JPEG算法的研究及其在医学图像中的应用

图像压缩编码的目的就是要用尽量少的比特数表示图像,同时保持复原图像的质量,使它符合特定应用场合的要求。在介绍经典压缩算法中有代表性的编码算法的同时,重点介绍了JPEG基本算法;研究了JPEG算法的基本原理,分模块分析研究了DCT变换、量化、熵编码和游程编码的原理和功能,并且采用MATLAB程序设计语言对JPEG算法进行仿真实现,得到了较好质量的压缩图像。     

抗任意旋转攻击的数字水印防伪技术

针对目前频率域水印技术无法有效抵抗旋转攻击的 问题,提出一种基于结构相似性指数(SSIM,structural simila rity)的抗旋转攻击数字水印算法。首先将水印与参考光干涉生成离散余弦变换(DCT)全息图 像后;然后利用DCT嵌入到宿主图像的B通道中 频域中;最后,在提取水印时,利用SSIM检测校正图像旋转角度后逆DCT得到 水印。实验表明,以嵌入强度a=0.1嵌入后,含水印图像的峰值信噪比(PSNR)达到43,能有效的抵抗1~360°的旋转攻击,旋 转校正精度可达1°。嵌入水印有很强的不可 见性,提取水印清晰,嵌入量较大,旋转校正时需要原始图像,属于明水印。因此,本文算 法能准确地从受到旋转、滤波、噪声、 裁切和几何形变等攻击的宿主图像中提取水印,可用于版权方的版权保护需求。     

一种图像DCT数据与HEVC帧内预测模式之间的映射方法

【】高效视频编码(HEVC)算法支持的帧内预测模式扩展到了35种,使之可实现更精准的预测,从而取得更高的压缩率。本文通过分析图像数据DCT系数的特性,研究了DCT系数与帧内预测模式的映射关系,提出了一种DCT系数的分布特征与帧内预测模式间的映射方法,该方法可用于提高HEVC的编码速度。     

DCT域HEVC帧内预测模式映射算法研究

高效视频编码(HEVC)算法支持的帧内预测模式扩展到了35种,使之可实现更精准的预测,从而取得更高的压缩率。通过分析图像数据DCT系数的特性,研究了DCT系数与帧内预测模式的映射关系,提出了一种DCT系数的分布特征与帧内预测模式间的映射方法,该方法可用于提高HEVC的编码速度。     

基于K-SVD字典稀疏分解的实木地板去噪方法

针对实木地板的图像获取过程中,所产生的噪声问题,引入了K-SVD字典的学习算法,提出了一种图像的有用信息稀疏分解去噪的方法,目的是有效的保留实木地板的有用纹理信息,并抑制其中掺杂的噪声。通过对图像稀疏分解后得到的值,来进行图像重构,就可以达到图像的去噪目的。首先,构造一个初始化的DCT字典,对图像分块处理;接着,在这个初始化字典的基础之上,进行纹理信息的稀疏分解,同时,对它们之间的残差值进行奇异值分解,更新字典;最后,利用得出的最优化字典,采用正交匹配重构算法,完成去噪图像的重建。实验表明,该算法得出的图像主观效果好,减少了去噪后的模糊程度及保留更多细节信息,在不同程度的噪声下,PSNR较高。     

基于掩膜预处理的稀疏表示和压缩感知图像重建

近年来兴起的压缩感知（compressive sensing, or compressed sampling,CS）理论对信号稀疏性的要求,使信号的稀疏表示得到了前所未有的关注。考虑到现实信号往往是非稀疏性的,而压缩感知理论要求被测信号必须满足稀疏性或在某个规范正交基下满足稀疏性,因此信号的稀疏性表示变得十分重要。主要研究探索了二值掩膜预处理的稀疏表示方法。结合二值掩膜的算法去除人眼不敏感的DCT系数,在不影响图像主观质量的前提下提高测量系数的稀疏度。实验表明提出的预处理方法减少了CS的重建时间,并且提高了图像的重建质量。     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换（DCT）的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数（NC）和峰值信噪比（PSNR）来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。     

奇偶量化DCT系数实现文本信息隐藏

提出了一种基于图像载体的文本信息隐藏算法。引入一种新的基于地址错位的随机发生器算法,对所嵌入信息进行置乱。根据置乱后信息按照特定规则对图像量化系数进行奇偶处理,从而实现文本信息嵌入。针对图像压缩时所导致的误码,利用JND模型,提出了一种新的基于提取对比的误码修正算法。实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可见性,在抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等干扰具有较优良的性能。     

结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别

为进一步提高各种光照条件下的人脸识别精度,提出了一种将光照补偿和光照不变特征提取相结合的人脸识别方法。算法先应用对数域DCT进行光照补偿;然后,用三次样条二进小波分解提取一个低频子图和三个对光照变化鲁棒的边缘细节子图;接着,用二维线性判别分析进行特征降维并构造四个分量分类器;最后,通过多分类器融合规则进行融合分类。该文算法在CAS-PEAL人脸库光照子集上的实验达到了83.91%的识别率,在YaleB人脸库上则实现了100%的识别率,实验结果证明了该文算法对光照变换具有较好的鲁棒性。     

基于DCT域的数字盲水印技术

提出一种鲁棒性较好的DCT域数字盲水印方案。该方案将汉明编码应用于二值水印图像,同时,采用混沌调制序列伪随机选取嵌入区域,提高水印算法的安全性。通过分析DCT中频特定系数关系,实现水印的盲提取。实验结果表明,该算法对于常见的图像攻击具有较好的鲁棒性,是一种有效的盲水印。