CN108810618B - 识别视频中水印的方法、装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种识别视频中水印的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。本发明通过计算视频文件的各像素点的标准差，将标准差作为衡量视频文件的某个像素点是否为水印像素的重要依据，由此解决了现有技术难以准确识别水印的缺陷，可以很好地识别出视频文件中的水印，提高了水印识别的准确性。

Description

识别视频中水印的方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种识别视频中水印的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
随着摄像技术的推广和互联网技术的发展，视频的应用越来越广泛。有别于长视频对流量、视频质量的要求，短视频的时长短及简单制作过程造就了它在当下环境蓬勃发展。很多优质的UGC(User Generate Content，用户产生内容)和PGC(ProfessionalGenerate Content，专业产生内容)用户在少数几个视频站点进行视频创作，并不能将优质的视频进行很好的传播。
具有大流量的视频聚合平台拥有上亿规模的用户，可以将优质视频进行很好的整合，借助流量优势可以将更多优质的视频带给更多的用户。但是，各个视频站点会在视频中加入不同的水印，视频聚合平台在整合各个视频站点的视频时需要识别并去除水印。
水印通常包含阴影等复杂的结构，水印的位置、颜色、形状会随着站点不同而不同，甚至在同一站点的不同视频文件都会有各种各样的水印。如何将水印准确识别并去除是一个非常困难的问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的识别视频中水印的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
依据本发明的一个方面，提供了一种识别视频中水印的方法，其中，该方法包括：
计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；
将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。
可选地，根据如下公式计算适于视频文件的各像素点的标准差：
Figure BDA0001717829860000021
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为适于视频文件的图像总数，
Figure BDA0001717829860000022
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)的像素平均值。
可选地，适于第一预设阈值小于100。
可选地，该方法进一步包括：
从适于水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
可选地，适于第二预设阈值大于20小于30。
可选地，该方法进一步包括：
从适于水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
可选地，适于计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差，包括：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
可选地，该方法进一步包括：
判断适于水印像素点集合中的像素点的数量与适于视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
若超过第四预设阈值，则根据适于指定视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
可选地，该方法进一步包括：
根据水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
根据适于各个水印像素点的修复值去除适于视频文件的水印。
可选地，根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure BDA0001717829860000031
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure BDA0001717829860000034
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
根据本发明的另一个方面，提供了一种识别视频中水印的装置，其中，该装置包括：
像素点标准差计算单元，适于计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；
水印像素点集合获取单元，适于将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。
可选地，适于像素点标准差计算单元进一步适于：
根据如下公式计算适于视频文件的各像素点的标准差：
Figure BDA0001717829860000032
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为所述视频文件的图像总数，
Figure BDA0001717829860000033
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)。
可选地，所述第一预设阈值小于100。
可选地，该装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
可选地，所述第二预设阈值大于20小于30。
可选地，该装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
可选地，所述像素点标准差计算单元进一步适于：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
可选地，该装置还包括：
判断单元，适于判断所述水印像素点集合中的像素点的数量与所述视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
水印像素点集合重新确定单元，适于当超过第四预设阈值时，则根据所述指定视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
可选地，该装置还包括：
水印像素点修复值确定单元，适于根据所述水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
水印去除单元，适于根据所述各个水印像素点的修复值去除所述视频文件的水印。
可选地，所述水印像素点修复值确定单元进一步适于：
根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure BDA0001717829860000041
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure BDA0001717829860000042
