一种视频篡改恢复处理方法、系统、存储介质、编码器与流程

本发明属于视频信息处理技术领域，尤其涉及一种视频篡改恢复处理方法、系统、存储介质、编码器。

背景技术：

目前，监控视频常被用作查案及法庭证据，因此保证监控视频的真实性和可靠性至关重要。针对监控视频的篡改方式主要有时域篡改、空域篡改，时域篡改是在帧间编辑过程中对帧序列进行操作，常见攻击类型有帧添加、帧删除及帧重排；空域篡改是指在帧内编辑过程中对单帧图像内容进行修改，常见空间篡改攻击可分为对象添加、对象删除和对象修改。在绝大多数视频篡改检测方法中，原始视频的存在至关重要，与常见的视频篡改检测方法相比，视频篡改恢复方法的优势非常明显，视频篡改恢复方法不需要原始视频，待检测视频被检测到篡改后，通过视频篡改恢复方法即可恢复被篡改区域，因此需要一种在检测视频被篡改后能有效恢复篡改区域的视频篡改恢复方法。

在研究图像篡改检测和恢复的相关技术中，针对纹理粗糙的图像，有国外专家提出了一种基于可变容量的脆弱水印方法，首先把图像划分为大小为像素的块，根据其粗糙度生成的自嵌入水印被分为三个部分，并基于密钥分别嵌入三个不同的块中，该方法可以实现图像篡改检测和恢复。针对卫星和医学图像处理领域，有专家利用数据隐藏和图像均与性，提出一种基于区域的篡改检测和恢复方法，采用分类数据结构提取图像特征，通过四叉树分解算法对图像划分可变大小的块，利用分行扫描的方式把水印嵌入图像块中。以上两种方法仅适用于篡改比例较小的情况，而且没有对恢复图像进行定量分析。

在研究视频篡改和恢复的领域中，针对篡改定位精度不高和恢复图像质量较差的问题，有专家利用非负矩阵分解(nonnegativematrixfactorization，nmf)，提出了一种使用具有不同稀疏约束的扩展nmf进行检测和自我恢复的方法，利用哈希函数和提出的方法生成块级水印和帧级水印，将块级水印和帧级水印嵌入视频中验证时域篡改和空域篡改，最后利用基本矩阵的智能特性，可以部分恢复基本矩阵，并利用视频的时空连续特性恢复篡改区域。利用半色调技术，有专家提出了一种使用安全水印保护和恢复视频图像的方法，在编码器端利用半色调技术生成原始视频帧的二进制版本即参考帧，使用量化指数调制技术将该参考帧作为水印嵌入到其他帧中，在解码器端识别出篡改之后，通过逆半色调技术恢复原始内容。以上两种方法仅能部分恢复篡改区域，且没有对恢复视频帧质量进行定量分析。

早期国内外学者致力于图像篡改恢复方法的研究，公开发表了较多研究成果，然而针对视频篡改恢复的研究最近几年才刚刚起步，上面介绍的两个已经发表的成果都存在仅能部分恢复篡改区域的问题，而且视频恢复算法准确率和效率都较低，对恢复的视频帧也没有进行定量的分析。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前针对视频篡改恢复的方法只能部分恢复篡改区域，而且存在视频恢复算法准确率和效率都较低的问题，对恢复的视频帧没有进行定量的分析。

解决以上问题及缺陷的难度为：视频在存储过程中要对视频数据进行编码，视频数据量非常大，处理时候对视频的检测与恢复算法的性能要求比较高

解决以上问题及缺陷的意义为：监控视频在执法过程中作为证据其真实性和可靠性非常重要，那么如果能够很好的解决上述问题，那么对我国的刑事侦查以及国家的司法公正都有着前所未有的意义。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种视频篡改恢复处理方法、系统、存储介质、编码器。

本发明是这样实现的，一种视频篡改恢复处理方法，所述视频篡改恢复处理方法将监控视频作为删除信道，通过删除信道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印；采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取，实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测；帧间篡改检测从最后一个被验证为真实块的关键帧开始提取帧窗口内所有帧的帧索引，使用提取的帧索引区分插入或删除的帧，并确定新关键帧的位置；使用新的关键帧重复进行验证和恢复过程。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法包括：

