一种新的应用于图像处理的DCT算法设计

提出了一种DCT的新的无乘法硬件实现结构,用基于DA分布式算法的CORDIC旋转算法来实现DCT变换,它改变了单独使用DA分布式算法的寻址机制,减小了查找表的规模,使查找表读出的时间大大减少;而且能够避免单独使用CORDIC旋转算法需要的深流水线,它们一起实现速度和面积的共同优化。     

一种用于JPEGIP核的DCT设计

二维离散余弦变换（DCT）在图像处理和视频编码中起到很重要的作用,近年来发展速度也很快。介绍DCT的各种快速算法,根据图象处理的特点和易于硬件实现的目标选择基于分布算法（distributed arithmetic—DA）的DCT结构来实现FPGA设计。     

精度可配置DCT及其VLSI设计

利用离散余弦变换(DCT)能量分布的特性,提出一种精度可配置的DCT及其VLSI结构.根据不同的变换精度需求,通过选择DCT基向量局部最优的分布式算法展开精度,实现了变换精度损失与功耗减少的优化处理;同时对DCT基向量采用正则有符号数(canonical signed digit,CSD)编码,减少了整体电路的硬件资源开销.模拟和综合后的结果表明,该结构适合图像视频等要求低功耗、实时处理领域的可配置性应用.     

一种改进的DCT域数字音频水印算法

针对现有数字音频水印算法不能同时满足隐蔽性与鲁棒性的问题,在添加水印之前,先将水印的二值图像与随机密钥进行加密操作,再对载体进行三级小波变化和DCT变换,最后对比加密后的水印信息与载体信号,得到密钥值,并将密钥嵌入到载体音频的DCT中频系数中。实验结果表明,该算法能在隐蔽性和鲁棒性之间达到一个较好的平衡。     

一种基于多小波域与 DCT 的数字盲水印算法

研究一种新的数字图像盲水印算法.针对目前基于的离散小波变换算法和 DCT 变换算法中,对噪音和几何变形攻击抵抗力弱,需要原始水印的缺点,提出了一种利用多小波域和离散余弦变换相结合的数字盲水印算法.结合离散多小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换所固有的特征,首先对原灰度图像 DMWT 变换,而后对低频系数作分块 DCT 变换,再将经过 Arnold 预处理的二值图像水印信息分别嵌入到经过 DCT 变换的较好的块中.提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲水印提取.实验结果表明,嵌入算法容易实现,并增强了水印的稳健性和不可见性,算法对锐化、JPEG 压缩、剪切和噪声等常见的图像攻击有较好的鲁棒性.     

一种基于DWT与DCT的扩频水印算法

变换域数字水印技术是当前的一个研究热点。本算法将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,嵌入到载体图像的DWT与DCT中。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。     

DCT硬件实现的通用性探究

在分析了DCT的原理以及采用蝶形快速算法的实现方法的基础上,提出一种可以实现不同尺寸模块调用的方法.为了达到减少硬件实现上复杂度的目的,DCT处理器采用模块化的思想,将系统划分为不同的功能模块,这样在提高硬件电路通用性的同时增强了DCT在实际应用中的灵活性.使用Verilog HDL硬件描述语言进行参数化RTL级描述,在SUSE Linux环境下的NC-Launch软件上进行仿真验证.实验验证了所设计模块功能上的正确性.在应用中,本设计能提高硬件电路的通用性和DCT的灵活性.     

一种改进的面向MPEG的区域DCT数字水印方法

研究了一种改进的基于DCT的MPEG视频水印技术,利用MPEG标准的压缩方法及视频流的特点,主要讨论了基于帧内编码的水印嵌入方法,并详细给出了有关算法设计实现的过程及仿真结果。实验证明本方法嵌入的水印不仅能够很好的在MPEG压缩中生存,同时能够防御多种干扰和攻击,具有相当高的稳定性和鲁棒性。     

一种基于DCT的快速分形图像编码方法

分形图像编码能获得很高的压缩比,但存在编码时间过长的缺点。本文根据离散余弦变换(DCT)能量集中的特性,提出一种基于DCT的快速分形图像编码方法。实验结果表明,该方法与传统的分形块编码方法相比,编码速度有很大提高,并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