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，适于可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的识别视频中水印的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，适于一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的识别视频中水印的方法。
根据本发明的技术方案，计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。本发明通过计算视频文件的各像素点的标准差，将标准差作为衡量视频文件的某个像素点是否为水印像素的重要依据，由此解决了现有技术难以准确识别水印的缺陷，可以很好地识别出视频文件中的水印，提高了水印识别的准确性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的识别视频中水印的方法的流程示意图；
图2a示出了根据本发明一个实施例的视频中水印的示意图；
图2b示出了根据本发明一个实施例的去除视频中水印的效果图；
图3示出了根据本发明一个实施例的识别视频中水印的装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
图5示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的识别视频中水印的方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的方法包括：
S11：计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；
S12：将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。
需要说明的是，视频文件是由多帧图像组成的，视频文件中叠加的水印在每一帧图像上基本是不变的。标准差反映一个数据集的离散程度，因而标准差可以作为衡量某个像素点是否是水印像素点的重要依据。通过数据统计分析，水印像素点的标准差与非水印像素点的标准差有较明显的差异，所以可以通过设置第一预设阈值来区分水印像素点和非水印像素点，即将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，而将标准差大于等于第一预设阈值的像素点确定为非水印像素点。
本发明实施例通过计算视频文件的各像素点的标准差，将标准差作为衡量视频文件的某个像素点是否为水印像素的重要依据，由此解决了现有技术难以准确识别水印的缺陷，可以很好地识别出视频文件中的水印，提高了水印识别的准确性。
在本发明的另一个实施例中，图1所示方法的步骤S11包括：根据如下公式计算所述视频文件的各像素点的标准差：
Figure BDA0001717829860000061
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为所述视频文件的图像总数，
Figure BDA0001717829860000062
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)的像素平均值。
需要说明的是，对于视频文件的像素点(i,j)，若σij(R)、σij(G)和σij(B)均小于第一预设阈值，则像素点(i,j)为水印像素点。
在实际应用中，可以设置第一预设阈值小于100。
在本发明的另一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：
从所述水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
可理解的是，根据标准差获得的水印像素点集合中亮度较小的像素点通常不是水印，因此，为了进一步提高水印识别的准确性，本发明实施例从水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
在实际应用中，可以设置第二预设阈值大于20小于30。
在本发明的另一个实施例中，图1所示方法进一步包括：
从所述水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
可理解的是，视频文件中的水印像素点分布在视频文件的各帧图像的预设区域内，若水印像素点集合中某个像素点与集合中其他像素点的距离超过第三预设阈值，则该像素点不是水印像素点，将该像素点从水印像素点集合中去除，以进一步提高水印识别的准确性。
在实际应用中，第三预设阈值根据视频文件的高宽进行设置。
在本发明的另一个实施例中，图1所示方法的步骤S11所述计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差，包括：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
可理解的是，视频聚合平台对多个视频站点的视频进行聚合，不同的视频站点的视频文件叠加有不同的水印，因而需要针对不同的视频站点分别计算视频文件的各像素点的标准差。
在本发明的另一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：
判断所述水印像素点集合中的像素点的数量与所述视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
若超过第四预设阈值，则根据所述指定视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
需要说明的是，视频站点的水印像素点通常占一帧图像所有像素点的较小比例，若判断水印像素点集合中像素点的数量与视频文件中一帧图像所有像素点的数量的比值大于第四预设阈值，则认定水印识别有误，则根据该视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
在实际应用中，可以设置第四预设阈值大于0.4％小于0.7％。
在本发明的另一个实施例中，图1所示的方法进一步包括：
根据所述水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
根据所述各个水印像素点的修复值去除所述视频文件的水印。
可理解的是，本发明实施例通过水印像素点周边的像素点的颜色值来确定水印像素点的修复值，可去除视频文件中的水印(如图2a和图2b所示)。
具体地，根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure BDA0001717829860000081
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure BDA0001717829860000083
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
图3示出了根据本发明一个实施例的识别视频中水印的装置的结构示意图。如图3所示，本发明实施例的装置包括像素点标准差计算单元31和水印像素点集合获取单元32，具体地：
像素点标准差计算单元31，适于计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；
水印像素点集合获取单元32，适于将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合。
需要说明的是，视频文件是由多帧图像组成的，视频文件中叠加的水印在每一帧图像上基本是不变的。标准差反映一个数据集的离散程度，因而标准差可以作为衡量某个像素点是否是水印像素点的重要依据。通过数据统计分析，水印像素点的标准差与非水印像素点的标准差有较明显的差异，所以可以通过设置第一预设阈值来区分水印像素点和非水印像素点，即将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，而将标准差大于等于第一预设阈值的像素点确定为非水印像素点。
