[發明專利]一種隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除方法及系統

在審

• 申請號: 202210073703.1
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114419006A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 黃凱;李君惠;姜山;何聰
• 申請（專利權）人: 四川九洲空管科技有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/194
• 代理公司: 成都行之智信知識產權代理有限公司 51256
• 代理人: 李林

本發明公開了一種隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除方法及系統，包括獲取待處理灰度視頻，對待處理灰度視頻中的原始圖像進行預處理，得到初步定位的水印區域；根據所述初步定位的水印區域，采用兩路水印檢測處理法對所述初步定位的水印區域進行水印檢測處理，得到兩路中間結果；對所述兩路中間結果進行運算，生成水印模板，得到背景區域和精確定位的水印區域；使用所述背景區域對所述精確定位的水印區域進行填充，得到水印去除后的圖像。本發明解決隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除問題，針對灰度成像的視頻實時去除特定位置的水印，并克服水印會根據圖像的明暗變化而發生的變化。本發明可為人工智能領域數據標記和訓練提供干凈的數據。

技術領域

本發明涉及水印去除技術領域，具體涉及一種隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除方法及系統。

背景技術

在視頻圖像應用領域經常會使用灰度成像，各種灰度成像的視頻帶有視頻注釋、日期、時間等水印，這類水印在此統稱為文字類水印。這些水印有幾個主要的特點：第一水印是變化的，比如時間會變化；第二水印的明暗是變化的，比如背景呈深色，水印呈淺色；背景呈淺色，水印呈深色；第三水印具有細長的線條，水印和背景相互交融；第四水印自身灰度值保持一致。

近年來利用人工智能算法處理視頻和圖像越來越普遍，比如目標檢測、目標分類等。人工智能算法尤其是最近幾年流行的有監督深度學習算法是基于大量數據進行工作的。首先搭建神經網絡，然后將標注好的訓練集數據輸入網絡進行訓練得到訓練好的模型，最后使用訓練好的模型進行實時工作。

數據獲取對深度學習來說是很重要但是也是一件不容易的事情，特別是一些專業和小眾的領域，在互聯網很難找到相關的數據資源。將一些現有的視頻和圖像收集起來加以利用，比如用來進行模型訓練是非常明智和有效的方式。但是很多時候我們獲得的圖像或者視頻都有水印，這些水印對訓練集的標注和后期的訓練形成干擾，降低了項目推進的效率。

現有的去水印技術可以分為兩大類，一類是基于機器學習的算法，另一類是傳統的算法。基于機器學習的算法大多要用到訓練數據。現有的傳統的去水印算法大多是基于靜態的圖像，需要手動去標識水印，或者使用較復雜的算法檢測水印再用水印附近的區域去填充水印區域。模板匹配檢測水印是針對水印樣式固定不變的情況，水印樣式是變化的時候無法使用傳統的模板匹配是檢測水印。還有一種去水印方法比較直接，直接將水印部分進行覆蓋添加新的水印，或者將水印部分進行模糊處理，這種方法對背景技術種提到的模型訓練沒有幫助。本文種提到的文字類水印是跟背景相互交融，也就是說文字的鏤空部分是背景，不能單純的將水印連帶鏤空背景一起抹去，這樣會使得去水印之后的圖像看起來非常突兀。

然后，以上現有的水印去除技術并不適應于隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除，無法解決針對灰度成像的視頻實時去除特定位置的水印；且很難快速對視頻或者圖像進行快速批量處理。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是現有的水印去除技術并不適應于隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除，無法解決針對灰度成像的視頻實時去除特定位置的水印。本發明目的在于提供一種隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除方法及系統，通過該方法解決隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除問題，針對灰度成像的視頻實時去除特定位置的水印，并克服水印會根據圖像的明暗變化而發生的變化；另外，可以批量獲得除去水印的干凈數據。

本發明通過下述技術方案實現：

第一方面，本發明提供了一種隨背景變化的灰度視頻文字類水印去除方法，該方法包括：

獲取待處理灰度視頻，對待處理灰度視頻中的原始圖像進行預處理，得到初步定位的水印區域；

根據所述初步定位的水印區域，采用兩路水印檢測處理法對所述初步定位的水印區域進行水印檢測處理(即精確定位)，得到兩路中間結果；對所述兩路中間結果進行運算(求交集)，生成水印模板，提取所述水印模板中相同像素值個數最多的像素作為精確定位的水印區域，同時得到背景區域；其中，精確定位的水印區域以外的區域即是背景區域；