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电视、网络视频已经成为经济社会生活中不可或缺的一部分,视频图像质量的好坏直接关系到广大用户的观看效果。马赛克是常见的视频图像故障之一,由于其出现位置、大小、形状和时间的随机性,使得马赛克的检测一直是视频图像故障检测的难点和热点。目前,相对成熟、快速、准确、可靠的图像马赛克检测算法尚未确立。不论从技术探索角度考虑,还是从技术应用角度出发,都有必要对其检测算法进行设计与研究,以提升视频图像的总体质量。在现有的图像马赛克检测方法基础上,通过分析与研究,提出了基于比例梯度的马赛克检测新方法。该方法主要包括图像预处理、比例梯度计算、马赛克区域定位和马赛克区域确认四个部分。图像预处理主要是将彩色图像转化成灰度图像,并进行高斯平滑处理。比例梯度计算分为水平方向和垂直方向,并对两个方向像素值进行运算,计算前后两个像素点的比值,设定阂值,得到图像水平和垂直方向的边缘信息。马赛克区域定位主要是根据马赛克特征,借助马赛克特征模板,通过运算对其进行匹配,找出图像中具有马赛克特征的区域,并将其设定为疑似马赛克区域,以进行下一步判定。马赛克区域确认则是根据马赛克内部区域像素值相对均匀的特征对疑似马赛克区域进行进一步确认,从而达到检测出图像中马赛克之目的。根据上述方法和思路,在linux平台下使用OpenCV进行编程,并对多幅网络视频图像进行了验证。实验结果表明：该算法具有较高的检测准确性。对于不含有马赛克的图片,监测结果没有发生误报；对于含有马赛克的图片,大部分边缘清晰的马赛克都能有效地检测出来。由于计算方法相对简单,程序代码相对精简,单幅图像的运行时间比较短,对于非高清的PAL制式图片,完全满足40ms的检测速率要求。通过进一步的改进与完善,其检测方法有望应用于视频马赛克的实时检测。