本发明实施例通过计算视频文件的各像素点的标准差，将标准差作为衡量视频文件的某个像素点是否为水印像素的重要依据，由此解决了现有技术难以准确识别水印的缺陷，可以很好地识别出视频文件中的水印，提高了水印识别的准确性。
在本发明的另一个实施例中，图3所示装置的像素点标准差计算单元31进一步适于：
根据如下公式计算所述视频文件的各像素点的标准差：
Figure BDA0001717829860000082
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为所述视频文件的图像总数，
Figure BDA0001717829860000091
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)。
需要说明的是，对于视频文件的像素点(i,j)，若σij(R)、σij(G)和σij(B)均小于第一预设阈值，则像素点(i,j)为水印像素点。
在实际应用中，可以设置第一预设阈值小于100。
在本发明的另一个实施例中，图3所示的装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
可理解的是，根据标准差获得的水印像素点集合中亮度较小的像素点通常不是水印，因此，为了进一步提高水印识别的准确性，本发明实施例从水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
在实际应用中，可以设置第二预设阈值大于20小于30。
在本发明的另一个实施例中，该装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
可理解的是，视频文件中的水印像素点分布在视频文件的各帧图像的预设区域内，若水印像素点集合中某个像素点与集合中其他像素点的距离超过第三预设阈值，则该像素点不是水印像素点，将该像素点从水印像素点集合中去除，以进一步提高水印识别的准确性。
在实际应用中，第三预设阈值根据视频文件的高宽进行设置。
在本发明的另一个实施例中，图3所示装置的像素点标准差计算单元32进一步适于：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
可理解的是，视频聚合平台对多个视频站点的视频进行聚合，不同的视频站点的视频文件叠加有不同的水印，因而需要针对不同的视频站点分别计算视频文件的各像素点的标准差。
在本发明的另一个实施例中，图3所示的装置还包括：
判断单元，适于判断所述水印像素点集合中的像素点的数量与所述视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
水印像素点集合重新确定单元，适于当超过第四预设阈值时，则根据所述指定视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
需要说明的是，视频站点的水印像素点通常占一帧图像所有像素点的较小比例，若判断水印像素点集合中像素点的数量与视频文件中一帧图像所有像素点的数量的比值大于第四预设阈值，则认定水印识别有误，则根据该视频站点的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
在实际应用中，可以设置第四预设阈值大于0.4％小于0.7％。
在本发明的另一个实施例中，图3所示的装置还包括：
水印像素点修复值确定单元，适于根据水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
水印去除单元，适于根据所述各个水印像素点的修复值去除所述视频文件的水印。
可理解的是，本发明实施例通过水印像素点周边的像素点的颜色值来确定水印像素点的修复值，可去除视频文件中的水印。
前述水印像素点修复值确定单元进一步适于：
根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure BDA0001717829860000101
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure BDA0001717829860000102
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的检测电子设备的佩戴状态的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
例如，图4示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备传统上包括处理器41和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器42。存储器42可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器42具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码44的存储空间43。例如，用于程序代码的存储空间43可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码44。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图5所述的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以具有与图4的电子设备中的存储器42类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储单元存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码51，即可以由诸如41之类的处理器读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (20)

1.一种识别视频中水印的方法，其中，该方法包括：
计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；其中，所述视频文件包括多帧图像；
将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合；
判断所述水印像素点集合中的像素点的数量与所述视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
若超过第四预设阈值，则根据所述视频文件中的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据如下公式计算所述视频文件的各像素点的标准差：
Figure FDA0002661325480000011
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为所述视频文件的图像总数，
Figure FDA0002661325480000012
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)的像素平均值。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其中，所述第一预设阈值小于100。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，该方法进一步包括：
