基于快速分形的DCT补偿图像压缩编码算法

针对分形编码时间过长和离散余弦变换(DCT)在高压缩比下出现方块效应的两点不足,文中提出了一种基于快速分形的DCT补偿图像压缩编码算法,通过对子块和父块特征值排序,使得子块只搜索那些特征值符合条件的父块,从而降低了搜索的复杂度,进而加快了搜索速度.为了提高恢复图像的质量,将图像进行分形编码后,再对灰度误差块8×8作离散余弦变换.仿真试验的结果表明,结合两者的长处可以达到高质量和高压缩比的目的,从而达到很好的编码效果     

基于三维离散余弦变换的彩色图象压缩编码

离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力，但多维的变换公式一直没有给出，为此深入研究了三维离散余弦变换，提出了任意尺寸的三维函数f(x,y,z)的正交离散余弦变换公式，克服了以前系数的取值必须相等的缺点，并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中，使得彩色图象的R，G，B3帧可以作为一个整体同时进行变换，极大地去除了图象R，G，B3帧间的相关性，理论分析和实验结果表明，在大幅度地增加压缩比的同时，峰峰信噪比也有明显提高，并且与国际标准JPEG，MPEG有很好的兼容性。     

彩色视频的四维矩阵离散余弦变换编码

为了在高信噪比条件下获得对彩色视频的高倍压缩 ,提出了 4维矩阵及 4维矩阵离散余弦变换理论 ,并将该理论应用于彩色视频编码 .基于 4维矩阵离散余弦变换的彩色视频编码方法将彩色视频的多个帧放在一个统一的数学模型 (即 ,4维矩阵 )中考虑 ,利用 4维矩阵离散余弦变换去除其间的各种相关性 ,并通过矢量量化对变换系数进行压缩编码 .其方法可以同时全面利用彩色视频图象相邻像素间、彩色空间 Y、U、V 3分量间 ,以及视频图象相邻帧之间的相关性 .实验结果证明 ,对可视电话和视频会议等应用中的彩色视频序列图象 ,利用该方法可在高信噪比条件下获得较高压缩比的编码效果     

基于三维块特征分类的彩色图像编码

将彩色图像的R、G、B三帧作为整体考虑，并利用三维离散余弦变换（3D-DCT）进行压缩编码是彩色图像编码的新方法。为了进一步提高基于该方法的彩色图像编码效率，该文提出了基于三维块特征分类的彩色图像编码算法。实验结果表明，该方法同传统彩色图像编码方法相比，在保证相同的恢复图像效果时，将压缩比提高了约22%，也能够进一步提高基于3D-DCT的彩色图像压缩编码的性能。     

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。     

静态彩色图像的多维DCT变换压缩

为了在高信噪比条件下来对静态彩色图像进行高倍压缩 ,提出了一种具有自适应功能的多维离散余弦变换图像编码算法。该算法首先将图像分割成互不覆盖的 8× 8子块 ;然后抽取每个子块的统计特征 ,再根据子块的方差和均值来判断子块内部信息的丰富程度 ,其中对于内部信息丰富的子块 ,可利用三维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间的相关性 ,而对于内部信息不丰富的子块 ,则利用四维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间、相邻子块间的相关性 ;最后对变换系数进行量化编码。实验结果证明 ,此算法可以提供比JEPG更高的压缩率和更高的平均峰值信噪比     

基于JPEG的固定背景视频压缩算法研究

为了对固定背景视频进行压缩并获得较高的压缩比,在JPEG静止图像压缩标准的基础上提出了一种新的应用于固定背景视频压缩的算法.对第一帧图像进行JPEG格式的压缩并保存量化后的离散余弦变换系数,对第一帧后的每一帧图像,在进行离散余弦变换和量化后,先同存储器内的第一帧图像的离散余弦变换系数进行异或运算再进行熵编码.通过使用该算法和H.264视频压缩标准对同一段固定背景视频进行压缩并比较压缩后的数据量,表明了该算法具有较高的压缩比.     

