视频帧插值篡改的被动检测综述

视频帧插值是指利用运动补偿插值或者基于深度学习的视频帧合成并且插入到视频，属于视频特有的时域操作.传统的视频帧插值和深度视频帧插值都可以用于提升视频帧率上转，也可能用于提升虚假的视频码率，以吸引用户访问.系统地综述视频帧插值的被动检测技术.首先，分析视频帧插值技术的帧合成机理，尤其突出深度视频帧插值技术，包括其采用的深度网络模型及其特点，以挖掘遗留的细微痕迹.然后，从篡改手段和遗留痕迹的角度，总结基于手工特征和基于深度学习的视频帧插值被动检测的典型方法，并且从采用的特征和优缺点的角度进行比较.最后，指出视频帧插值篡改检测领域在深度学习时代存在的技术挑战和未来的发展趋势.     

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.     

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.     

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.     

帧内预测在多核系统上的并行实现

由于H.264的帧内预测造成了I帧的宏块具有数据依赖性,导致多核系统无法并行处理。针对这种情况,分别对intra4×4和intra16×16类型的宏块进行处理。如果当前宏块是inra4×4类型,则解码完毕任一处于最右边一列的子宏块后就通过邮箱把数据发送给下一个宏块以开始其帧内预测。如果当前宏块是intra16×16类型,则首先对最右边的一列数据进行帧内预测,然后和残差数据相加,得到解码后的数据并通过邮箱传送给下一个宏块以开始其帧内预测。分别对相邻宏块的4种情况做了详细的分析,给出了其并行方法。仿真结果表明,使用该方法后,单个宏块解码时间减少,DSP访问存储器的次数减少。多核系统的并行度得到提高。     

基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.     

受限码率下一种多帧复合预测方法

提出了一种适用于多帧复合预测的算法，利用该算法对多帧复合预测的运动矢量进行,工判断对某一个宏块（MB）是否使用该方法，定义一个率失真函数作为衡量标准，用渐近方法对参与预测的两个宏块进行选择，当率失真函数的值达到最小时得到最佳的预测运动矢量。该方法可以明显减小输出的码率。     

基于视频对象的自适应去帧/插帧视频处理

提出一种降低视频传输比特率的视频编(解)码的预(后)处理方法．该方法通过对视频对象做真实运动估值，把估值低于某一阈值的帧删去而不被传输，仅把被删去帧在序列中的序号传输。在解码后，根据所接收的序列号用相应的参考帧来恢复(替代)被删去的帧。对快速运动的图像序列，为了改善视觉效果，可以根据运动估值的大小，自适应地插入若干中间过渡帧。过渡帧用插值算法得到。     

基于块的分布式视频编码边信息生成技术

为了提高分布式视频编码中由运动补偿帧内插技术生成的边信息的质量,提出一种基于块的边信息生成方案.首先在编码端进行模式决策,将WZ帧中的宏块分为WZ模式和帧内/WZ模式;然后对WZ模式的宏块采用运动补偿帧内插技术生成边信息,而对于帧内/WZ模式宏块,编码端先将低质量的帧内块传送到译码端,再通过运动补偿质量增强技术来辅助生...     

基于率失真代价的快速帧间编码模式确定算法

介绍了率失真函数在视频编码中的应用,基于率失真函数代价值,提出一种帧间编码快速模 式确定的算法,基于本序列各类编码模式的率失真函数代价动态统计值,分别在SKIP模式和帧间IN- TER编码8×8块尺度和4×4块尺度间插入两层判定阀值,提前判定宏块的编码模式和帧间编码宏 块内部划分模式,减少了不必要的穷尽试探计算率失真代价．且阈值的选取具有时变、适应图像序列、 计算简单性．实验证明,在对图像质量影响极小的情况下,编码速率提高20％～30％左右．     

基于H.264的双向帧内预测研究

双向帧内预测（Bi-directional Intra Prediction,BIP）为了提高H.264的帧内编码效率,提出了两个方案：一是改变了宏块中子块的编码顺序;二是使用两种预测模式生成新的预测模式。本文采用三个典型的视频序列对双向帧内预测进行了实验,并将其与H.264标准帧内预测算法进行对比,从实验结果可以得出,使用双向帧内预测算法比不使用双向帧内预测算法的PSNR值平均增加0.25,码率平均减少了2.96%,编码时间平均增加了222%。     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