从所述水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第二预设阈值大于20小于30。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，该方法进一步包括：
从所述水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差，包括：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，该方法进一步包括：
根据所述水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
根据所述各个水印像素点的修复值去除所述视频文件的水印。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure FDA0002661325480000021
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure FDA0002661325480000022
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
10.一种识别视频中水印的装置，其中，该装置包括：
像素点标准差计算单元，适于计算叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差；其中，所述视频文件包括多帧图像；
水印像素点集合获取单元，适于将标准差小于第一预设阈值的像素点确定为水印像素点，得到水印像素点集合；
判断单元，适于判断所述水印像素点集合中的像素点的数量与所述视频文件中的一帧图像所有像素点的数量的比值是否大于第四预设阈值；
水印像素点集合重新确定单元，适于当超过第四预设阈值时，则根据所述视频文件中的其他叠加有水印的视频文件重新确定水印像素点集合。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述像素点标准差计算单元进一步适于：
根据如下公式计算所述视频文件的各像素点的标准差：
Figure FDA0002661325480000023
其中，σij(R,G,B)为像素点(i,j)的标准差，N为所述视频文件的图像总数，
Figure FDA0002661325480000024
为第k帧视频图像像素点(i,j)的像素值，μij(R,G,B)为像素点(i,j)。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第一预设阈值小于100。
13.根据权利要求12所述的装置，其中，该装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除亮度小于第二预设阈值的像素点。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述第二预设阈值大于20小于30。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，该装置还包括：
水印像素点过滤单元，适于从所述水印像素点集合中去除与集合中的其他像素点的距离超过第三预设阈值的像素点。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述像素点标准差计算单元进一步适于：
计算指定视频站点的叠加有水印的视频文件的各像素点的标准差。
17.根据权利要求16所述的装置，其中，该装置还包括：
水印像素点修复值确定单元，适于根据所述水印像素点集合中各水印像素点各自的预设范围内的像素点确定各水印像素点的修复值；
水印去除单元，适于根据所述各个水印像素点的修复值去除所述视频文件的水印。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述水印像素点修复值确定单元进一步适于：
根据如下公式确定各水印像素点的修复值：
Figure FDA0002661325480000031
其中，xp为水印像素点p的修复值，qk为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点；dis(p-qk)为水印像素点p与像素点qk的距离；
Figure FDA0002661325480000032
为像素点qk的颜色值；M为水印像素点p周边半径为ε圆区域内的像素点的总数。
19.一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-9中任一项所述的识别视频中水印的方法。
20.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-9中任一项所述的识别视频中水印的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110662023B (zh) * 2019-10-10 2021-05-07 苏州科达科技股份有限公司 视频数据丢失的检测方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1246239A (zh) * 1997-09-02 2000-03-01 皇家菲利浦电子有限公司 检测水印的方法和设备
CN106412720A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 腾讯科技（深圳）有限公司 视频水印去除的方法和装置
CN106464772A (zh) * 2014-05-07 2017-02-22 思科技术公司 用于嵌入水印、视频帧的系统和方法以及用于检测嵌入的水印的系统和方法
CN106709866A (zh) * 2016-11-18 2017-05-24 北京智慧眼科技股份有限公司 证件照去除网格水印的方法及装置、人脸验证方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007040111A1 (ja) * 2005-10-03 2007-04-12 Mitsubishi Electric Corporation 電子透かし検出装置
US7720253B2 (en) * 2006-09-14 2010-05-18 Microsoft Corporation Visual perception model for hi-fidelity image watermarking

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1246239A (zh) * 1997-09-02 2000-03-01 皇家菲利浦电子有限公司 检测水印的方法和设备
CN106464772A (zh) * 2014-05-07 2017-02-22 思科技术公司 用于嵌入水印、视频帧的系统和方法以及用于检测嵌入的水印的系统和方法
CN106412720A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 腾讯科技（深圳）有限公司 视频水印去除的方法和装置
CN106709866A (zh) * 2016-11-18 2017-05-24 北京智慧眼科技股份有限公司 证件照去除网格水印的方法及装置、人脸验证方法及装置

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