一种频域块匹配+预判全零系数的运动估计算法

用 H.2 63标准对低码率图像编码时 ,编码器的复杂性主要取决于运动估计、离散余弦变换等运算 ,为了减少编码器的运算量、提高编码速度 ,提出一种有效的频域块匹配 +预判全零系数的运动估计算法。这种算法充分利用离散余弦变换的特点 ,在频域内使用块匹配法进行运动估计 ,并将预判全零系数和运动搜索相结合。实验表明该算法不仅可以有效地提高编码速度 ,而且可以较好地保持 H.2 63高压缩比及运动图像的质量等特性。本文用该算法研制了甚低码率视频编码器的软件 ,该软件编码器可以在 PSTN上实现实时编解码 ,具有较大的使用价值。     

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。     

图形硬件通用计算技术的应用研究

在通用计算的图形硬件加速研究中,综合了在OPENGL体系下的计算模型。通过实验,测试了该计算结构的性能并分析了提高计算性能的一些方法。在此基础上,介绍一种基于GPU的并行计算二维离散余弦变换方法。该方法可在GPU上通过一遍绘制,对一幅图像1至4个颜色通道,同时进行8×8大小像素块的离散余弦变换。实验表明在该实验硬件基础上,采用GPU加速的并行离散余弦变换,可比相同算法的CPU实现提高数百倍。     

基于层次DCT变换的嵌入式图像编码方法

提出了基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法.尽管嵌入式零树编码方法首先使用于小波变换,但结合层次DCT结构,基于DCT的嵌入式零树编码方法依然可以取得很好的压缩效果.层次DCT首先将输入图像划分为8×8的图像块,然后对这些图像块进行第1层的DCT变换.因为相邻的DC系数高度相关,并且特别影响低比特率时的压缩效果,因此第2层的DCT变换被应用于这些DC系数上.这一过程重复进行,直到最后一步为止.因为DCT图像块通过重新组织,可以看做是类似于小波变换的子带结构,因此可以使用嵌入式零树编码方法.实验结果表明,所提出的基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法具有较低的计算复杂性和很好的压缩效果.例如,与JPEG相比较,对标准的512×512Lena图像的而言,此方法可获得0.8dB～1.7dB的提高.为了去除低比特率压缩所引起的图像块效应,提出了基于Sobel算子的后处理算法.实验结果显示,所提出的后处理算法对解码后的图像不论是主观效果还是客观效果均有提高.     

基于DCT快速变换的图像压缩编码算法

在JPEG标准中,基于图像压缩的有损压缩算法中的离散余弦变换（DCT）,应用于很多图像压缩场合,并且在实际操作中,能获得较高的压缩比,同时压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同,因此得到了广泛应用。为了达到提高图像质量的目的,文中提出了一个基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩改进算法,该算法通过设置量化系数来控制图像压缩数组的大小。同时,在图像压缩部分利用DCT快速算法。仿真实验结果表明：该算法进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。     

基于TMS320C5409图像压缩系统的实现

该文基于DSP芯片的特点和JPEG图像压缩的原理，重点描述了一个基于TMS320VC5409DSP芯片的图像压缩系统。其中对传统的JPEG算法的DCT变换和量化过程作了一些改进，使本系统压缩速度更快，在压缩率相同的情况下图像的质量更高。     

No-reference image quality assessment based on localized discrete cosine transform for JPEG compressed images

In this paper, we propose a new no-reference image quality assessment for JPEG compressed images. In contrast to the most existing approaches, the proposed method considers the compression processes for assessing the blocking effects in the JPEG compressed images. These images have blocking artifacts in high compression ratio. The quantization of the discrete cosine transform (DCT) coefficients is the main issue in JPEG algorithm to trade-off between image quality and compression ratio. When the compression ratio increases, DCT coefficients will be further decreased via quantization. The coarse quantization causes blocking effect in the compressed image. We propose to use the DCT coefficient values to score image quality in terms of blocking artifacts. An image may have uniform and non-uniform blocks, which are respectively associated with the low and high frequency information. Once an image is compressed using JPEG, inherent non-uniform blocks may become uniform due to quantization, whilst inherent uniform blocks stay uniform. In the proposed method for assessing the quality of an image, firstly, inherent non-uniform blocks are distinguished from inherent uniform blocks by using the sharpness map. If the DCT coefficients of the inherent non-uniform blocks are not significant, it indicates that the original block was quantized. Hence, the DCT coefficients of the inherent non-uniform blocks are used to assess the image quality. Experimental results on various image databases represent that the proposed blockiness metric is well correlated with the subjective metric and outperforms the existing metrics.

