基于量化的二维DCT优化算法研究

DCT变换广泛应用于图像压缩算法中,在大多数情况下最有用的信息集中在DCT系数的低频序列中,而对那些经过量化后为零的系数进行计算,不但费时且计算量大幅增加。据此提出了两种新的二维DCT快速截取算法,使得计算一个8×8的二维DCT变换所需的乘法运算次数减少了60％,加法运算次数减少了77％。经过实验验证该算法在峰值信噪比PSNR值损失很少的情况下,显著地降低了算法的复杂度。     

结合快速层式DCT和动态LOD的地形压缩绘制技术

为了解决大规模地形实时渲染中地形数据的传输、存储和处理效率问题，提出了基于快速层式DCT的嵌入式零树编码对地形数据进行压缩，然后结合基于视点的动态LOD完成地形绘制。用快速DCT代替传统DCT对地形数据进行变换，按空间位置重组不同频率子带，对低频做逆DCT后作为下层输入，重复上述步骤直到满足要求；在获得的多分辨率频带上执行零树编码；结合动态LOD重新渲染地形。实验结果表明，该算法计算相对简单，压缩率与帧速率得到了有效的提升，绘制效果更加契合人眼的视觉感受。     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

一种抗JPEG压缩的数字水印算法

该文提出了一种新的有效的抗JPEG压缩的水印算法,对嵌入水印的图像做JPEG压缩,提取水印仍能保证很好的稳健性,并能抵抗一些常见的攻击。通过对图像做仿JPEG流程的处理,在DCT变换的直流系数上嵌入水印,对于各种常用的JPEG压缩量化因子,可以得到良好的水印嵌入效果。     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

基于DCT扇形划分的压缩感知图像处理

提出了一种改进的DCT扇形划分的压缩感知方法。为了进一步提高图像重建质量,降低重建时间,使用扇形划分的形式保留低频带系数,利用不同采样率分别对中/高频带系数进行测量。利用正交匹配追踪算法（OMP）对中/高频系数进行恢复,进行DCT反变换重构图像。实验证明,在压缩率较小时,与单层小波等方法相比,该方法的重建效果得到明显提高。     

基于残差分布特性的运动补偿算法

视频编码中离散余弦变换(DCT)对自然图像有很好的去相关性，而对运动残差的去相关性较差。针对DCT对残差编码效率较低的缺陷，该文提出一种基于残差分布特性的运动补偿算法，即将残差中所有非零量化DCT系数分为I/P系数，针对不同类型的DCT系数进行分类(帧内或帧间)运动补偿。在MPEG4的编码质量对比实验中，推荐算法比标准算法提高了2 dB以上，从而表明推荐算法能有效地提高运动残差的编码效率。     

基于改进层式DCT的压缩感知图像处理

为改善图像压缩质量,提出一种基于改进层式离散余弦变换(DCT)的压缩感知图像处理方法。该方法保留层式DCT变换的最高层系数,只对其余层高频子带系数进行压缩感知随机测量。利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,通过DCT反变换重构图像。实验结果表明,与基于层式DCT的方法相比,在相同压缩比的情况下,该方法重构图像的峰值信噪比较高。     

DCT图像压缩方法的改进及其应用

利用基于二维离散余弦变换（DCT）的方法进行图像压缩,通过设置自适应量化截断阈值来控制图像压缩数组的大小。为了加快运算速度,在图像压缩部分利用快速DCT算法;并直接对量化后的非零系数进行存储,而不采用熵编码的方式。在解码端,针对量化产生的块效应,利用基于自适应邻域的思想进行后处理。所提方法进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量,并且达到了实时在线处理的要求。文中所提基于DCT的图像压缩方法在一个基于视觉位置反馈的二自由度机械臂远程控制系统中得到实际应用。     

峰度特征值在视频水印中的应用

提出一种基于峰度的视频水印新算法。峰度是一个能表征图像是否呈正态分布的特征值。选择峰度较小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性。能经受添加噪声、剪切、视频格式转换及丢帧等常见视频信号处理及攻击。     

一种新的JPEG图像认证半脆弱水印算法

提出了一种用于JPEG图像认证的半脆弱数字水印算法，它根据JPEG图像压缩过程中的DCT系数的不变性原理进行水印生成和嵌入调制，并结合一种有效的算法隐性地考虑到所有非零DCT系数的符号、大小关系，在未增加水印信息嵌入强度的情况下，实现了图像应对变换域攻击的更有效保护。同时，在检测算法中加入对虚警区的判断，增加了对窜改区域定位的准确性。实验表明，该算法实现的水印有很好的视觉透明度，有效的承受JPEG压缩，同时对其他恶意篡改敏感并能够准确定位篡改位置。     

