本发明专利技术公开了一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，包括以下步骤：步骤A、提取待检测视频的关键帧和各关键帧所对应的非关键帧；步骤B、对于步骤A中所提取出的每一幅关键帧，确定该关键帧的复制区域和粘贴区域，得到各关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C、根据各关键帧的复制粘贴检测结果，利用稠密SIFT流算法得到待检测视频的复制粘贴检测结果。相比现有技术，本发明专利技术算法复杂度较低，能够准确地检测出视频中的复制粘贴伪造区域，对刚体目标检测具有较好的鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，属于图像处理
技术介绍
随着数字获取技术和数字视频编辑技术的发展，数码相机、摄像机的家庭普及化，iPhone、智能移动终端等用户群的扩大，媒体的获取越来越快捷、方便，相应地个人、单位和互联网内积聚了大量的视频媒体文档，这些视频文档内容丰富、广泛应用于各个领域，对丰富现代人们的精神生活发挥着巨 大的作用。利用目前的视频编辑软件可比较容易地篡改视频内容，例如，通过编辑改变背景颜色、突出目标、使视频更加炫彩，植入企业或产品商标，达到商业宣传的目的等。然而，互联网云的非授权篡改视频文档侵害了人们的肖像权和隐私、掩盖了事实的真实性，甚至危及到国家安全。因此，视频伪造的检测具有重大的现实需求和意义。传统的图像伪造检测算法可以分为三类:基于图像伪造遗留痕迹的伪造检测；基于成像设备一致性的伪造检测；基于自然图像统计特征的伪造检测。但用现有的图像伪造检测方法逐帧检测视频计算量大、耗时长，且获取的视频检测结果存在时空不一致，因此不能直接扩展至视频的伪造检测。常见的视频复制粘贴伪造分为基于帧的复制伪造和基于区域复制伪造。通常基于帧的复制检测方法通过两两比较视频帧间的时空相关性的相似度来判定是否为复制伪造，但两两比较相似度，计算量大，不适合长视频片段；基于区域复制的检测方法是通过估计某一区域像素的综合特征(如颜色、纹理、噪声、运动信息或空间位置等)在两帧间的相似程度来实现区域复制检测，但目前基于区域的复制粘贴检测针对较大的伪造区域具有较好的效果，很难寻找到尺寸较小的区域，且计算量大、耗时长、应用范围具有一定的局限性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，能够有效地检测出视频中的复制粘贴伪造区域，且对刚体检测具有鲁棒性。本专利技术的基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，包括以下步骤:步骤A、提取待检测视频的关键巾贞和各关键巾贞所对应的非关键巾贞；步骤B、对于步骤A中所提取出的每一幅关键巾贞，确定该关键巾贞的复制区域和粘贴区域，得到各关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C、根据各关键帧的复制粘贴检测结果，利用稠密SIFT流算法得到待检测视频的复制粘贴检测结果，具体如下::步骤Cl、对于任一视频关键巾贞kj,以及与该关键巾贞kj对应的一幅非关键巾贞fjj分别提取h和&的稠密SIFT局部特征；步骤C2、利用所述稠密SIFT局部特征，计算视频关键帧ki与非关键帧fj间的像素匹配，从而生成运动流场W (U，V)，即稠密SIFT流场，其中u、v分别为稠密SIFT流场的水平和垂直分量；步骤C3、在步骤C2求得的稠密SIFT流场的约束作用下，利用双线性插值的方法求取匕的复制粘贴检测结果图的每个像素的插值，从而获得当前视频关键帧伪造检测结果图的插值图像，即为非关键帧&的复制粘贴检测结果，具体方法为；步骤C301、按照关键帧h的复制粘贴检测结果图的尺寸大小创建新图像；步骤C302、取新图像的某一像素点(x，y)，将其映射到关键帧Ici的复制粘贴检测结果图相应的位置(x’，y’)；步骤C303、(X’，y’)在该点对应的稠密SIFT流场(u(x，y)，v(x；y))的约束作用下，变为(x’+u(x，y)，y’+v(x，y))，将其取整到(XX，yy)，并得到该点及该点周围相邻点的像素值；步骤C304、利用双线性插值的方法得到像素点(X，y)的值；重复步骤C302和步骤C303，直到得到新图像的所有像素点的值，新图像即为当前非关键帧&的复制粘贴检测结果图；步骤C4、对于关键帧h所对应的各非关键帧，分别重复步骤Cl至C3，得到关键帧h所对应的所有非关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C5、对各关键帧分别重复步骤Cl 步骤C4，得到待检测视频中所有非关键帧的复制粘贴检测结果图，进而得到待检测视频的复制粘贴检测结果。