基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测

传统JPEG篡改图像盲检测算法采用不同质量因子对待测图像进行尝试性再压缩.为了缩短检测时间,减少计算量,提出一种基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测有效算法.首先通过DCT系数直方图估计出篡改图像某一部分量化表,然后通过计算小块DCT系数中分别是对应量化步长整数倍的个数进一步判定该小块是否属于篡改区域.实验结果表明,提出的量化步长估计算法复杂度小,正确率高;检测算法能准确检测出copy-move和合成类图像篡改.此外,改进方法不仅对标准量化表压缩的JPEG篡改图像具有非常好的检测结果,而且对非标准量化表压缩的JPEG篡改图像检测也有效.     

改进的图像自嵌入水印算法及其MATLAB实现

提出通过对分块图像的DCT系数进行动态范围压缩来改进传统的基于DCT变换的图像自嵌入水印算法,并结合灰度变换函数与JPEG标准量化表重新设计了DCT系数码长分配表,大幅度提升了量化过程保留的图像频段范围,使水印图像在遭受篡改攻击后能较好地恢复;最后,给出了MATLAB的算法实现。     

基于JPEG量化失真的合成图像盲检测

主要针对JPEG图像合成伪造,提出了一种基于量化失真的合成图像盲检测算法。首先针对合成图像以JPEG和非JPEG不同的存储方式,分别估计原始量化矩阵;然后用估计的原始量化矩阵对合成图像再压缩,计算压缩前后的量化失真;最后通过判断合成图像不同区域量化失真的大小,实现窜改区域的自动检测和定位。实验结果表明:算法能有效地检测JPEG和非JPEG两种不同存储方式的合成图像。     

JPEG算法研究及实现

在相同图像质量条件下,JPEG文件拥有比其他图像文件格式更高的压缩比。文章描述了JPEG的文件格式,实现了BMP图像格式到JPEG图像格式的转换,从而达到了图像压缩的目的。实验结果表明,该算法能够通过选择不同的量化因子得到不同的压缩比和质量效果,生成的JPEG图像符合JPEG图像的标准格式。     

JPEG图像隐秘检测算法

根据常用隐写算法Outguess、F5、Steghide对JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图的改变,提出一种JPEG图像隐秘检测算法。该算法提取JPEG图像量化DCT系数首位数字直方图和独立直方图作为图像特征,共144维,并采用Fisher分类器进行识别。实验结果证明,该算法检测率高、适用性好。     

基于JPEG图像结构特征的隐写分析算法

该算法用来检测JPEG图像中是否藏有秘密信息。根据JPEG图像的结构特征,首先提取量化矩阵,然后根据图像与该量化矩阵的关系判断是否含有秘密信息。本文在理论上分析了算法的正确性,并在实验上验证了算法的有效性。     

车载通信系统中JPEG压缩算法的量化表改进

为使车载通信平台中图像数据实时传输,需要对图像进行压缩;图像压缩算法的设计需要综合考虑压缩比、图像质量及处理时间等因素;文章在研究JPEG压缩标准的基础上,针对车载通信系统硬件平台限制及系统对图像质量的要求,设计了一种量化表构造算法,对JPEG标准推荐量化表进行改进;采用改进后的量化表对原始图像进行压缩,压缩图像在满足系统中DM642片上EDMA一次传输能力限制的条件下,峰值信噪比显著提高,满足车载通信系统要求。     

基于量化噪声的JPEG图像篡改检测

JPEG图像篡改引入的双重压缩会导致篡改区域的原始压缩特性发生改变,因此可以利用篡改区域压缩特性的不一致性来检测图像的篡改。利用该原理,提出了一种基于量化噪声的JPEG图像篡改检测算法。算法对待检测图像进行分块,计算每块的量化噪声,求取图像块的量化噪声服从均匀分布和高斯分布的概率,从而检测出篡改过的双重压缩区域。实验结果表明：该算法能有效检测双重压缩的JPEG图像篡改,并能定位出篡改区域。     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

基于量化表不一致性的JPEG图像篡改盲检测

利用篡改后JPEG图像量化表不一致的特性,提出一种针对JPEG图像的篡改盲检测新方法。通过智能选取若干图像块,迭代估计出待测图像的原始量化表,大致定位出篡改区域。然后用估计出的原始量化表对篡改区域再进行一次JPEG压缩,由压缩前后图像像素值的差值最终确定篡改位置。实验结果表明,提出的估计量化表算法复杂度小,精度高。检测算法能有效地检测出多种篡改类型的JPEG图像,且对篡改区域和未篡改区域压缩因子相差较小的JPEG合成类篡改,检测正确率更高。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。     

A multi-objective evolutionary approach to image quality/compression trade-off in JPEG baseline algorithm

The JPEG algorithm is one of the most used tools for compressing images. The main factor affecting the performance of the JPEG compression is the quantization process, which exploits the values contained in two tables, called quantization tables. The compression ratio and the quality of the decoded images are determined by these values. Thus, the correct choice of the quantization tables is crucial to the performance of the JPEG algorithm. In this paper, a two-objective evolutionary algorithm is applied to generate a family of optimal quantization tables which produce different trade-offs between image compression and quality. Compression is measured in terms of difference in percentage between the sizes of the original and compressed images, whereas quality is computed as mean squared error between the reconstructed and the original images. We discuss the application of the proposed approach to well-known benchmark images and show how the quantization tables determined by our method improve the performance of the JPEG algorithm with respect to the default tables suggested in Annex K of the JPEG standard.     