第一步，将监控视频划分为不重叠的部分，每部分有wl帧，被称为帧窗口，帧窗口的长度应尽量小以进行实时编码，选择wl为监控视频一秒内的帧数，覆盖持续一秒内的视觉事件；

第二步，从每个帧窗口中选择关键帧，帧号为k，以关键帧为中心帧形成一个长度为2g+1的关键段，g是固定值，对应于关键帧和关键段的集合为k-g,k-g+1,...,k-1,k,k+1,...,k+g，关键帧是关键段中的中心帧，关键段的长度2g+1小于帧窗口的长度wl；

第三步，通过对关键帧进行高度压缩构成参考帧，参考帧记录着关键帧的主要内容。对于帧窗口内不在关键段中的其他帧，通过帧窗口号、帧号以及其他帧与同一个窗口内关键帧的距离构成帧索引；

第四步，将参考帧嵌入到关键段中，帧窗口内不属于关键段的其他帧的帧索引被嵌入到同一帧中。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法的关键帧的选择使用基于直方图比较方法即基于帧窗口中镜头变化的边界位置提取关键帧，对于每一帧j，计算差异特征值：

式中，histj表示帧j的强度直方图，b是强度值；

对于帧窗口内的任何其他帧j，满足d(k)≥d(j)，通过选择关键帧k，如果关键帧到帧窗口中起始帧的距离小于g，k＜g，将k替换g；同样，如果关键帧到帧窗口中最后一帧的距离小于g，k＞wl-g，将k替换wl-g，选取的每个帧窗口长度基本相似，帧窗口中的关键帧都可以代表该帧窗口的内容。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法根据已有压缩方法构造内容参考帧r，首先对关键帧图像进行预处理，得到灰度关键帧，将灰度关键帧分解成若干个大小为8×8的块，根据每个块中边缘点的数量，分为四种类型；针对每个块应用dct变换，并通过标准jpeg量化表对dct系数进行量化；根据确定每种类型的量化系数的对应比特分配，直流系数被转换成无符号的二进制比特，交流系数被转换成有符号的二进制比特。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法的帧索引的构建是指帧窗口内帧j的帧索引ij＝(nwj,j,dkj)包含以下信息：

1)包含帧j的帧窗口编号为nwj及帧号j；

2)在同一帧窗口中，帧j到关键帧k的距离dkj在g-wj和wj-g之间。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法的参考帧和帧索引的嵌入，每个参考帧都被视为一个比特序列，每个是比特的信息，其中表示编码符号长度，是编码符号的数量，关键段中的每个帧都被分解成个大小为的块，块的大小表示篡改位的精度表示：

式中，表示n表示帧分解的块数，b²表示块的大小，w表示监控视频宽度，h表示监控视频高度；

对于每一帧j，被分解的n个块表示为bj,1,...,bj,n，利用喷泉编码将参考帧嵌入这些块中bj,p,1≤p≤nandk-g≤j≤k+g，(2g+1)n块中的每个块都携带从参考帧r1,...,rn进行喷泉编码而获得的水印有效载荷符号，bj,p的相应水印有效载荷由wj,p表示，并计算为r1,...,rn的伪随机线性组合，wj,p的符号长度等于sl；验证水印由哈希函数bj,p和wj,p组成：

hj,p＝hash(bj,p,wj,p,j,p,key)。

进一步，所述视频篡改恢复处理方法通过解码器同时检测帧内和帧间篡改包括：

首先，对帧内篡改检测的速度非常快，在帧内篡改检测模块中，监控视频被划分成多个长度为wl的帧窗口，在初始帧窗口中，确定关键帧k并从中提取验证水印(w′k,p,h′k,p)，对于p＝1,...n，提取的h′k,p等于：