基于边缘特征分析和线性判断的文本帧检测算法

为保证视频文本检测作用于含有文本的视频帧中,提出一种基于边缘特征和分量线性的文本帧检测算法。算法首先去除模糊视频帧,通过融合颜色和梯度信息以及文本聚类的方法得到边缘图,利用启发式规则滤除非文本分量;然后根据视频文本分量质心位置及最小外接矩形大小规律构建候选文本行;并结合文本行内字符结构特征定义线性关系。最后对候选文本行进行线性判断,若有候选文本行符合线性关系则将视频帧标记为文本帧。实验结果表明所提文本帧检测算法比其他类似算法检测性能更好。     

H.264/AVC中进行帧间预测的研究及实施

本文给出了一种帧间预测的设计方法及结果,该方法利用已编码相邻宏块的时间和空间相关性信息预先检测图像,对图像各区域可能采用的编码模式进行判定,从而大大简化了模式选择的过程.实验结果表明,该方法可以在图像质量基本保持不变的基础上,有效地降低编码的复杂度.     

一种在压缩域内的帧类型转换方法

论述了在压缩域内将MPEG-2码流中的B帧或P帧转换为Ⅰ帧的方法。根据DCT变换的正交特性，在将运动补偿运算转换为矩阵相乘运算后，推导出压缩域帧类型转换的计算公式。针对采用半像素精度运动估计的帧，对相应公式做了修正。由于量化阶的选择极大影响转换过程中的失真程度和码率的大小，提出了一种重新计算量化阶的方法，利用压缩域的信息计算宏块的活动性，并由该活动性信息调整量化阶的大小。仿真实验验证了所提出方法的有效性。     

抑制编码误差扩散的深度图帧内编码

为进一步提高深度图编码的质量和三维视频虚拟的合成质量,提出了抑制编码误差扩散的深度图帧内编码方法.首先根据深度图的特性将深度图划分为平坦区域和边缘区域,并分析这两个区域的误差扩散特性.基于此特性,在宏块的率失真优化计算中,利用修正值修正易引起误差扩散的块或子块,使其后续大量受误差扩散影响的块或子块具有较低的率失真代价函数.实验结果表明,与JMVC8.5的帧内编码方法和基于分割的帧内预测方法相比,文中方法虚拟合成的平均峰值信噪比分别提升0.30和0.25dB.     

基于场景参考帧的预测帧刷新

为了阻止无线网络视频传输中由于丢包和误码而引发的差错扩散,提出了一种基于场景参考帧的预测帧刷新的抗差错策略.通过对视频序列的分割,对场景内需要同步刷新的视频帧进行基于场景参考帧的预测编码,获得相应预测帧,在编解码端同步场景标志和刷新标志,从而实现预测帧刷新.试验结果表明,与传统的I帧刷新策略相比,在需要高I帧刷新率的不可靠无线网络中,文中策略能够在保持相似重建视频质量的前提下,使帧比特率显著下降.     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

帧间差分法在视频监控中的应用研究

分析了现有人工视频监控的不足和智能视频监控的优越性,提出了检测视频中可疑情形的可行方法。为了能够在长时间不间断视频中稳定快速准确地识别出当前监控所遇到的情形,提出了基于视频帧间差分的视频监控处理技术;同时对视频处理进行了区域分割,提高对视频中可疑情况的识别率。实验在Matlab环境下对于录制的视频进行处理,利用改进的帧间差分法检测到视频中的异常情形,得到监控视频中有异常情况的画面,验证了方法的可行性和有效性。     

时空域结合的Ⅰ帧综合差错隐藏方案

为提高视频压缩码流在Internet网络丢包信道中传输的抗误码性能,提出了一种在解码端基于场景判断时域空域相结合的Ⅰ帧综合差错隐藏方案。采用了H.264中灵活宏块顺序模式组织宏块打包数据,在场景判断的基础上利用了帧间信息对Ⅰ帧进行时域差错隐藏,并通过对匹配块的可靠性检测抑制了误码扩散效应;同时改进了传统Ⅰ帧空域隐藏算法,根据丢失块边缘上的梯度预测丢失块的纹理状况,分为平滑、单纹理和多纹理区域进行掩盖。仿真结果表明,对于一般性运动视频,时域空域结合的隐藏算法比空域算法掩盖质量提高2 dB以上。