【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及基于区块链的媒体数据安全防护方法及系统。
技术介绍
1、媒体数据是指与媒体内容相关的各种信息和统计数据，包括但是并不限于内容数据、用户数据、互动数据、流量数据等。给媒体数据中的视频、图片插入水印，是对媒体数据进行安全防护的常见方式，结合区块链技术上的不可篡改性质可以为媒体数据提供强大的内容保护。因此需要对区块链中待防护的媒体视频添加水印。
2、现有的简单水印添加方法是通过在视频中每一视频帧的固定位置上叠加文字、图像或标志的方式，来对媒体数据进行安全防护。该方法的安全性较低，容易被他人进行篡改或去除。并且因为每一视频帧与其他视频帧有差异，使得每一视频帧的最佳水印插入位置与其他视频帧的最佳水印插入位置有差异，导致通过简单水印添加方法在视频中插入水印时，会影响观众对媒体内容的观看体验。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于区块链的媒体数据安全防护方法及系统，以解决现有的问题。
2、本专利技术的基于区块链的媒体数据安全防护方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术提出了基于区块链的媒体数据安全防护方法，该方法包括以下步骤：
4、获取待防护的媒体视频，得到包含若干视频帧的视频帧数据集；
5、预设多个尺度，在每一尺度下将每一视频帧分为多个局部范围；根据每一视频帧内不同尺度下的局部范围中像素点灰度值的分布情况，得到任意两视频帧的内容相似程度；根据任意两视频帧的内容相似程度，对视频帧数据集里的视频帧进
6、预设窗口大小，将代表视频帧分为多个窗口；根据每一代表视频帧内每一窗口中像素点的灰度值及通道值的差异及分布，以及像素点的梯度值，得到每一代表视频帧内每一窗口的水印察觉指数；
7、通过图像金字塔算法与插值算法，得到每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像；在代表视频帧及其每次降采样后的采样图像中，根据每一窗口中像素点的梯度值及灰度分布的差异，得到每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度；
8、根据每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度与水印察觉指数，得到每一代表视频帧内 每一窗口的水印插入优选度，进而得到每一视频帧的水印插入位置。
9、进一步地，所述获取待防护的媒体视频，得到包含若干视频帧的视频帧数据集，包括的具体步骤如下：
10、获取待防护的媒体视频，使用视频解码器读取待防护的媒体视频，将待防护的媒体视频还原为原始帧；将原始帧转化为多个单独视频帧，得到若干单独视频帧构成的初始数据集；
11、预设抽样间隔，从所述初始数据集中对单独视频帧进行抽样，得到若干抽样后的单独视频帧；将抽样后的单独视频帧，记为视频帧，得到视频帧数据集。
12、进一步地，所述根据每一视频帧内不同尺度下的局部范围中像素点灰度值的分布情况，得到任意两视频帧的内容相似程度，包括的具体步骤如下：
13、获取同一尺度下每一视频帧的每个局部范围与其他视频帧的每个局部范围的结构相似性指数；
14、根据每一尺度下每一视频帧的局部范围与其他视频帧的局部范围的结构相似性指数，得到任意两视频帧的内容相似程度，具体计算公式如下：
15、;
16、式中，表示第个视频帧与第个视频帧的内容相似程度，表示每一视频帧在第个尺度下所含局部范围的数量，表示第个尺度下第个视频帧的第个局部范围与第个视频帧的第个局部范围的结构相似性指数，表示预设的尺度个数，表示归 一化函数。
17、进一步地，所述根据任意两视频帧的内容相似程度，对视频帧数据集里的视频帧进行聚类，得到多个类簇与多个代表视频帧，包括的具体步骤如下：
18、将任意两视频帧的内容相似程度作为距离度量；
19、通过dbscan聚类算法，将视频帧数据集里的视频帧聚为多个类簇；
20、将任意一个视频帧与同一类簇内其他视频帧的内容相似程度的均值，记为该视频帧为代表视频帧的可能性；将任意一个类簇内为代表视频帧的可能性最大的视频帧，记为该类簇的代表视频帧。
21、进一步地，所述预设窗口大小，将代表视频帧分为多个窗口，包括的具体步骤如下：
22、通过大小为的窗口，将每一代表视频帧分为多个窗口，表示预设的窗口边长。
23、进一步地，所述根据每一代表视频帧内每一窗口中像素点的灰度值及通道值的差异及分布，以及像素点的梯度值，得到每一代表视频帧内每一窗口的水印察觉指数，包括的具体步骤如下：
24、获取每一代表视频帧内每一像素点的梯度值；
25、根据每一代表视频帧内每一窗口中每一像素点的灰度值、通道值、梯度值、每一窗口在每一代表视频帧内的位置以及每一窗口中像素点灰度值的分布，得到每一代表视频帧内每一窗口的水印察觉指数，具体计算公式如下：
26、;
27、式中，表示第个代表视频帧内第个窗口的水印察觉指数，表示第个窗口中所含像素点数量，表示第个代表视频帧内第个窗口中第个像素点的灰度值，表示第个代表视频帧内第个窗口中第个像素点的通道值，表示第个窗口中的中心像素点与代表视频帧的中心像素点的欧氏距离，表示第个代表视频帧内第个窗口中像素点的灰度均值，表示第个代表视频帧内第个窗口中像素点灰度值的方差，表示第个代表视频帧内第个窗口中像素点梯度值的均值。