作为本专利技术的优选方案，步骤B中所述确定关键帧的复制区域和粘贴区域，具体按照以下方法:步骤B1、利用SIFT算法提取视频帧的SIFT特征点集，并通过SIFT特征匹配算法匹配SIFT特征点，从而滤除复制区域与粘贴区域以外的冗余的SIFT特征点，得到SIFT特征点对，每一对SIFT特征点分别作为一对疑似复制区域和疑似粘贴区域的SIFT特征点；步骤B2、利用均值漂移算法迭代求解步骤BI得到的疑似复制区域和疑似粘贴区域的SIFT特征点的邻域，所有疑似复制区域内的SIFT特征点的邻域构成疑似复制区域，所有疑似粘贴区域内的SIFT特征点的邻域构成疑似粘贴区域，从而初步定位疑似复制区域和疑似粘贴区域；步骤B3、依据初步定位出的疑似复制区域和疑似粘贴区域，使用区域匹配的细化方法精确定位出复制区域和粘贴区域，即通过比较视频关键帧的每个SIFT特征点的邻域与其相邻的小区域的特征参数(例如颜色、纹理或位置等特征参数)进行区域相似度比较，将相似度大于所预设相似度阈值的区域划分到相应的疑似复制区域或疑似粘贴区域当中，从而精确定位出复制区域与粘贴区域。上述技术方案中，关键帧的提取可采用现有的各种方法，为了降低算法复杂度，减少计算时间，提高算法实时性，优选采用以下技术方案:所述提取待检测视频的关键帧和各关键帧所对应的非关键帧，使用聚类的方法，具体如下:通过两两比较视频帧间的相似度，对待检测视频的视频帧进行聚类；对于聚类得到的每一类，以其中时间顺序最靠前的视频帧作为关键帧，其余视频帧作为该关键帧所对应的非关键帧。相比现有技术，本专利技术的基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法具有以下有益效果:本专利技术算法复杂度较低，能够准确地检测出视频中的复制粘贴伪造区域，对刚体目标检测具有较好的鲁棒性。附图说明图1为本专利技术的基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法流程图；图2为具体实施方式中所述视频关键巾贞提取意图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明:本专利技术的思路是利用SIFT特征的尺度不变性、旋转不变性及访射不变性等特点，检测出待检测视频关键帧的SIFT特征点集，并通过SIFT特征点匹配确定视频关键帧的复制粘贴伪造区域的SIFT特征点集，然后通过均值漂移算法迭代求解SIFT特征点的邻域并进一步细化确定视频关键巾贞的复制粘贴伪造区域，最后通过桐密SIFT流将视频关键巾贞的复制粘贴伪造检测结果过渡至该视频关键帧所对应的当前聚类下的视频非关键帧，从而得到整个视频的复制粘贴伪造检测结果。为了便于公众理解，在对本专利技术技术方案进行详细说明前，下面先对本专利技术技术方案所涉及的相关现有技术进行简要说明。1.SIFT 描述符SIFT描述符是一种尺度无关、旋转不变和光照无关的局部图像特征描述算子。SIFT描述符提取包括极值点检测和特征向量描述符计算。 2.极值点检测极值点检测涉及高斯尺度空间和DOG(Difference of Gaussians,高斯差分尺度)空间。高斯尺度空间是由一系列不同尺度的高斯平滑图像构成的高斯金字塔，同层相邻不同尺度的高斯卷积核的比为为λ/Ι;高阶图像由低阶图像进行下采样生成。图像i(x，y)对应的高斯尺度图像L由式⑴生成。L(x, y, δ ) =G (x, y, δ )*Ι (χ, y本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤A、提取待检测视频的关键帧和各关键帧所对应的非关键帧；步骤B、对于步骤A中所提取出的每一幅关键帧，确定该关键帧的复制区域和粘贴区域，得到各关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C、根据各关键帧的复制粘贴检测结果，利用稠密SIFT流算法得到待检测视频的复制粘贴检测结果，具体如下：：步骤C1、对于任一视频关键帧???????????????????????????????????????????????，以及与该关键帧对应的一幅非关键帧，分别提取和的稠密SIFT局部特征；步骤C2、利用所述稠密SIFT局部特征，计算视频关键帧与非关键帧间的像素匹配，从而生成运动流场，即稠密SIFT流场，其中、分别为稠密SIFT流场的水平和垂直分量；?