对应于p，若关键帧k中的被认为是真实块，则设置ek,p＝0；否则，设置ek,p＝1，关键帧k的篡改率计算为：

关键帧k的误差图被定义为集合：

{ek,p|p＝1,...,n}；

若关键帧k中所有块被认为是真实的，移动至下一个窗口并重复上述步骤；若篡改率低于阈值ρ，tr＜ρ，则恢复篡改块，通过提取嵌入在关键段中的恢复水印来恢复关键帧的参考帧，，将关键帧中认为已篡改的块被替换成从参考帧中的对应块；

在ρ＜tr＜1的情况下，则不能恢复篡改的块，并且解码器只能定位篡改，错误图表示被篡改块的位置；在tr＝1的情况下，提取同一帧窗口内的帧索引，若提取的帧索引表示帧属于所选窗口并且已经正确排序，则重新寻找关键帧并确定其编号，重复上述步骤；否则，解码器判断为帧间篡改，并执行帧间篡改检测模块。

本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求任意一项所述包括下列步骤：将监控视频作为删除信道，通过删除信道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印；采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取，实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测；帧间篡改检测从最后一个被验证为真实块的关键帧开始提取帧窗口内所有帧的帧索引，使用提取的帧索引区分插入或删除的帧，并确定新关键帧的位置；使用新的关键帧重复进行验证和恢复过程。

本发明的另一目的在于提供一种实施所述视频篡改恢复处理方法的视频篡改恢复处理系统，所述视频篡改恢复处理系统包括：

删除信道建立模块，用于将监控视频作为删除信道；

视频水印组成模块，用于通过删除信道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印；

水印嵌入和提取模块，用于采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取；

恢复和检测模块，用于实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测。

本发明的另一目的在于提供一种编码器，所述编码器安装有所述的视频篡改恢复处理系统。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明对具有静止背景的监控视频场景，提出一种基于喷泉码的视频篡改恢复方法。将监控视频作为删除信道，通过该通道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印，采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取，实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测。同时与传统的视频篡改恢复方法进行对比，使用发明提出的算法，恢复图像的质量明显更好，效率也比已有的算法更好，质量范围约为33.2-41.6db。图像的psnr值是评价图像质量的一种描述方式，是已有的评价标准。psnr的单位是db，数值越大表示失真越小，psnr高于40db说明图像质量极好(即非常接近原始图像)；在30—40db通常表示图像质量是好的(即失真可以察觉但可以接受)；在30db为普遍基准；在20—30db说明图像质量差；最后，psnr低于20db图像不可接受。33.2-41.6是该算法中提出的算法用psnr描述的算法性能。通过与已有算法的对比，本发明实例具有更好的恢复能力和计算性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的视频篡改恢复处理方法流程图。

图2是本发明实施例提供的视频篡改恢复处理系统的结构示意图；

图中：1、删除信道建立模块；2、视频水印组成模块；3、水印嵌入和提取模块；4、恢复和检测模块。

图3是本发明实施例提供的视频篡改恢复处理方法实现流程图。

图4是本发明实施例提供的帧窗口中的关键段示意图。

图5是本发明实施例提供的比特分配表示意图；

图中：(a)块类型1；(b)块类型2；(c)块类型3；(d)块类型4。

图6是本发明实施例提供的解码器系统流程图。

图7是本发明实施例提供的原始关键帧、加水印的关键帧和被篡改的关键帧示意图。

图8是本发明实施例提供的测试视频篡改率和恢复图像psnr示意图。

图9是本发明实施例提供的测试视频一篡改检测示意图。

图10是本发明实施例提供的测试视频二篡改检测示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种视频篡改恢复处理方法、系统、存储介质、编码器，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的视频篡改恢复处理方法包括以下步骤：

s101：将监控视频作为删除信道，通过删除信道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印；

s102：采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取，实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测。

