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[發明專利]隱私區域置亂的視頻中誤差漂移的抑制方法及系統有效

專利信息
申請號: 200910093974.8 申請日: 2009-09-25
公開(公告)號: CN101674477A 公開(公告)日: 2010-03-17
發明(設計)人: 佟玲玲 申請(專利權)人: 中國科學院計算技術研究所
主分類號: H04N7/26 分類號: H04N7/26;H04N7/50
代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 代理人: 祁建國;梁 揮
地址: 100080北京*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 隱私 區域 視頻 誤差 漂移 抑制 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明屬于視頻領域,尤其涉及隱私區域置亂的視頻中誤差漂移的抑制方法及系統。

背景技術

近年來,隨著計算機、網絡以及視頻編碼技術的飛速發展和人們對于公共安全關注程度的不斷提高,視頻監控系統以其方便、安全、信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。無論是在機場、車站還是在銀行、醫院等公共場所,人們無時無刻不在攝像頭的監控之下。雖然視頻監控系統能夠維護公共安全,但長期在攝像頭的監視之下,使人們對個人隱私問題越來越關注。在維護公共安全的同時更好地保護個人隱私成為需要解決的問題。

監控視頻中隱私區域的置亂編碼技術是一種保護個人隱私的現有技術。該現有技術在編碼過程中對視頻中的隱私區域的數據采取某種變換,通過改變其本身的原始數值,對視頻中敏感的隱私信息進行加密。經過置亂編碼后的視頻,仍然符合標準的視頻語法,能夠被通用的解碼器正常解碼。在沒有授權的情況下,任何人無法從監控視頻中得到隱私信息,但整個場景是可理解的;在必要的時候,經過授權的人可以從視頻中恢復隱私信息,完整了解視頻的全部細節。

誤差漂移是隱私區域置亂的視頻中存在的一個問題,它破壞了非授權解碼器端視頻場景的可理解性,影響置亂編碼的效率。隱私區域置亂視頻中的誤差漂移是由于在編碼過程中非隱私區域的數據參考到隱私區域置亂的數據造成的。而H.264AVC編碼標準的又使誤差漂移情況復雜化,包括幀內預測中產生的誤差漂移和幀間預測中產生的誤差漂移。

現有技術中解決幀內預測中的誤差漂移的方法為采用H.264AVC中的FMO(靈活的編碼順序)機制,將隱私區域和非隱私區域劃分成不同的片來進行編碼;對于幀間預測中的誤差漂移采用直接將該編碼塊強制為幀內編碼的方式。現有技術中的方法實現復雜,影響編碼效率。

發明內容

為解決上述問題,本發明提供了隱私區域置亂的視頻中誤差漂移的抑制方法及系統,本發明能夠對誤差漂移進行有效處理,提高置亂編碼效率。

本發明公開了一種隱私區域置亂的視頻中誤差漂移的抑制方法,所述方法包括:

步驟1,對所述視頻進行編碼時,判斷當前編碼塊是否屬于隱私區域,如果屬于隱私區域,則執行步驟2,如果屬于非隱私區域,則執行步驟3;

步驟2,進行幀內編碼時,按所述視頻采用的標準對所述當前編碼塊進行幀內預測,執行步驟4;

步驟3,進行幀內編碼時,從依所述標準獲得的當前編碼塊的候選幀內預測模式集合中去除使用置亂塊的候選幀內預測模式,根據去除后的候選幀內預測模式集合按所述標準對所述當前編碼塊進行幀內預測,執行步驟4;

步驟4,依所述標準完成對所述當前編碼塊的編碼。

所述視頻采用H.264AVC標準。

所述步驟2還包括:

步驟31,進行幀間編碼時,按H.264AVC標準對所述當前編碼塊進行運動估計;

所述步驟3還包括:

步驟32,進行幀間編碼時,從依H.264AVC標準獲得的當前編碼塊的搜索窗內的塊集合中去除置亂塊,根據去除后的搜索窗內的塊集合按H.264AVC標準對所述當前編碼塊進行運動估計。

所述步驟2進一步為依H.264AVC標準獲得當前編碼塊的候選幀內預測模式集合,對于候選幀內預測模式集合中每個候選幀內預測模式,根據所述候選幀內預測模式計算對應的預測塊,計算當前編碼塊同預測塊間的預測誤差,選擇最小誤差對應的候選幀內預測模式為當前編碼塊的幀內預測模式,進行幀內預測;

所述步驟3進一步為從依H.264AVC標準獲得的當前編碼塊的候選幀內預測模式集合中去除使用置亂塊的候選幀內預測模式,對于經過去除的候選幀內預測模式集合中每個候選幀內預測模式,根據所述候選幀內預測模式計算對應的預測塊,計算當前編碼塊同預測塊間的預測誤差,選擇最小誤差對應的候選幀內預測模式為當前編碼塊的幀內預測模式,進行幀內預測。

所述步驟31進一步為依H.264AVC標準獲得的當前編碼塊的搜索窗內的塊集合,并從塊集合中查找當前編碼塊的最佳匹配塊,得出運動矢量;

所述步驟32進一步為從依H.264AVC標準獲得的當前編碼塊的搜索窗內的塊集合中去除置亂塊,從經過去除的搜索窗內的塊集合中查找當前編碼塊的最佳匹配塊,得出運動矢量。

所述步驟3中在進行所述的從依所述標準獲得的當前編碼塊的候選幀內預測模式集合中去除使用置亂塊的候選幀內預測模式前還包括:

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