基于颜色内容一致性的视频篡改检测

研究假设视频同源帧插入、异源帧插入、替换、删除篡改能够导致视觉内容发生变化,并致力于以底层特征为基础建立这种微小变化数学模型.首先,提取RGB 3个通道的彩色直方图作为底层特征,采用直方图相交法定义视频帧之间的颜色内容一致性值;其次,采用拉依达准则设定阈值,一旦待检测视频帧的颜色内容一致性值小于自适应阈值,则判定该帧被篡改了.实验结果表明该假设是合理,有效的,所设计的算法能够检测出道路监控视频、背景相对复杂视频中的同源帧插入、异源帧插入、替换、删除的篡改.     

一种双重判断机制的音频篡改盲检测算法

插入和删除是两种常见的音频篡改操作.针对现有基于电网频率(ENF)信号的音频篡改检测算法对插入和删除操作定位精度不高的问题,提出一种双重判断机制的篡改盲检测算法.机制一利用最大相关偏移量曲线来确定篡改位置;机制二根据最大相关偏移量曲线所对应的斜率曲线来确定篡改位置.将机制一和机制二联合使用可获得更好的篡改定位精度.为了简化算法实现,文中还提出一种不用引入额外ENF参考信号计算最大相关偏移量的方法.与现有文献中两种代表性算法相比,文中算法具有更高的篡改定位准确度,且对重采样、压缩及加噪这3种常见的音频处理操作有一定的鲁棒性.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

CVS中基于多参考帧的最优多假设预测算法

现有的视频压缩感知(CVS)多假设预测方法均以当前块在参考帧对应搜索范围内的所有搜索块为假设块,造成求解线性权值系数的计算复杂度过高和预测精度受限.针对该问题,文中提出了一种基于多参考帧的最优多假设预测视频压缩感知重构算法.该算法首先从多个参考帧中选取出与当前块测量域绝对差值和(SAD)最小的一部分搜索块作为当前块的最优假设块集,然后对假设块进行自适应线性加权,充分地挖掘视频帧间相关信息,提升了预测精度,同时降低了求解线性权值系数的计算复杂度;最后对测量值进行帧间DPCM量化,以提高视频压缩效率和率失真性能.仿真实验表明,与现有的视频压缩感知重构算法相比,文中算法具有更高的视频重构质量.     

CVS中基于多维度参考帧的双稀疏重构算法

为了提升视频压缩感知稀疏重构的准确性,得到更高质量的重构视频帧,基于视频信号在不同表示域具有不同的稀疏特性,文中提出了一种基于多维度参考帧的双稀疏重构算法(MRF-DSR).首先构建双稀疏重构模型,利用视频信号的组稀疏和拉普拉斯加权稀疏特性来刻画重构视频帧的稀疏特性;其次提出多维度参考帧的概念,引入基于时间维度参考帧的半像素和缩放维度参考帧,通过为当前帧的图像块提供更多的可能匹配块来获得稀疏度更高的匹配块组;最后提出菱形形状快速搜索算法,通过粗搜索和精细搜索过程确定时间维度参考帧最优相似块的位置,再在多维度参考帧的相同位置进行小范围的快速搜索,从而实现较低复杂度的大范围搜索.仿真实验结果表明,与现有最优视频压缩感知重构算法相比,MRF-DSR算法在主观和客观标准上都具有较好的重构性能.     

基于HEVC的自适应插值滤波算法

为进一步提高自适应分像素插值算法的视频图像质量,降低计算复杂度,提出一种基于HEVC(high efficiency video coding)的自适应插值滤波算法.该算法首先在新一代视频编码标准H.265/HEVC框架下进行编码,以提高视频编码效率;其次通过滤波器系数对称优化,降低码流所需滤波器系数和解码计算的复杂度.复杂度分析结果表明,与其他算法相比,该算法乘法复杂度最高降低229%,加法复杂度最高降低245%.仿真结果表明,与其他算法相比,该算法对不同分辨率视频序列均具有较好的编码性能及鲁棒性.     

视频篡改检测数据库的构建及测试

针对目前视频篡改检测领域缺乏标准实验视频数据库的现状,构建了视频篡改检测数据库,包含640段来自多种录像设备的原始视频及编辑所得的帧间篡改视频和帧内篡改视频.对数据库中原始视频和篡改视频的获取过程进行了详细介绍.选用文献中4种不同类型的视频篡改检测算法在数据库上进行有效性测试.实验表明,数据库能更全面、客观地反映算法的性能,是一个有效的视频篡改检测数据库.     

基于TCS-LBP算子的视频帧复制篡改检测算法

针对监控视频帧复制篡改,提出一种基于时空域特征的篡改检测算法.受空域局部二值模式(LBP)算子设计的启发,设计一种时域TCS-LBP算子,反映当前视频帧与其前后若干帧在同一空间位置像素之间的关系;然后在当前图像上逐点计算TCS-LBP特征值,构造能同时反映当前视频帧时域和空域特征的特征图像;利用特征图像,逐帧检测是否存在帧复制;对于初步检测到的篡改区域,再进行虚警和漏检的修正以及篡改边界的精确定位.实验结果表明,文中算法具有良好的性能,与现有的2种同类算法相比,性能明显提升.     