集成超分辨率重建的图像压缩编码新型框架及其实现

提出一种集成超分辨率重建的图像压缩编码新型框架。在编码端对输入图像以因子2进行下采样,对下采样图像用JPEG标准编解码,而后采用事先通过外部训练库训练得到的字典,对解码后的图像进行基于学习的超分辨率重建。为了进一步提高解码重建图像质量,在算法框架中设计了反馈环节,即在编码端用原始图像减去超分辨率重建图像得到残差辅助图像,在解码端用该残差辅助图像弥补在超分辨率图像重建环节中损失的高频细节信息,在保证残差辅助图像较低编码比特率的情况下,大幅度提高了解码重建图像质量。此外,还实现了框架图像编码控制量化参数的单一化,实用性较强。实验结果表明,算法较JPEG标准在相同峰值信噪比的情况下,编码比特率大幅度降低,压缩倍数提高较多。     

基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩

随着指纹识别技术的广泛应用,大量指纹图像需要被收集和存储.在指纹识别系统中,对于大容量的指纹数据库,指纹图像必须经过压缩后存储以减少存储空间,本文提出了基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩算法.该算法在离线状态下提取指纹图像特征训练超完备字典;在编码过程中,首先利用差分预测编码和稀疏变换将待压缩指纹图像转换到稀疏域,然后对直流系数和稀疏表达系数进行量化和熵编码,从而实现图像信息的压缩.实验表明,在中低码率段,本文算法相比于JPEG、JPEG2000和WSQ等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能;在相同码率时,本文算法生成的压缩图像的主观视觉效果更好,指纹识别率更高.     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

基于维纳滤波器嵌入的JPEG压缩图像动态增强

JPEG压缩图像的解码图像与原图像差异较为明显,基于此,提出了一种基于维纳滤波器嵌入的JPEG图像动态增强算法。首先,计算压缩图像的嵌入容量;然后,在嵌入容量限制下,根据目标图像动态地计算最优的维纳滤波器对称性、精度等参数配置并将参数嵌入JPEG压缩图像中;最终,对解码图像使用提取的维纳滤波器进行增强,获得与原图像接近的解压缩图像。试验结果表明,本算法可单独增强JPEG压缩图像的质量,同时可基于其他后处理算法,进一步提高JPEG压缩图像的质量。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注，但是高压缩比的图像方块效应非常明显，这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题，借鉴JPEG2000中提出的ROI概念，提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法，使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时，压缩编码时间大为降低，解码图像质量也有较大的改善，且总体编码性能优于JPEG编码。     

基于轮廓波系数相关性的图像压缩算法

提出一种基于Contourlet变换域子带内系数相关性的图像压缩算法。通过互信息量的计算,发现Contourlet变换域子带内紧邻的系数之间存在较强的相关性,并且在不同的分解子带中系数之间的相关性强弱呈现出位置上的各向异性。在此基础上,利用局部邻居信息预测当前系数,同时引入多目标约束优化方法得到预测器的权重值,可有效提高预测精度。通过与JPEG2000算法进行实验对比,在一定的压缩比情况下,采用该算法解码后的图像具有较好的细节和纹理特征。     

JPEG比特流加密域大容量可逆数据隐藏

兼顾加密JPEG图像的隐藏容量和安全性,提出一种JPEG比特流加密域可逆数据隐藏新方法。该算法设计了一种块间置乱与块内加密相结合的JPEG比特流加密方法,不仅实现对图像块的伪随机置乱,还实现了熵编码块的霍夫曼编码和扩展位的全加密,降低信息泄露可能性的同时,提高了算法抵抗唯密文攻击的能力。同时,该算法生成的加密JPEG比特流与JPEG解码标准兼容,解码得到的加密图像类似随机噪声且与原始图像大小相同,所有图像块熵编码都可以用来隐藏附加信息,有效解决了隐藏容量与安全性之间的矛盾。对比分析了算法的安全性、文件大小和隐藏容量等性能。实验仿真结果表明本文算法能有效抵抗唯密文攻击,隐藏容量是现有最新同类算法的4倍以上。     

一种保持码流结构的JPEG2000加密算法

本文提出了一种JPEG2000包体数据加密算法,通过可逆整数S变换处理加密后的包体数据,保证了不会产生新的标记码,因而原码流的结构及特性被保留了下来,压缩率也没有发生改变.加密后的码流仍能被标准解码器解码,但解读出来的是内容被完全掩蔽的无意义的图像.对256×256的Lena灰度图像进行加密实验,结果显示,该算法可以有效地保障加密图像的安全.