28、进一步地，所述通过图像金字塔算法与插值算法，得到每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像，包括的具体步骤如下：
29、预设降采样尺度为，预设降采样次数为，通过预设的降采样尺度与降采样次数，使用图像金字塔算法，对每一代表视频帧进行降采样处理，得到每一代表视频帧的图像金字塔；
30、对每一代表视频帧在每次降采样后的图像进行插值处理，得到每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像，所述每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像与每一代表视频帧的图像大小相同。
31、进一步地，所述在代表视频帧及其每次降采样后的采样图像中，根据每一窗口中像素点的梯度值及灰度分布的差异，得到每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度，包括的具体步骤如下：
32、获取每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像内每一像素点的梯度值；
33、在每一代表视频帧及其每次降采样后的采样图像中，根据每一窗口中像素点的灰度值、梯度值以及代表视频帧与其采样图像同一窗口之间的结构相似性指数，得到每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度，具体计算公式如下：
34、;
35、;
36、式中，表示第个代表视频帧内第个窗口的视觉模糊程度，表示第个代表视频帧内第个窗口在第次降采样过程中的模糊程度，表示第个窗口中所含像素点的数量，表示第个代表视频帧内第个窗口中第个像素点的灰度值，表示第个代表视频帧在第次降采样后的采样图像内第个窗口中第个像素点的灰度值，表示第个代表视频帧在第次降采样后的采样图像内第个窗口中像素点的梯度均值与第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述获取待防护的媒体视频，得到包含若干视频帧的视频帧数据集，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据每一视频帧内不同尺度下的局部范围中像素点灰度值的分布情况，得到任意两视频帧的内容相似程度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据任意两视频帧的内容相似程度，对视频帧数据集里的视频帧进行聚类，得到多个类簇与多个代表视频帧，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述预设窗口大小，将代表视频帧分为多个窗口，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据每一代表视频帧内每一窗口中像素点的灰度值及通道值的差异及分布，以及像素点的梯度值，得到每一代表视频帧内每一窗口的水印察觉指数
7.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述通过图像金字塔算法与插值算法，得到每一代表视频帧在每次降采样后的采样图像，包括的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述在代表视频帧及其每次降采样后的采样图像中，根据每一窗口中像素点的梯度值及灰度分布的差异，得到每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据每一代表视频帧内每一窗口的视觉模糊程度与水印察觉指数，得到每一代表视频帧内每一窗口的水印插入优选度，进而得到每一视频帧的水印插入位置，包括的具体步骤如下：
10.基于区块链的媒体数据安全防护系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的基于区块链的媒体数据安全防护方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述获取待防护的媒体视频，得到包含若干视频帧的视频帧数据集，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据每一视频帧内不同尺度下的局部范围中像素点灰度值的分布情况，得到任意两视频帧的内容相似程度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据任意两视频帧的内容相似程度，对视频帧数据集里的视频帧进行聚类，得到多个类簇与多个代表视频帧，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述预设窗口大小，将代表视频帧分为多个窗口，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于区块链的媒体数据安全防护方法，其特征在于，所述根据每一代表视频帧内每一窗口中像素点的灰度值及通道值的差异及分布，以及像素点的梯度值，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢梦帆，陈石兵，张玉钢，
申请(专利权)人：广东方天软件科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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