如图2所示，本发明提供的视频篡改恢复处理系统包括：

删除信道建立模块1，用于将监控视频作为删除信道。

视频水印组成模块2，用于通过删除信道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印。

水印嵌入和提取模块3，用于采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取。

恢复和检测模块4，用于实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测。

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。

如图3所示，本发明提供的视频篡改恢复处理方法包括以下步骤：

第一步，将监控视频划分为不重叠的部分，每部分有wl帧，被称为帧窗口，帧窗口的长度应尽量小以进行实时编码，并且足够大以使编码过程有效，因此，需要合理的选择帧窗口的长度，比如选择wl为监控视频一秒内的帧数，覆盖持续一秒内的视觉事件。

第二步，从每个帧窗口中选择关键帧(帧号为k)，并且以关键帧为中心帧形成一个长度为2g+1的关键段，g是设定的固定值，对应于关键帧和关键段的集合为k-g,k-g+1,...,k-1,k,k+1,...,k+g，帧窗口的关键段如图4所示，从图中可以看出，关键帧是关键段中的中心帧，关键段的长度2g+1小于帧窗口的长度wl。

第三步，通过对关键帧进行高度压缩构成参考帧，该参考帧记录着关键帧的主要内容。对于帧窗口内不在关键段中的其他帧，通过帧窗口号、帧号以及其他帧与同一个窗口内关键帧的距离构成帧索引。

第四步，将参考帧嵌入到关键段中，帧窗口内不属于关键段的其他帧的帧索引被嵌入到同一帧中。

本发明的关键帧的选择在编码方案中至关重要，视频的内容由构建的关键帧序列进行表示。在本发明实例中，使用基于直方图比较方法即基于帧窗口中镜头变化的边界位置提取关键帧。对于每一帧j，计算差异特征值：

式(1)中，histj表示帧j的强度直方图，b是强度值。

对于帧窗口内的任何其他帧j，满足d(k)≥d(j)，通过该方法选择关键帧k。如果关键帧到帧窗口中起始帧的距离小于g(即k＜g)，将k替换g；同样，如果关键帧到帧窗口中最后一帧的距离小于g(即k＞wl-g)，将k替换wl-g。选取的每个帧窗口长度基本相似，帧窗口中的关键帧都可以代表该帧窗口的内容。通过直方图比较方法选择关键帧保证了局部差异(比如镜头边界)。

本发明的参考帧为了使得嵌入的参考帧不改变监控视频的视觉信息效果，构建参考帧的大小应尽可能小，因此将关键帧的高度压缩版本作为参考帧。根据已有压缩方法来构造内容参考帧r，首先对关键帧图像进行预处理，得到灰度关键帧，将灰度关键帧分解成若干个大小为8×8的块，根据每个块中边缘点的数量，将其分为四种类型，如图5所示。针对每个块应用dct变换(离散余弦变换discretecosinetransform)，并通过标准jpeg量化表对dct系数进行量化。根据图5中的表确定每种类型的量化系数的对应比特分配，直流系数被转换成无符号的二进制比特，交流系数被转换成有符号的二进制比特。图5(a)-图5(d)的块分别保留80、60、40和22比特信息，并使用两个附加比特记录块的类型。因此，该方法平均使用52.5b/块。

本发明的帧索引的构建是指帧窗口内帧j的帧索引ij＝(nwj,j,dkj)包含以下信息：

1)包含帧j的帧窗口编号为nwj及帧号j。

2)在同一帧窗口中，帧j到关键帧k的距离dkj在g-wj和wj-g之间。

本发明的参考帧和帧索引的嵌入，每个参考帧都被视为一个比特序列，每个是比特的信息，其中表示编码符号长度，是编码符号的数量。关键段中的每个帧都被分解成个大小为的块，这些块的大小表示篡改位的精度，由式(2)表示：

式中，表示n表示帧分解的块数，b²表示块的大小，w表示监控视频宽度，h表示监控视频高度。

对于每一帧j，被分解的n个块表示为bj,1,...,bj,n，利用喷泉编码将参考帧嵌入这些块中bj,p,1≤p≤nandk-g≤j≤k+g，上述(2g+1)n块中的每个块都携带从参考帧r1,...,rn进行喷泉编码而获得的水印有效载荷符号。bj,p的相应水印有效载荷由wj,p表示，并计算为r1,...,rn的伪随机线性组合，因此wj,p的符号长度等于sl。使用伪随机线性组合方法是由于其在随机线性喷泉(rlf)中使用，并且将验证水印嵌入到每个块中，解码器将接收的符号视为正确传输或已删除，正确传输表示真实块，验证水印由哈希函数bj,p和wj,p组成，即：

hj,p＝hash(bj,p,wj,p,j,p,key)(3)

