图E；6)利用结构元Sdh,dw,dt做形态学操作得到立方体B：其中，代表三维膨胀操作，代表三维腐蚀操作；7)将立方体B中小于设定阈值的干扰块排除，得到最终结果。步骤4)所述的干扰点包括：非电视台标所在位置的块和时间上不连续的块。本专利技术的一种电视台标删除检测方法，通过分析台标删除操作的内在原理，验证了篡改区域的纹理较为简单，信号会服从某种特定分布。结合稀疏学习相关知识，训练稀疏字典，表示视频画面内的不同区域。被篡改区域需要较少的原子就可以表征，而原始区域由于纹理更为复杂，所以需要更多的原子才能表征。我们又利用篡改区域在时空域的连续性，在三维空间上进行形态学滤波，获得更加准确的检测效果。填补了相关研究在台标删除操作检测识别方面的空白。附图说明图1是本专利技术一种电视台标删除检测方法的流程图。具体实施方式下面结合实施例和附图对本专利技术的一种电视台标删除检测方法做出详细说明。如图1所示，本专利技术的一种电视台标删除检测方法，包括如下步骤：1)使用被篡改的图像块进行稀疏学习，利用K-SVD训练稀疏字典：其中，Y为信号，D为待训练字典，X为稀疏系数，||·||F代表Frobenius范数，i代表不同块的序号；2)将待测视频分块，使用已训练的字典D重构视频信号，被篡改的区域需要较少的原子就能表达，原始区域需要较多的原子才能表达。从而，重构视频信号中被篡改的区域和原始区域形成差异化的可信度灰度图：θauth＝||xi||0；3)对于得到的可信度灰度图进行二值化处理，得到可信度二值图；4)将电视屏幕中的各干扰点排除。由于电视台标经常出现在电视画面的角落上，而且台标的出现往往在时间上连续，因此，所述的干扰点包括：非电视台标所在位置的块和时间上不连续的块；5)对待测视频的每一帧重复步骤2)～步骤4)得到多帧可信度二值图E；6)利用结构元Sdh,dw,dt做形态学操作得到立方体B：其中，代表三维膨胀操作，代表三维腐蚀操作；7)将立方体B中小于设定阈值的干扰块排除，得到最终结果。下面给出对本专利技术一种电视台标删除检测方法的验证实验：本专利技术一种电视台标删除检测方法的检测性能通过整体视频检测准确率来衡量，定义如下：其中PTP和PTN分别表示正确的正例和负例概率。为了评估本专利技术的算法的性能，我们收集来自ESPN的30个体育视频和来自新闻视频情感数据集的30个新闻视频。每个测试视频的帧数从150到200不等。在所有台标删除插件中，Logoaway是一个具有实用性和效率的典型插件。我们在VirtualDubv1.10.4中使用Logoawayv4.01来制作伪造的视频。在每个类别中，此工具编辑了15个视频。在我们的实验中，分块大小设置为8。字典D被定义为64×128矩阵。在(1)中将最大使用原子数θ0设定为5。在(2)中信号重建过程中的错误ε设置为0.015。在3D构造元素中，dh和dw都设置为10，并且改变dt以分析时间一致性的影响。报告的结果是25次重复实验的平均值。表1方法新闻节目体育节目dt＝089.1％89.6％dt＝1092.4％93.1％dt＝3099.3％98.7％从表1可以看出本专利技术的方法在电视台标删除检测方面有很高的准确率。以上所述，仅为本专利技术的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术设计的技术范围内，可以做出很多变形或替换，这些都应该涵盖在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电视台标删除检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)使用被篡改的图像块进行稀疏学习，利用K‑SVD训练稀疏字典：

【技术特征摘要】
1.一种电视台标删除检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)使用被篡改的图像块进行稀疏学习，利用K-SVD训练稀疏字典：其中，Y为信号，D为待训练字典，X为稀疏系数，||·||F代表Frobenius范数，i代表不同块的序号；2)将待测视频分块，使用已训练的字典D重构视频信号，重构视频信号中被篡改的区域和原始区域形成差异化的可信度灰度图：θauth＝||xi||0；3)对于得到的可信度灰度图进行二值化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏育挺，金骁，张静，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12