罗伟

网易资深研发工程师

先后参与KMS流媒体服务器及NTS分布式任务处理系统的开发

作者简介

大部分时候，为了表明作品来源，我们需要对拍摄制作的图片或者视频加上水印logo。不过，我们有时候也需要对视频已经加上的水印进行移除处理，然后加上新的水印。加水印的自动处理是很容易实现的，而检测并去除水印的自动处理就有相当的挑战性了。

问题已经抛出，网易云信的分布式视频处理系统，于近期发布了支持视频自动去水印的转码功能，我们是怎么自动化、智能化地解决这一问题的呢？

其实很简单，它总共分三步：

1. 分析并检测出视频所有水印的区域；

2. 根据区域对这些水印进行移除处理；

3. 加上新的水印。

细心的读者可能已经发现，这事情"简单"地好比如何把大象放进冰箱，那我们就来试试把大象放进冰箱。

本文分三个部分来描述：数学建模、工程实现、实际效果。

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数学建模

因为视频是由一帧一帧的图像组成，所以视频去水印其实就是一组图像的去水印。这部分内容比较偏学术，笔者争取描述得通俗易懂。

1-1 image matting问题

视频去水印的本质是multi-image matting问题，图像处理中的image matting问题最早由Alvy Ray Smith在其SIGGRAPH论文《Blue screen matting》中提出和定义，中文意思就是抠图。

AlvyRay Smith认为一张图片I，应该由前景F和背景B合成，合成方式就是通过透明度α来操作。在不同的区域两者的比例不一样，对于只有背景的地方，前景的参与比例为0％，对于只有前景的地方，背景的参与比例为0％。具体公式如下：

可以看出来，matting问题研究的是，如何通过左边的I，推测出右边的三个变量α、F和B，方程数量严重少于未知数数量，理论上是无精确解的，实际工程上根据不同场景或者一些先验前提，我们是可以一定程度上求出近似解的，不过其难度仍然巨大。

这项技术主要被用在电影工业中，比如你在观看一些电影花絮视频时，有时会看到拍摄现场有绿色背景和一群穿着绿色衣服的工作人员，这些都会在后期的抠图技术下被抠掉换上“真正的”背景。这种Blue Screen Matting 技术，使用纯色背景可以确保前景被准确抠出。

在2001年的CVPR会议上，贝叶斯公式被引入解决matting问题，在04年的SIGGRAPH上，MSRA的Jian Sun等人发表了基于泊松方程的Poisson Matting这篇文章，其实际上是将透明度作为图像的一种内在属性—“场”，变向地寻求其最优解。后来同在MSRA工作的KaiMing He，在图像去雾算法中发现了暗通道先验，并获得2009年的CVPR最佳论文。

1-2 水印估计与去除算法

今年，Google在CVPR2017会议上发表了一篇去水印的论文《On the Effectiveness of Visible Watermarks》，其几近完美地解决了具有共同水印的一组图像去水印问题，研究人员提出了广义的multi-image matting模型。

对于水印图像 J ，我们认为其通过将水印 W 叠加到自然图像 I 来获得，类似于上面的公式，可以有下面的公式：

其中p =（x，y）是像素位置，α（p）是空间变化的不透明度，最常用的水印是半透明的，以保持底层的图像内容部分可见。

给定W和α，可以对每个像素进行计算操作来获取原图像：

如果没有先验信息，单独给予J来恢复I的问题是非常困难的，因为每个像素点都有三个未知的（W，α，I）变量和一个约束方程。

但是，大部分场景下，水印是以一致的方式添加到一组图像中，所以，对于图像集合{Ik}，由相同的W和α标记，我们有（为了简洁省略像素索引p）：

换句话说，我们的目标是，给定{Jk} k = 1…K，恢复W，α和{Ik} k = 1..K。大致算法如下:

A、估计检测水印

广义上来说，在一组图像中将所有图像中属于水印的图像结构检测还原出来，这是一个先有鸡还是先有蛋的问题，因为水印图像内容的检测估计和水印的区域位置是相互依赖的关系。对于有共同水印的一组图像来说(视频)，即W(p)相同，这将不是问题。

B、多图像匹配和重建

有了所有图像中水印的检测位置信息，我们可以真正解决 multi-image matting problem，即由J 得到 W 、α、原始图像 I，这一部分是核心步骤,在后文的工程实现中我们会详细描述我们的实现。

C、删除新图像中的水印

有了W和α，根据公式我们就可以轻松地将任意新图像中的水印去除，当然前提是使用了相同的 W和α。

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工程实现

2-1 模块框架

引擎的整体框架模块如下：

如上图所示，左侧是视频的水印检测，与谷歌的算法不尽一致，但是核心思路是一致的，仍然是对所有图像帧进行迭代处理，最终收敛出水印图像的结构。为提升运行效率，我们未必需要将所有的视频帧提取出来，当视频帧数量较多时，我们会进行跨帧的提取，丢弃一些GOP，避免不必要的解码运算。

右侧则是对视频中所有的图像进行水印去除操作，其依赖左侧模块所计算得出的水印信息。

2-2 算法实现

我们选择了一个示例视频，展示这个过程。

(1)记录图片序列每个位置最大值和最小值，并确定每个位置的像素值范围。由于在添加水印时的算法通常如下：

因此水印添加区的像素范围为：

当α值小于0.5时，水印添加区的像素范围低于127，因此标记像素范围小于127的区域为有效区域

(2)对图片逐帧水平垂直方向梯度进行叠加，无水印区域是动态区域，在空间域上梯度期望为0，即：

在水印与边界交界处，梯度期望不为0，例如在边界(????0,????0) ，有：

(3)针对有效区域内的梯度图使用Canny算子进行运算，初步标记的区域如下图所示：

(4)可以看出有部分静态区域也被识别出纹理，由于水印区域边界的梯度值并不稳定，因此水印区域的边缘梯度线呈现出非连续状态，可通过去除长线段的方式去除非水印静态区域边缘梯度线段，处理后的效果如下：

(5)此时可发现水印区域纹理密度要远高于其它区域，对图像进行均值滤波，然后通过大津阈值法对图像进行二值化，处理后的效果如下所示：

(6)最后通过连通域算法和聚类算法，过滤掉不符合规定的区域，从而确定水印区域，结果如下所示：

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效果展示

我们重新选取一个视频，经过我们的去水印引擎，可以自动检测出水印位置，并进行去除操作，效果图见下面的图和视频。

去除水印之后的视频,如下:

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