小波域矢量编码的视频压缩方法

活动图像的帧间相关性使视频高压缩比成为可能。视频压缩研究的核心是既采用高效的图像压缩算法，又充分利用帧间相关性，同时还要顾及运算速度，提高压缩效率。运用补偿可以提高帧间编码的效率，但运动矢量的搜索需耗费大量时间。文中提出一种小波域的矢量编码方法，既利用小波系数的积聚特性。又充分考虑其帧间相关性，使码书搜索过程同时完成运动补偿，在保证压缩效率的前提下减少了编码时间。实验表明，此方法具有很好的压缩效果和较快的计算速度。     

采用可逆水印的HEVC视频完整性认证方案

针对最新的视频编码标准HEVC/H.265,提出一种基于可逆水印的视频完整性认证方案.首先,算法根据第一个I帧中相邻块的直流系数(DC)系数之间的大小关系提取特征码;然后,从第二个图像组(GOP)的P帧开始,通过修改运动矢量某一分量的幅值嵌入水印,并且把修改前幅值的最低有效位信息嵌入到该块最后一个离散余弦转换(DCT)系数上以实现视频还原.实验结果表明:算法简单有效,具有较好的脆弱性,同时能够对视频进行无失真还原.     

基于梯度的HEVC帧内码率控制算法

在很多的视频应用中,压缩视频往往被限制在一定的信道带宽中,因此需将传输的码率控制在某个限定值,新一代视频压缩编码标准HEVC(high efficiency video coding)编码器引入了一种新的基于R-λ模型的码率控制算法,旨在降低比特估计误差。然而,HEVC的R-λ模型对于I帧的处理没有考虑视频内容复杂度,导致降低了该算法的性能。针对该问题,提出了一种基于R-λ模型的HEVC帧内码率控制算法,根据每个最大编码单元LCU(largest coding unit)的梯度去分配LCU的比特,这样可以使得比特分配更加准确。实验结果显示,所提算法在峰值信噪比(PSNR)基本不变的条件下,平均比特率误差控制在了0.018 5%。     

基于H.265编码算法的爬壁机器人视频监控研究

爬壁机器人高空作业离不开视频监控,为了提高作业效果需要更高质量的视频传输和显示,这就对视频编码压缩技术提出了更高要求,针对传统视频编码压缩后的图像信噪比和图像质量不高等问题,本文提出了运用H.265编码算法,在嵌入式Linux平台下对H.265高效视频编码算法进行移植,经测试与分析,H.265与传统H.264压缩编码相比,其信噪比平均提高2 d B,监控视频质量得到有效提升.     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

一种新的基于分块的视频压缩感知算法

提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行. 为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略. 非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量. 同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置. 实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比.      

面向压缩域视频拷贝检测的主要边缘相对相位算法

为了提高视频拷贝检测的查全率和速度,提出了一种基于主要边缘相对相位的压缩域视频拷贝检测算法.该算法先通过压缩视频I帧中DCT系数的AC分量获取边缘信息,然后从边缘信息中抽取主要边缘相对相位,并将其作为视频特征,最后利用这种特征进行视频拷贝检测.各种拷贝攻击对主要边缘相对相位影响很小,因此本文算法是鲁棒的.此外,该算法直接从压缩域获取信息,避免了解压环节,从而减少了检测用时.实验结果表明,该算法相比于其他压缩域算法,查全率提高了68%,相比于非压缩域算法,检测速度提高了约5倍.     

联合结构预测和运动补偿的视频自适应压缩感知

视频压缩感知是解决无线多媒体网络中海量数据存储和传输问题的有效方法,但常规基于单帧处理的压缩重构质量较差,限制了应用效果。文中提出了基于BCS的结构预测和运动补偿的提高视频GOP序列重构质量的方法。对视频GOP序列,首先,利用分块压缩感知对关键帧和压缩帧分别进行压缩采样,并给出了一种视频稀疏性定量估算方法,实现了压缩采样率自适应选择;然后,基于迭代阈值投影重构算法,对关键帧和压缩帧分别进行压缩重构。在此基础上,利用视频帧区域块的结构相关性进行帧内结构预测,提高重构质量;最后,利用帧间的时间冗余性,通过运动估计和运动补偿进一步提高重构质量。仿真结果表明,结构预测和运动补偿能提高视频重构的峰值信噪比(PSNR)。该算法考虑了视频序列帧内和帧间相关性进行预测和补偿,提高了GOP序列的重构质量。     

基于转移概率矩阵的H.264/AVC视频帧内预测模式信息隐藏检测算法

针对基于H.264/AVC帧内预测模式的信息隐藏算法,本文提出了一种信息隐藏检测方案.由图像残差DCT系数量化后的重建信号与原始信号差的期望为零,理论分析得到对于利用H.264/AVC帧内预测模式嵌入秘密信息的视频,经过H.264/AVC重压缩后,其载密的非最优帧内预测模式将转变为嵌入秘密信息前自然视频的最优预测模式.基于此推论及其实验结果,本文构造了帧内预测模式转移概率矩阵,并以此为特征结合支持向量机分类器进行视频信息隐藏检测.实验表明,本文算法对于不同类型的低嵌入率载密视频都具有很高的正确检测率.     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

基于H.265标准的高清网络摄像机设计

介绍了一种基于H.265视频压缩标准的5百万像素高清网络摄像机,其具备多种视频预处理功能,有利于提高视频质量.采用H.265视频编码压缩技术,具有高的压缩比.在较窄的网络带宽条件下,能够传输流畅的高清视频信号,降低了对网络传输带宽的要求,便于高清视频网络监控的推广和应用.