一种DCT域的图像自嵌入算法

文章分析了当前的一些图像自嵌入算法,指出了他们的算法不能抵御JPEG压缩的缺陷,并结合当前DCT域水印嵌入算法提出一种基于DCT域的自嵌入算法。这种算法能够抵御一定的JPEG压缩,从而拓展了图像自嵌入的应用范围。     

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。     

基于DCT的图像置乱程度评价方法

针对当前出现的各种各样的置乱算法,为更好地衡量这些算法对不同图像的置乱程度,利用DCT系数的良好特性,结合人眼视觉掩蔽特点,提出一种新的描述图像置乱程度的评价方法。实验表明,该方法与人的主观评价相接近,能较好地反映同一图像和不同图像酌置乱效果。     

基于加权小波的DCT人脸识别算法研究

针对图像维数过高,计算复杂的问题,提出一种基于加权小波分析和DCT的人脸识别方法,通过对人脸图像进行小波分解,提取低频和加权高频分量的DCT变换系数作为识别特征向量,采用加权距离进行分类识别.该方法在ORL和YALE人脸库上进行了测试比较,结果表明,无论训练时间还是识别率,都优于传统的PCA方法,和小波结合PCA的方法相比较,识别率也明显提高.     

基于DCT的时序数据相似性搜索

数据的高维度是造成时序数据相似性搜索困难的主要原因。最有效的解决方法是对时序数据进行维归约，然后对压缩后的数据建立空间索引。目前维归约的方法主要是离散傅立叶变换(DFT)和离散小波变换(DWT)。提出了一种新的方法，利用离散余弦变换(DCT)进行维归约，并在此基础上给出了对时序数据进行范围查询和近邻查询的相似性搜索方法。与基于DFT、DWT的搜索方法相比，该方法在理论分析和实验结果上都显示出较高的效率。     

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。     

一种DCT域的大容量图像隐写算法

离散余弦变换(DCT)域隐写适用范围广且安全性高,但其隐藏容量小、难以用于隐藏储存和隐蔽通信等应用场合.为了弥补这一缺陷,提出了一种基于位平面复杂度分割(BPCS)隐写的DCT域大容量隐写算法.实验结果表明,新算法较好地实现了隐写的不可见性,与传统DCT域隐写算法相比,隐藏容量也得到了明显的提高.     

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。     

一种灵活可配置的JPEG编解码器软硬件架构

JPEG压缩标准由于其压缩比高和实用性强已被广泛应用于静态图像编解码中。为满足更高的实时性与高速率需求,根据JPEG算法抽象出的基本运算,提出一种灵活可配置的JPEG编解码加速器结构,实现向量加法、向量乘法、向量点乘和移位饱和等基本运算操作,并驱动此加速器完成JPEG解码的反向离散余弦变换、反量化和色度空间转换过程,配合软件代码处理解码的其他部分,实现JPEG解码的软硬件协同工作。实验结果表明,在增加0.229mm2面积的前提下,硬件实现的部分耗时只为优化前的35%左右,JPEG解码过程总耗时为优化前的60%左右。该方法提高了JPEG编解码速度,并且加速器的软件和硬件灵活可配性决定了其适用范围的广泛性。     

融合DCT和LBP特征的表情识别

为了获得更好的面部表情特征,提出了一种融合离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）特征和局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）特征的表情特征提取方法。该方法将人脸图像经过DCT后所获得的低频系数作为表情的整体特征;通过对人脸图像进行分块,计算每个子块的LBP直方图,将这些LBP直方图连接起来形成LBP特征,对该LBP特征使用拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps,LE）降维后得到表情的局部特征。将得到的整体特征和局部特征进行加权融合,使用最近邻分类器进行分类。在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法比单独使用LBP或者DCT特征,具有更好的效果。     

一种基于DCT的改进D-LDA人脸识别算法

D-LDA法是一种简单有效的线性特征提取方法,但在实际应用中往往存在以下两个问题：（1）去除Sb零空间的同时往往间接丢失了Sw零空间中的有用信息;（2）优化准则函数并不直接与识别率相关。离散余弦变换（DCT）能够有效地对原始图像的信息进行压缩,提出一种DCT与改进的D-LDA相结合的方法,首先利用DCT降维,然后在低维空间中应用一种改进的D-LDA方法进行特征提取,最大限度地克服D-LDA的不足。实验结果证明这种方法能获得较高的识别率。