当视频帧j属于关键段时，嵌入bj,p的信息包括(wj,p,hj,p)；当视频帧j不属于关键段时，嵌入bj,p的信息是ij＝(nwj,j,dkj)。非关键段中其他帧的嵌入方法不同于关键段中帧的嵌入方法。

关于嵌入算法，考虑以下问题：

1)不可察觉性。水印的嵌入不应降低视频质量；

2)容量。对于固定的篡改率，帧的嵌入容量越高，可以选择的参考帧的大小越大。另一方面，由于同时嵌入参考帧和哈希函数需要较大容量，因此，常见的方法主要将3lsb嵌入到亮度分量y(3b/像素)或红色，绿色和蓝色(rgb)位平面中(9b/像素)。

3)鲁棒性：针对视频处理(比如压缩处理)选择鲁棒性或脆弱性水印。

水印方法的三个特点本质上是相互关联的，比如，增加嵌入容量会降低不易察觉性和鲁棒性。帧索引仅包含帧窗口号、帧号和帧到关键帧的距离，相比于参考帧，帧索引占用的容量非常之少，因此，嵌入帧索引的唯一相关问题是不易察觉性和鲁棒性。

关键段中每个帧的帧索引嵌入到相应的帧中，用于帧索引嵌入和参考帧嵌入的方法应该保持距离，比如，帧索引可以嵌入在第一lsb(最低有效位算法leastsignificantbit)中，参考帧嵌入在第二lsb中。

本发明的解码器的流程图如图6所示，通过解码器可以同时检测帧内和帧间篡改。

首先，对帧内篡改检测的速度非常快，在帧内篡改检测模块中，监控视频被划分成多个长度为wl的帧窗口，在初始帧窗口中，如编码器方法所述，确定关键帧k并从中提取验证水印(w′k,p,h′k,p)，对于p＝1,...n，提取的h′k,p等于：

对应于p，若关键帧k中的被认为是真实块，则设置ek,p＝0；否则，设置ek,p＝1，关键帧k的篡改率计算为：

关键帧k的误差图被定义为集合：

{ek,p|p＝1,...,n}(6)

若关键帧k中所有块被认为是真实的，移动至下一个窗口并重复上述步骤。若篡改率低于阈值ρ，即tr＜ρ，则可以恢复篡改块，通过提取嵌入在关键段中的恢复水印来恢复关键帧的参考帧，然后，将关键帧中认为已篡改的块被替换成从参考帧中的对应块。

在ρ＜tr＜1的情况下，则不能恢复篡改的块，并且解码器只能定位篡改，错误图表示被篡改块的位置。在tr＝1的情况下，存在由于篡改而错误地选择了关键帧的可能性，提取同一帧窗口内的帧索引，若提取的帧索引表示这些帧属于所选窗口并且已经正确排序，则重新寻找关键帧并确定其编号，重复上述步骤。否则，解码器判断为帧间篡改，并执行帧间篡改检测模块。

帧间篡改检测模块首先从最后一个被验证为真实块的关键帧开始提取帧窗口内所有帧的帧索引，使用提取的帧索引可以区分插入或删除的帧，并确定新关键帧的位置。然后，使用这些新的关键帧重复进行验证和恢复过程。当监控视频未被篡改或仅发生帧内篡改时，所提出的方法仅使用帧内篡改检测模块，能够以非常快的执行速度进行检测。

