A New Quality Improving Scheme for VQ Decompressed Images Based on DWT

The better compression rate can be achieved by the traditional vector quantization (VQ) method, and the quality of the recovered image can also be accepted. But the decompressed image quality can not be promoted efficiently, so how to balance the image compression rate and image recovering quality is an important issue. In this paper, an image is transformed by discrete wavelet transform (DWT) to generate its DWT transformed image which can be compressed by the VQ method further. Besides, we compute the values between the DWT transformed image and decompressed DWT transformed image as the difference matrix which is the adjustable basis of the decompressed image quality. By controlling the deviation of the difference matrix, there can be nearly lossless compression for the VQ method. Experimental results show that when the number of compressed bits by our method is equal to the number of those bits compressed by the VQ method, the quality of our recovered image is better. Moreover, the proposed method has more compression capability comparing with the VQ scheme.     

基于DWT SVD域的彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种结合整数小波变换（DWT）和矩阵奇异值分解（SVD）的彩色图像非盲水印算法。该算法首先对待处理图像的蓝色分量进行整数小波分解,再将得到的低频子带的小波系数矩阵进行奇异值分解,然后对水印灰度图像进行奇异值分解,水印图像的奇异值被嵌入到由源图像小波系数分解得到的奇异值中。经过奇异值分解逆变换及整数小波逆变换得到含水印图像。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

VQ Based on a Main Feature Classification in Images

A number of algorithms have been developed for lossy image compression. Among the existing techniques, a block-based scheme is widely used because of its tractability even for complex coding schemes. Fixed block-size coding, which is the simplest implementation of block-based schemes, suffers from the nonstationary nature of images. The formidable blocking artifacts always appear at low bit rates. To suppress this degradation, variable block-size coding is utilized. However, the allowable range of sizes is still limited because of complexity issues. By adaptively representing each region by its feature, input to the coder is transformed to fixed-size (8×8) blocks. This capability allows lower cross-correlation among the regions. Input feature is also classified into the proper group so that vector quantization can maximize its strength compatible with human visual sensitivity. Bit rate based on this algorithm is minimized with the new bit allocation algorithm. Simulation results show a similar performance in terms of PSNR over conventional discrete cosine transform in conjunction with classified vector quantization.     

Lossless Data Hiding Scheme Based on VQ Index Coding

Lossless data hiding can restore the original status of cover media after embedded secret data are extracted. In 2010, Wang et al. proposed a lossless data hiding scheme which hides secret data in vector quantization (VQ) indices, but the encoding strategies adopted by their scheme expand the final codestream. This paper designs four embedding and encoding strategies to improve Wang et al.'s scheme. The experiment result of the proposed scheme compared with that of the Wang et al.'s scheme reduces the bit rates of the final codestream by 4.6% and raises the payload by 1.09% on average.     

一种新的小波域彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,以离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）为基础,提出了一种新的小波域彩色图像数字水印算法。该算法主要是将水印图像的DCT系数以新的方法嵌入到载体图像中低频小波系数分块奇异值分解的奇异值中。实验结果表明了算法的可行性和有效性,并对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切等常见的攻击有良好的鲁棒性,具有较好的实用价值。     

一种用于矢量量化压缩图像的信息隐藏新方法

该文给出了一种在矢量量化压缩图像中的信息隐藏新算法。在采用最近邻选择方法标记码书的基础上,运用该算法将机密信息嵌入到矢量量化压缩图像的码字索引中。该方法已在计算机上进行了仿真实验,获得了较好的结果。     

一种新的基于DAB系统的改进方案

给出了一种提高DAB(Digital Audio Broadcasting)系统容量的方案,该方案能够达到基于DAB的T-DMB系统性能,但在系统容量上能比T-DMB提高30%.该方案在DAB系统应用层加入LDPC编码保护,形成LDPC级联DAB中的卷积码的编码结构,增强了对传输数据的保护,满足传输视频业务的误码要求,同时兼容DAB及基于DAB的改进系统.     

基于盲源分离的小波域多重音频水印方法

该文利用盲源分离理论,提出一种小波域的多重音频水印方法。为了解决多水印嵌入过程中经常需要考虑的嵌入顺序问题,同时增强水印方法的安全性,本文将两路水印信号与一路等长的混沌序列进行混合,得到嵌入水印信号。然后,利用线性混合方法,将嵌入水印信号与选定的小波系数进行混合,得到隐秘信号。水印提取时,利用独立分量分析算法,提取嵌入水印信号,再经过后处理过程,得到原始水印。该水印方案是一种盲水印方法,可以将多个作者信息同时嵌入到音频作品中,而不需要考虑水印的嵌入顺序。实验结果表明,该方法对常规的信号处理操作具有良好的鲁棒性,以及良好的抵抗时间轴同步攻击的能力。     

一种新的小波域盲水印算法

文章提出了一种新的小波域鲁棒性水印算法,将载体图像小波变换后的近似子带进行分块,结合HVS,用密钥对子块进行选择,直接进行灰度水印的嵌入。该算法具有嵌入和提取过程十分简单、水印嵌入信息量大、鲁棒性强等突出特点,并能够实现水印盲检测。     

