视频在传输过程中，由于编解码出现问题，会导致视频出现不同程度的损伤，其中就包括视频马赛克现象。马赛克对于视频的观看效果有着很大的影响，为了及时有效地发现视频中是否存在马赛克，这里基于视频图像进行图像马赛克检测，具体步骤如下。

以一幅图片为例，来说明马赛克检测所用方法，这里采用的图片如下所示：

可以发现，图片中人物脸部打了马赛克。针对这片区域的马赛克，看本算法是否能够有效识别。

首先，对上图进行Canny边缘检测，阈值分别取40和200，得到图像的检测结果。

观察上图，发现马赛克区域经过边缘检测后，出现了一堆方块状或类方块状的区域。这些区域大体可分为如下5种情况。

方块和类方块大体分为以上5种，分别为完备的正方形、分别缺一边的不完备正方形。为了统计上述边缘检测结果图中含有的这5类正方形，可以采取下述方式进行统计：
边长从3开始，逐次加1，到33截止（这里有待考究）。判断每个像素以这个边长能否组成正方形（5种情况，以下简称正方形）。如果能，这个边长的正方形数加1，如果不能继续遍历。
上述步骤有一个问题就是，怎样才算构成了正方形的判断准则？
1）整体判断法：以此边长遍历整个正方形区域，如果无缺失的像素/整个正方形的像素大于70%，认为这个正方形存在。这种方法的优点是判断准确，综合利用了正方形所有的像素，但缺点同样明显，运算速度极低；
2)八点判断法：选取正方形中的八个点来进行判断，如果选择的八个点都满足构成正方形条件，那么，认为此正方形存在。这种方法的优点是运算速度有所提升，但是准确率上存在不足；
3）四点判断法：选取正方形上的四个点位置进行判断，如果选择的四个点都满足构成正方的条件，认为此正方形存在。这种方法运算速度最快，伴随着的是不太理想的准确率。

由于视频中马赛克的检测既要考虑处理图片的速度，也要兼顾判断的准确度，所以，这里采用了八点判断法。以上述图片为例，得到以下结果图。

可以看到图片中边长为9的正方形数量最多，为37个。经验证，将上图转为灰度图，写入txt，得到图中小方块的边长为9。但是，现在的这个判断方法并没有去除其他的错误选项和重复选项。我们可以发现，如果图片中边长为x的小方块最多的话，那么后续影响较大的肯定是边长为 （n-1）*（x-1）+x 的正方形，且数量均小于边长为x的正方形数量。通过此规律，我们可以找到一个马赛克图片中的小方块数。

最后，利用上述方法，对一些视频帧进行判断，通过人工监督的方式，查看最后的检测准确度。以一组10帧图片为例进行检测，得到如下的结果图。

经人工鉴定，这10帧图片中，只有第3张图片不含马赛克，其他的均有马赛克，实验准确率100%。所用时间4.15s。（最后附上实验的视频帧以及程序代码）

总结
1）采用八点判断方式，准确率基本满足要求，但是在耗时上还是有很大缺陷。10帧图片耗时4.15s，一帧图片图片耗时415ms。如果想实时判断高清视频是否含有马赛克的话，这个速度至少再提升10倍，达到25帧/s；
2）此判断方法存在先天缺陷。由于是将图像边缘处理之后进行判断，对于图片中的正方形区域，无法判断是不是由于马赛克影响造成的，比如图片中含有棋盘之类的网格就会造成误判的干扰。

测试视频帧及程序代码：
http://download.csdn.net/detail/zhancf/9254645
（需要配置opencv环境。）