适用于分布式视频编码框架的整数离散余弦变换算法

鉴于H.264的整数离散余弦变换(DCT)算法及其量化方法复杂度高,难以直接应用于分布式视频编码(DVC)框架的现状,提出了一种基于大跨度定长(步长为2的正整数次方)量化的整数DCT算法及变换基生成方法。该算法充分地利用整数DCT基的可伸缩特性寻找最迎合硬件工作原理的变换基,在保证“小”变换基的同时将编码器的伸缩量化阶段“转移”到解码器一端以降低编码器复杂度。在“转移”过程中,该算法利用DCT系数饱和放大保证图像质量,利用DCT系数的溢出上限保证算法的可靠性,通过减小基偏差提高压缩性能。实验结果表明,与H.264对应模块相比,该算法的量化方式便于位平面提取,在图像质量达到准无损压缩的前提下将编码器的伸缩量化阶段的运算量缩减至16次整型常量加法运算,图像质量与压缩率的性价比提升了23.9%,适用于分布式编码框架。     

基于提升小波与DCT的自适应音频水印算法

为了达到版权保护的目的,利用提升小波变换计算速度快、离散余弦变换（DCT）后直流系数的听觉容差性强的特点,提出了一种在提升小波域进行DCT的自适应音频水印算法。原始音频信号经提升小波变换后分解为低频子带和高频子带,对其低频子带进行DCT,将水印序列嵌入到DC系数上。考虑到水印音频信号的不可感知性和鲁棒性之间的平衡问题,采用了水印序列自适应调整嵌入。实验结果表明,该水印算法计算复杂度低,且对噪声、 低通滤波等常见信号攻击及恶意替换操作均表现出很强的鲁棒性。     

无线多媒体传感器网络图像通信性能分析

对无线视频传感器节点的图像通信活动进行研究,分析了其在资源受限的无线多媒体传感器网络中进行图像编码和传输的性能。对基于DCT和DWT的图像编码与传输的能量消耗和率失真进行建模分析。根据所建立的能量消耗与率失真模型,对有限的能量和传输带宽进行优化分配。根据监测场景的统计信息,调整编码中所使用的参数,以使得能量消耗最小化。仿真实验结果表明,所提出的方法在保证应用所需图像质量的情况,有效地降低了无线传感器节点的数据通信量和计算过程的能耗。     

采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制粘贴篡改

目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。     

基于查找表的误差分散半调图像的混合压缩算法

结合现有逆半调技术,针对无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对误差分散图像的压缩效果并不理想等缺陷,设计了一种针对误差分散半调图像的混合压缩算法。该算法采用LUT逆半调对误差分散半调图像进行灰度化重建,再通过改进离散余弦变换(DCT)系数量化法,以提高压缩率。实验证明该算法能获得较好的压缩效果和较高的压缩率。     

与时长相关的相同码率MP3双压缩检测方法

通常MP3语音的篡改过程会经过解压、篡改、重压缩三个操作,它不可避免地会产生双压缩。因此MP3语音的双压缩检测是MP3语音篡改检测的必要条件。通过分析量化MDCT系数在不同时长下的统计特征,建立拟合模型,提出一种与时长相关的相同码率MP3双压缩检测方法。该方法不仅可以快速有效地实现对MP3语音的双压缩检测,而且还揭示了语音时长与检测率的关系。     

结合DCT和SVM的故障诊断方法研究

针对故障诊断研究中,样本数据维数过高导致故障模式分类时SVM学习强度太大的问题,利用DCT方法在降噪处理时体现出“能量集中”和“高频抑制”的特性,提出一种基于DCT的SVM故障诊断方法。先对故障样本进行DCT降维,再利用SVM方法对主要维离散余弦系数进行模式训练来代替对故障样本的直接训练,从而大大抑制了噪声对故障分类的影响,同时也减少了诊断运算量,最后通过实验仿真验证了算法的有效性。     

低码率视频编码中基于对角线抽样的混合DCT算法

该文提出了一个适用于低码率视频编码的基于对角线抽样（ＤＳ－Ｄｉａｇｏｎａｌｌｙ Ｓａｍｐｌｅｄ）的混合快速 ＤＣＴ编码方案,此方案包含一个新的 ３系数ＤＣＴ算法,同时提出了基于 ＤＳ的计算色度ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）的方法用于有效准确地检测全零或３系数的色度块。这一混合算法可以有效的降低ＤＣＴ、ＩＤＣＴ、量化和反量化的运算量,提高编码器处理速度,而不会导致明显的图象质量的下降。     

一种基于模糊分类的信息隐藏方法

提出了一种在图像DCT域内的信息隐藏方法。为了在保证隐秘图像视觉质量可以接受的前提下,有效提高载体图像的信息隐藏量,首先根据HVS特征和模糊理论将载体图像的各个DCT子块分为三类,然后根据DCT子块的类型不同,自适应变化嵌入每个DCT系数的秘密信息的位数。实验结果表明：该文方法在图像质量和信息嵌入量方面,都优于DCT域内固定嵌入位数的信息隐藏方法。此外,在秘密信息提取时,该文算法不需要参考原始载体图像,实现了提取信息的盲检测。