一种基于HVS的自知识图像编码算法

讨论了一种基于人类视觉特性的自适应图像编码算法，该算法在ＪＰＥＧ基础上采用视觉门限编码，自适应扫描技术，仿真结果表明，在高压缩率的情况下，无论从编码性能，还是从视觉感官上，该算法效果的均优越于ＪＰＥＧ。     

一种分类自适应混合DCT／DPCM图像编码方法

在图像压缩编码方法中，如何将传统意义上的Ｓｈａｎｎｏｎ编码理论与人的视觉特征更为一致性的结合，已受到越来越普遍的重视．为此，文中依据视觉特性，从更多考虑图像边缘区域的编码性能入手，提出了分类自适应ＤＣＴ／ＤＰＣＭ图像编码方法．实验结果表明，与单独ＤＣＴ或ＤＰＣＭ编码方式比较，此方法具有压缩比较高、恢复图像主观性能良好、且易实现与现存的国际编码标准（如ＪＰＥＧ、Ｈ．２６１、ＭＰＥＧ等）结合使用等优点     

内模自适应卡尔曼滤波在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之五

基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后,将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了该方法的有效性．     

一种新的时域图像编码混合算法

讨论了一种基于图像结构特征的时域图像编码混合算法,该算法结合差分脉冲编码调制（ＤＰＣＭ）预测编码和一种新的模式替代算法。阐明了该算法的实现方法和计算机仿真结果,并与联合二值图像专家组标准（ＪＰＥＧ）进行比较,仿真结果表明,在保持型压缩和有失真中,低压缩率时,该算法的编码性能优于ＪＰＥＧ算法,且运算量比ＪＰＥＧ低。     

基于JPEG标准与视觉特性的分层图象编码

图象通信已经取得了长足的进步，出现了图象编码的国际标准ＪＰＥＧ．但宽带网络ＡＴＭ传输方式的发展，又给图象编码提出了新的问题．本文根据ＡＴＭ网络的特点，与人眼的视觉特性，提出了分层编码主案，它既兼容于现有的ＪＰＥＧ标准，又适用于ＡＴＭ网络．     

彩色图象的子带编码

图象编码技术已逐步趋向成熟，出现了ＪＰＥＧ等国际标准；采用ＡＴＭ的宽带通信网络的发展，对图象编码提出了新的要求。本文根据ＡＴＭ网络的特点，结合人眼的视觉特性，提出一种与现有ＪＰＥＧ标准兼容、适用于ＡＴＭ网络的彩色图象分层编码方案。     

内模滤波与小波分解结合用于视觉诱发脑电信号提取──提取视觉诱发脑电信号的新方法之六

为了从强自发脑电ＥＥＧ背景中提取视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号,按内模滤波方法,利用递推最小二乘算法估计叠加后的ＶＥＰ信号的内模参数;然后以在线迭代的方式来设计具有自适应能力的内模滤波器,并将其与小波变换方法恰当结合．临床试用结果表明,此法比单纯采用按典型ＶＥＰ信号的内模参数设计内模滤波器,或单纯采用小波变换法提取ＶＥＰ信号效果更理想．     

内模滤波新方法在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之四

提出了内模滤波新方法的基本思想和设计方法．针对从强自发脑电（ＥＥＧ）背景噪声中提取视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号这一极低信噪比（ＳＮＲ）情况下的滤波问题,先利用递推最小二乘算法估计出典型ＶＥＰ信号的内模多项式的参数,再据此设计内模滤波器．给出了内模滤波器的设计方法,并用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了内模滤波器具有低ＳＮＲ下的信噪分离能力．     

基于离散余弦变换的数字水印图象

从离散余弦变换出发,提出了一种图象中植入数字水印的方法。此方法与ＪＰＥＧ,ＭＰＥＧ图象数据压缩标准算法相一致,不仅可方便地实现水印的图象植入,而且在ＪＥＰＧ,ＭＰＥＧ压缩之下,可取得高质量图象效果,并在很大程度上解决了由于图象能量损失导致的数字水印丢失问题。     

DTS-AMS型神经网络用于自发脑电信号残部的外推估计──提取视觉诱发脑电信号的新方法之二

利用可实现对任意阶多元多项式超曲面的无差逼近的、基于离散泰勒级数的高阶联想记忆系统（ＤＴＳ－ＡＭＳ）,对（本系列文章之一中所得）自发脑电（ＥＥＧ）信号错相叠加平均后的残余信号进行建模和外推估计．数字仿真结果表明,此法通过十次左右的视觉刺激,即可将视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号从ＥＥＧ信号中分离出来,所得ＶＥＰ信号潜伏期Ｐ_１００精度可满足一般临床诊断要求．     