     

一种基于水印DCT变换的数字图像水印算法

提出了一种有效的基于水印DCT的数字图像水印算法。该算法首先对水印图像进行离散余弦变换，再对变换后的水印图像进行加密，然后将加密后的水印图像嵌入到DCT变换后的原始图像中。实验证明在嵌入强度小于0．5，PSNR在大于32．4177dB时，该算法具有很好的鲁棒性和安全性，并能有效地抵抗JPEG压缩和较强的高斯白噪声。     

无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写

目的 传统隐写技术在实际社交网络信道上难以保护秘密信息的完整性。在社交网络中,图像往往经过有损压缩信道进行传输,从而导致隐蔽通信失效。为了保证经过压缩信道传输的载密图像鲁棒性,设计安全鲁棒的隐蔽通信技术具有实际应用价值。基于最小化图像信息损失,本文提出无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写。方法 首先,指出构造无损载体能有效维持隐写安全性和鲁棒性的平衡,对经过压缩信道前后的JPEG图像空域像素块进行差分,构造无损载体以确定鲁棒嵌入域;其次,通过对离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）系数进行“±1”操作,并计算空域信息在压缩传输前后的损失,设计衡量DCT系数抗压缩性能的鲁棒代价;同时,验证在低质量因子压缩信道下鲁棒代价更能区分DCT系数的鲁棒能力,最后,利用校验子格编码（syndrome-trellis code,STC）,结合无损载体和鲁棒代价对秘密信息进行嵌入。结果 实验在BossBase1.01图像库上进行对比实验,相比于传统JPEG隐写技术,构造无损载体作为嵌入域能有效地将信息平均提取错误率降低24.97%,图像的正确提取成功率提高了21.35%;在此基础上,鲁棒代价进一步将信息平均提取错误率降低1.05%,将图像的正确提取成功率提高16.12%,验证了本文方法显著提高了隐写抗压缩性能。与J-UNIWARD （JPEG universal wavelet relative distortion）、JCRISBE （JPEG compression resistant solution with BCH code）和AutoEncoder （autoencoder and adaptive BCH encoding）3种现有典型隐写方法相比,提出的方法信息平均提取错误率分别降低了95.78%、93.17%和87.38%,图像的正确提取成功率为另外3种隐写方法的86.69倍、30.74倍和4.13倍。图像视觉质量逼近传统隐写方法,并保持较好的抗检测性。结论 本文提出的抗低质量因子JPEG压缩鲁棒隐写方法,获得的中间图像在经过压缩信道后,具有较强的抗压缩性和抗检测性,并保持较高的图像质量。     

Lossy image compression using singular value decomposition and wavelet difference reduction

This paper presents a new lossy image compression technique which uses singular value decomposition (SVD) and wavelet difference reduction (WDR). These two techniques are combined in order for the SVD compression to boost the performance of the WDR compression. SVD compression offers very high image quality but low compression ratios; on the other hand, WDR compression offers high compression. In the Proposed technique, an input image is first compressed using SVD and then compressed again using WDR. The WDR technique is further used to obtain the required compression ratio of the overall system. The proposed image compression technique was tested on several test images and the result compared with those of WDR and JPEG2000. The quantitative and visual results are showing the superiority of the proposed compression technique over the aforementioned compression techniques. The PSNR at compression ratio of 80:1 for Goldhill is 33.37 dB for the proposed technique which is 5.68 dB and 5.65 dB higher than JPEG2000 and WDR techniques respectively.     

选择排序的DCT系数对JPEG图像的可逆数据隐藏

JPEG图像压缩算法可以为使用者提供良好的压缩性能,改善图像文件重建质量,在图像和视频处理领域有着广泛的应用价值。 提出了一种可行且有效的对JPEG图像进行可逆信息隐藏的算法。在该算法中,JPEG图像中所有的8×8块中量化的DCT系数重新排列成新的矩阵,纵列为每个块的系数值,横列为同频率下的系数值。对相同频率下的系数进行模拟嵌入比特位,优先选择失真小的频率下的系数嵌入信息,直到嵌入完秘密比特流信息,同时在嵌入秘密信息时根据解码矩阵减少了无效的比特流扩展。实验结果表明,该算法在嵌入同等数量的比特流的情形下能够得到更好的JPEG图像视觉质量和更少的图像比特流扩展。     

Robust JPEG steganography based on DCT and SVD in nonsubsampled shearlet transform domain

Social media platform such as WeChat provides rich cover images for covert communication by steganography. However, in order to save band-width, storage space and make images load faster, the images often will be compressed, which makes the image steganography algorithms designed for lossless network channels unusable. Based on DCT and SVD in nonsubsampled shearlet transform domain, a robust JPEG steganography algorithm is proposed, which can resist image compression and correctly extract the embedded secret message from the compressed stego image. First, by combining the advantages of nonsubsampled shearlet transform, DCT and SVD, the construction method for robust embedding domain is proposed. Then, based on minimal distortion principle, the framework of the proposed robust JPEG steganography algorithm is given and the key steps are described in details. The experimental results show that the proposed JPEG steganography algorithm can achieve competitive robustness and anti-detection capability in contrast to the state-of-the-art robust steganography algorithms. Moreover, it can extract the secret message correctly even if the stego image is compressed by WeChat.