本发明基于喷泉码的视频篡改恢复方法，将监控视频作为删除信道，通过该通道传输由高度压缩的关键帧和定位数据组成的视频水印，采用喷泉编码嵌入水印并在解码器端进行提取，从而实现帧内篡改检测恢复和帧间篡改检测。同时与传统的视频篡改恢复方法进行对比，证明了本发明算法恢复图像的质量更具有优势，其质量范围约为33.2-41.6db。

下面结合实验对本发明的技术效果作详细的描述。

1、实验评估中使用的十个测试视频来自rewind视频复制-移动伪造数据库。每个视频序列的分辨率为240×320像素和30帧每秒的帧速率。帧窗口的长度wl设置为20帧。因此，能够覆盖持续0.67秒左右的视觉事件，视频帧分为n＝1200大小为8×8的块。关键帧的帧索引和参考帧嵌入在y亮度分量的第二个lsb中。因此，嵌入的容量等于64bpb(每个块的位数)，或等价于1bpp(每个像素的位数)。

选择长度为2g+1的关键段等于5或等效地设置为g＝2，在关键段中的每个8×8块中32位用于嵌入哈希函数。哈希函数是通过md5算法生成，符号长度sl也设置为32，即32位用于将喷泉编码的参考帧嵌入到在关键段内的每个块中。每个帧索引ij的大小设置为24位，其中14位专用于帧窗口编号nwj，5位用于帧窗口内视频帧的编号j，5位用于同一个帧窗口内帧j到关键帧的距离dkj。解码器从每个块bj,p提取帧索引i′j,2p-1和i′j,2p。选择已知的帧索引i′j以满足下列条件：

1)σ(i′j)＝#{p∈{1,2,...,2n}|i′j,p＝i′j}是最大值；

2)σ(i′j)＞t(n)，其中t(n)表示取决于n的阈值；

在实验中，设置t(n)＝(n/10)＝120，即检测的帧索引至少达到120才能被确认。

2、帧内篡改检测与恢复实验

所提出方法在恢复关键帧内容的性能如图(这是图7)所示，当视频遭受帧内篡改时，关键帧的内容会发生改变，原始关键帧、加水印的关键帧和被篡改的关键帧(篡改率为16.5％)分别如图(这是图7)(a)-图7(c)所示，图(这是图7)(d)显示了恢复的关键帧，其中被篡改部分被恢复参考帧中的相应部分替换。关键帧的内容和关键段的内容是相关联的，因此篡改率是指关键段中的篡改率。通过将恢复的视频帧与篡改的关键帧进行比较，可以明显地看出恢复视频帧对篡改关键帧的修改。通过实验找出最高的可逆篡改率，如图(这是图8)所示每一条线都表示rewind视频数据集的测试视频之一的特定关键帧。对应的帧窗口随机篡改20次，tr等于10％，20％，…，60％和67％。恢复的关键帧的平均psnr值随着篡改率的增加而降低。psnr计算值与平均psnr的标准偏差从tr＝10％的0.54降低至tr＝67％的0.13。由实验得出，tr＝20％时标准偏差等于0.42，tr＝30％时标准偏差等于0.28，tr＝40％时标准偏差等于0.22，tr＝50％时标准偏差等于0.19，tr＝60％时标准偏差等于0.14。当篡改率超过67％时，将不能恢复关键帧，但该方法仍然可以检测篡改。恢复的关键帧的平均psnr在33.db-41.6db之间，在司法鉴定和执法应用等场景是可以接受的。

3、帧间篡改检测实验

对所提出方法进行帧间篡改检测，测试视频一由130帧组成，将其第31-45帧替换为第5-19帧，并从视频中删除第71-100帧，如图(这是图9)所示，输入篡改视频，所提出方法对其进行帧间篡改检测，成功的提取了第31-45帧帧号，并判断出第71-100帧被删除。将测试视频二的第41-70帧替换为其他视频的连续30帧视频序列，所提出方法在检测时，提取帧索引模块不能产生有效的索引集，并且上述的30帧没有被识别为关键段。因此，解码器将该30帧声明为插入帧，从其余帧的帧索引中可用的信息中恢复关键段中帧的原始帧号，如图(这是图10)所示。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。