基于DCT的三重水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于DC系数和AC系数的自适应三重水印嵌入方案。仿真实验表明：该算法具有良好的不可见性,并且在抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

基于AC系数的三重水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于AC系数的自适应三重水印嵌入方案。仿真实验表明:该算法具有良好的不可见性,并能抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

基于稀疏表示模型的图像解码方法

为了更好地提取图像信号的稀疏特性,提出了一种多方向自回归稀疏模型及其重建算法.多方向自回归稀疏模型利用图像局部统计相关和纹理方向实现了图像稀疏表示.在基于变换的编码框架下,以编码端的变换矩阵为观测矩阵,用多方向自回归稀疏模型代替解码端的反变换.图像仿真结果表明,所提出的技术能改善JPEG图像的质量.     

一种适用于远程医疗的水印算法

研究了脑电图(EEG)的水印算法,提出了一种基于自适应滤波的数字水印算法。实验仿真结果表明水印是不可见的,经过低通滤波、中值滤波、维纳滤波、JPEG压缩、小角度旋转等图像处理操作后仍可检验出水印,比空域算法有更高的鲁棒性。     

基于三维离散余弦变换的体三维视频数据压缩

针对体三维视频数据量巨大的问题,提出基于三维离散余弦变换(3D-DCT)的体三维视频数据压缩方法.该方法结合3D-DCT和三维运动估计,利用3D-DCT消除体帧内部的空间冗余.提出快速三维块匹配算法实现运动估计消除相邻体帧之间的时间冗余,利用半体素搜索算法提高块匹配精度.提出帧内体块和帧间体块的量化方法,对量化后的DCT系数采用三维之字形扫描方式组织,应用游程/自适应算术编码系统实现对DCT系数的编码.实验结果表明,对于运动较平缓的序列,该方法的性能优于JPEG2000方法;对于运动剧烈的序列,在高比特率情况下性能不如JPEG2000.该方法的平均峰值信噪比相对于3D-DCT静态体图像压缩方法提高2 dB左右.     

基于量化器优化的JPEG信息隐藏算法

在以保密通信为应用背景的信息隐藏算法中,如何在JPEG文件隐藏大量的信息是一个较有挑战性的问题.本文对在JPEG文件中的高频区隐藏信息的算法进行了介绍分析.并针对该算法在隐藏信息量较大时,载体图像的视觉质量下降较大的缺点,提出了一种基于量化器优化设计的信息隐藏算法.该算法通过量化器的优化设计来抑制嵌入信息时引入的高频噪声,从而达到改善载体图像视觉质量的目的.实验结果证明,这种方法能大量的减少高频噪声的引入.     

对JPEG算法的分析和改进性研究

JPEG是静止图像数据压缩的国际标准.从分析标准JPEG算法中DCT变换的不足,提出了用切匹雪夫多项式改善DCT变换的方法,并引入自适应量化算法对标准JPEG量化表加以修正.这种改进通过实验表明,其恢复的图像信噪比和质量都有所提高.     

基于JPEG应用于图像认证的半脆弱数字水印

给出了一种能经受JPEG压缩的半脆弱数字水印算法，该算法与JPEG编码、解码器相结合。利用小波和混沌产生与原始图像内容有关的水印，并与密码学相结合，提高其安全性；利用JPEG压缩前后的不变量，把水印信息半脆弱地嵌入到图像的DCT域中，同时密钥也被稳健地隐藏在载体信息中。实验表明，该算法在保持对常见的JPEG压缩鲁棒的同时，能有效地区分合理失真和恶意篡改。     

一种改进的图像压缩方法及其Matlab实现

介绍了JPEG图像压缩算法,并对含有噪声的数字图像去除相关性差的问题,提出了先滤波再进行JPEG压缩的方法。在Matlab数学分析工具环境下仿真了该算法。实验结果表明,在图像客观保真度优于经典JPEG压缩方法的情况下,也能减小平均码长。同时也体现了Matlab用来实现JPEG的图像编解码过程,具有方法简单、速度快和误差小的优点。     

一种基于深度学习的双JPEG图像压缩检测算法

双JPEG图像压缩检测是图像盲取证中的研究热点之一。针对JPEG图像压缩检测盲取证问题,提出了一种在双JPEG格式下基于卷积神经网络（CNN）的压缩检测算法。将图像数据集中的样本以不同的质量因子进行单JPEG压缩和双JPEG压缩,把检测图像的DCT系数直方图作为CNN网络的输入进行特征提取,输出层是样本类别的概率分类。实验结果表明,样本尺寸越大,篡改后的质量因子越大,分类器检测正确率越高;与现有算法相比,提出的算法检测正确率最高提高了1.3%,证明具有良好的双JPEG图像压缩性能检测能力。