步骤C3、在步骤C2求得的稠密SIFT流场的约束作用下，利用双线性插值的方法求取的复制粘贴检测结果图的每个像素的插值，从而获得当前视频关键帧伪造检测结果图的插值图像，即为非关键帧的复制粘贴检测结果，具体方法为；步骤C301、按照关键帧的复制粘贴检测结果图的尺寸大小创建新图像；步骤C302、取新图像的某一像素点，将其映射到关键帧的复制粘贴检测结果图相应的位置；步骤C303、在该点对应的稠密SIFT流场的约束作用下，变为，将其取整到，并得到该点及该点周围相邻点的像素值；步骤C304、利用双线性插值的方法得到像素点的值；重复步骤C302和步骤C303，直到得到新图像的所有像素点的值，新图像即为当前非关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C4、对于关键帧所对应的各非关键帧，分别重复步骤C1至C3，得到关键帧所对应的所有非关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C5、对各关键帧分别重复步骤C1～步骤C4，得到待检测视频中所有非关键帧的复制粘贴检测结果图，进而得到待检测视频的复制粘贴检测结果。2013100726019100001dest_path_image002.jpg,434796dest_path_image002.jpg,dest_path_image004.jpg,227302dest_path_image002.jpg,69356dest_path_image004.jpg,277615dest_path_image002.jpg,154304dest_path_image004.jpg,dest_path_image006.jpg,dest_path_image008.jpg,dest_path_image010.jpg,602865dest_path_image002.jpg,682948dest_path_image004.jpg,751355dest_path_image002.jpg,dest_path_image012.jpg,295600dest_path_image002.jpg,dest_path_image014.jpg,164330dest_path_image014.jpg,dest_path_image016.jpg,dest_path_image018.jpg,dest_path_image020.jpg,669391dest_path_image012.jpg,468720dest_path_image004.jpg,805155dest_path_image002.jpg,110365dest_path_image002.jpg...
【技术特征摘要】
1.一种基于稠密SIFT流的视频复制粘贴盲检测方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤A、提取待检测视频的关键巾贞和各关键巾贞所对应的非关键巾贞； 步骤B、对于步骤A中所提取出的每一幅关键帧，确定该关键帧的复制区域和粘贴区域，得到各关键帧的复制粘贴检测结果图； 步骤C、根据各关键帧的复制粘贴检测结果，利用稠密SIFT流算法得到待检测视频的复制粘贴检测结果，具体如下:: 步骤 C 1、 对于 任一视频 关键 帧h，以及与该关键巾贞对应的一幅非关键巾贞//，分别提取.^和//的桐密SIFT局部特征； 步骤C2、利用所述稠密SIFT局部特征，计算视频关键帧A1与非关键帧叉间的像素匹配，从而生成运动流场《( .V),即稠密SIFT流场，其中a、V分别为稠密SIFT流场的水平和垂直分量; 步骤C3、在步骤C2求得的稠密SIFT流场的约束作用下，利用双线性插值的方法求取的复制粘贴检测结果图的每个像素的插值，从而获得当前视频关键帧伪造检测结果图的插值图像，即为非关键帧4的复制粘贴检测结果，具体方法为； 步骤C301、按照关键帧七的复制粘贴检测结果图的尺寸大小创建新图像； 步骤C302、取新图像的某一像素点(U)，将其映射到关键帧的复制粘贴检测结果图相应的位置; 步骤C303、(X 在该 点对应的稠密SIFT流场的约束作用下，变为 ,将其取整到(njy),并得到该点及该点周围相邻点的像素值； 步骤C304、利用双线性插值的方法得到像素点(U)的值；重复步骤C302和步骤C303，直到得到新图像的所有像素点的值，新图像即为当前非关键帧的复制粘贴检测结果图；步骤C4、对于关键帧Ai所对应的各非关键帧，分别重复步骤Cl至C3，得到关键帧，所对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜振龙，焦丽鑫，李晓丽，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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