一种全新的两步自动化医学图像分割方案

针对现有图像分割方法存在需要手动分割,以及精确度较低的问题。采用一种全新的两步图像分割方案。该方案。以基于人工神经网络的模式识别技术,即人工神经网络的大规模培训的方法,通过对肺区不同子区域内结构进行分割处理,利用训练好的大规模人工神经网络对标准胸片中的肋骨、锁骨等骨质结构进行抑制,结合以基于区域的活动轮廓模型,即Snake模型,正确分割亮度不均匀的图像。文中选择与医护人员人工分割的图像进行对比,通过放射科医生采用等级法打分,原图的平均分为20分,而通过文中改进的分割方法平均分高达34分。     

基于HVS和DWT的双彩色数字图像水印技术

根据HVS系统,人眼对于红、绿、蓝三色的敏感程度是不同的。人眼对于蓝色分量最不敏感,故嵌入水印有良好的透明性,但同时在红色分量中嵌入水印具有良好的鲁棒性。为解决水印嵌入的视觉失真问题,采用了不同基色对应不同的加权系数的水印嵌入方案。同时,将彩色水印图像嵌入彩色宿主图像的中频段以及多次嵌入低频段来增加算法的鲁棒性。仿真结果表明,该算法具有较好的透明性,且提取水印效果较好。     

基于多元回归的JPEG隐密分析方案

 为解决JPEG图像隐密分析算法的设计问题,在DCT域共生矩阵的基础上构建了JPEG图像共生特征空间,并将定量隐密分析算法看成多元共生特征与含密量之间的回归模型,提出了一种JPEG图像定量隐密分析算法设计方案.此方案以已知含密量的JPEG图像为研究对象,而无需分析对应的JPEG隐密机制,因此具有较强的通用性.实验结果表明,对安全性较高的MB1隐密算法,本文方案仍可设计出高检测能力的定量隐密分析方法.     

基于NMF的遥感图像混合像元分解新方法

单形体几何学方法是混合像元分解中一类重要的方法,这类方法均需要一个较强的前提假设,即每一端元在图像中均至少存在一个纯像元.当此前提不满足时,该类方法的精度会大受影响.本文提出一种新的基于非负矩阵因式分解(NMF)算法的混合像元分解方法,以解决上述问题.加入适当的约束条件,可用于多通道混合像元分解问题.模拟数据实验与实际数据实验结果表明,该方法在端元光谱特性提取和丰度解混两方面的精度均优于单形体几何学方法.     

一种量子图像的中值滤波方案

中值滤波是经典图像处理中的基本滤波方法,然而在量子图像处理中相关模型尚不多见.为解决量子图像的中值滤波问题,该文提出了基于量子中值计算的新方法.该方法采用迭代比较的方法将目标像素排序,进而得到中值.文中首先介绍了实现中值滤波所需的各种基本模块的量子线路,然后重点介绍了中值计算的量子实现方法,最后给出了量子图像中值滤波的总体线路框架.复杂度分析表明该方法具有对经典算法的指数加速.经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性.     

一种量子图像的中值滤波方案

中值滤波是经典图像处理中的基本滤波方法,然而在量子图像处理中相关模型尚不多见。为解决量子图像的中值滤波问题,该文提出了基于量子中值计算的新方法。该方法采用迭代比较的方法将目标像素排序,进而得到中值。文中首先介绍了实现中值滤波所需的各种基本模块的量子线路,然后重点介绍了中值计算的量子实现方法,最后给出了量子图像中值滤波的总体线路框架。复杂度分析表明该方法具有对经典算法的指数加速。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性。

     

一种基于提升小波的多传感器图像融合

提出了一种基于提升方案的五株形小波的多传感器图像融合方法,即在提升五株形小波多尺度分解的基础上,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则和融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再通过逆变换重构融合后的图像.该方法被成功地用于多聚焦图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人眼的视觉特性、更有利于进行目标监视和侦察.     

一种基于并行结构的快速VQ编码算法

为提高编码速度，本文提出了一种新的快速矢量量化编码搜索算法。文中首先讨论了码书矢量平均值与失真测度之间的变化关系，并根据其结果提出基本的四分法均值排序搜索算法；然后结合并行硬件的优点，提出一种基于并行结构的四分法均值排序搜索VQ编码算法。测试结果表明，与传统的完全搜索算法及部分快速搜索算法相比，本文算法大大减少了编码时间。     

一种改善H.263图像质量的方法

提出了一种保护图像中最重要的边缘信息的量化策略.仿真结果表明,与普通量化方法(如TMN系列代码)相比,新方法以较小的运算量为代价使边缘信息得到有效保护,从而在降低码率的同时更好地保持了图像的质量.     

一种基于服务等级的最优网络资源分配策略

随着Internet的迅猛发展,网络资源匮乏的问题日渐突出,如何合理的分配有限的网络资源为不同服务质量需求的应用提供服务,提高资源的使用率是亟待解决的问题,在本论文中,我们假定网络节点支持不同的服务等级,网络资源在不同的服务等级的应用之间进行分配,在给定的线性定价策略下采用拉格朗日方法,在不同服务等级的竞争分组中最大化网络节点的收入,从而实现资源的最优分配.     

Low-Bit-Rate VQ: A Projection Based Approach

In this paper, we present an image decompression scheme that emphasizes visual perception rather than objective signal integrity between the orginal and the reconstructed images. The decoding scheme is developed in the context of vector quantization (VQ). The technique includes a projection based image recovery algorithm as part of the decoding process. The quantized blocks are classified into edge and shade blocks. The edge blocks are filtered using optimized templates while the shade blocks are left unaltered. The method can be considered as a constrained smoothing of edges, which does not cause any degradation to the shade (background) regions in the decoded image. The result is a reconstruction that is subjectively better than a simple look-up table decoding.