基于HVS和量化的自适应盲水印算法

提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法,基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数,纹理掩蔽系数,频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域,通过用JPEG量化表量化DCT系数,比较量化后的DC系数|DC|与选定的量化后的AC系数|AC|之间的关系来嵌入和提取水印,并实现了水印的盲检测。由于DCT系数基于JPEG量化表来量化,对JPEG压缩具有很好的抵抗能力,对叠加噪声、模糊等常规的图像操作也具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法是一种行之有效的方法。     

一种强壮的三维运动盲水印算法

提出了一种基于DCT变换的三维运动盲水印算法，算法结合了扩展频谱和量化的思想，通过对DCT域中频系数进行适当量化扰动来嵌入水印信息。选择合理的量化步长能保证对原运动信号不产生明显的视觉破坏；同时通过扩展频谱，让每一位水印信息包含在多个频率系数中，能有效增加抗攻击能力。实验表明，该算法对高斯白噪声、重采样、运动光滑以及重排列等有较好的鲁棒性。     

一种新的基于RS理论的压缩域镜头分割算法*

针对传统的非压缩域镜头分割算法数据多、运算量大和效率低的缺点,提出了一种基于RS理论的压缩域镜头分割算法。该算法首先根据MPEG压缩标准,从视频流中提取DCT系数;然后经预处理得到每一帧的DC系数;最后依DC系数建立镜头分割信息系统模型,通过RS理论的划分与属性约简得到视频镜头。实验结果表明,该算法相对传统非压缩域算法运算量和数据量大大减少,算法效率明显提高。     

视频编码量化失真估值算法研究

针对量化失真估计算法存在的误差问题,对算法中的DCT系数分布模型进行了改进,提出了基于LAP分布模型的分段建模方法。将DCT系数的尾部数据进行分离,以主体数据的建模结果作为全体数据的分布模型。以均方误差作为量化失真的衡量准则,归纳并推到上述分布模型下的失真估计算法。采用限制量化步长的方法来评估失真估计算法的准确度。实验结果表明,采用LAP分布模型对DCT系数进行分段建模,不仅提高了模型的准确度,还简化了分布模型的复杂度;由此所产生的失真估计算法在复杂度和准确度方面具有很高的兼容性,与传统的LAP失真估计算法相比,准确度有所提高。     

压缩域中基于自动标记的图像分割

针对传统像素域中图像分割算法计算复杂的缺陷,提出了一种压缩域中快速图像分割算法。对图像分块,提取离散余弦变换（DCT）系数结合颜色矩作为块特征,利用支持向量机（SVM）实现对压缩域中图像块的自动标记,采用提出的阈值最小生成树（TMST）算法对已标记块进行区域生长,应用形态学相关算法对分割出的图像进行修补。通过Corel图像数据库对提出的方法进行验证,结果表明该方法能够更加快速有效地进行图像分割。     

基于层式余弦变换和视觉特征的数字水印隐藏方法

文章提出了一种在层式余弦变换域中嵌入数字水印的算法,该算法把水印信号的DCT变换域量值叠加到原始图像经层式余弦变换所得到的DC系数和部分AC系数中,这些系数空间容量充足,极其有利于保证水印算法的实现。最后通过实验证明了水印的鲁棒性,也定量分析了该算法在抵抗JPEG压缩等方面的强免疫力。     

改进的DCT域音频水印算法

水印的稳健性、透明性是影响水印鲁棒性的重要指标。大多数的DCT(discrete cosine transform)域音频水印算法是通过量化系数的方法嵌入水印,但是算法选取的嵌入策略、嵌入强度和嵌入位置不能达到一个满意的效果。针对这些不足,提出一种改进的DCT域量化算法。采用数据分段后隔段嵌入的嵌入策略,可以明显地改善水印的透明性;根据所分段的段能量和,采取分等级的方式确定嵌入强度,这样减少了计算复杂度;嵌入时选取高、中、低频3个系数重复嵌入;最后采用三次样条插值方法进行攻击恢复数据量。对该算法进行了Matlab仿真,通过主观和客观标准的评价,实验结果表明了该算法具有更好的稳健性和透明性。     

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。     

量化压缩感知在语音压缩编码中的应用

利用语音信号在离散余弦变换（ DCT）域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-Max量化得到量化后的观测样值;解码端直接利用量化后的观测样值,结合重构算法重构出原始语音信号的DCT系数,经过DCT反变换得到重构后的语音信号,并采用后置低通滤波器改善重构语音的听觉效果。该编码方案解码端不需要进行反量化,而是直接利用量化后的观测样值进行重构,有效降低了解码端的运算量及复杂度。仿真结果表明：采用量化迭代硬阈值（QIHT）算法重构效果优于迭代硬阈值算法（IHT）,重构语音的信噪比能达到20 dB以上,MOS分达到3.26。     

DCT域加密自适应数字水印算法*

针对常规的DCT域数字水印算法自适应性差的缺陷,提出一种基于DCT(离散余弦变换)域加密和自适应相结合的数字水印算法。该算法在水印嵌入前先对水印进行Arnold变换,这样做一方面降低了水印数据间的相关性,另一方面也对水印数据进行了加密处理从而大大提高了水印的安全性。通过JPEG量化矩阵选取一定数量的DCT系数用于嵌入水印。嵌入过程中对水印的嵌入强度进行动态自适应调节,在确保了隐蔽性的前提下使得提取效果更好。实验表明,该算法对均值滤波、高斯噪声、椒盐噪声,以及JPEG压缩等攻击有一定的鲁棒性。     

基于DCT系数符号的音频零水印算法

为了解决现有音频水印算法透明性与鲁棒性之间的矛盾,提出了一种基于DCT系数符号的音频零水印算法。算法按水印尺寸对时域音频数据做等长分帧,求取每帧数据的绝对值平均值,依次按时序做离散余弦变换（ DCT）。算法选取数值最大的DCT系数,利用水印属性与最大DCT系数符号做异或运算,得到水印密钥,实现了零水印的嵌入。实验结果表明该算法可以很好地抵抗各类常规的信号处理破坏,水印鲁棒性较强。     

Video coding using geometry based block partitioning and reordering discrete cosine transform

Geometry based block partitioning(GBP) has been shown to achieve better performance than the tree structure based block partitioning(TSBP) of H.264.However,the residual blocks of GBP mode after motion compensation still present some nonvertical/non-horizontal orientations,and the conventional discrete cosine transform(DCT) may generate many high-frequency coefficients.To solve this problem,in this paper we propose a video coding approach by using GBP and reordering DCT(RDCT) techniques.In the proposed approach,GBP is first applied to partition the macroblocks.Then,before performing DCT,a reordering operation is used to adjust the pixel positions of the residual macroblocks based on the partition information.In this way,the partition information of GBP can be used to represent the reordering information of RDCT,and the bitrate can be reduced.Experimental results show that,compared to H.264/AVC,the proposed method achieves on average 6.38% and 5.69% bitrate reductions at low and high bitrates,respectively.     

基于混沌加密的DCT域灰度级盲水印算法

结合混沌序列的优良特性给出了一个简单有效的图像混沌置乱算法,提出了一个在未压缩灰度级水印数据量的情况下。基于调整载体图像DCT块系数与其对应8邻域块DCT系数均值的关系,自适应嵌入水印信息的盲水印算法。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的图像处理操作有较好的鲁棒性。具有一定的实用性。     

一种JPEG图像边缘检测算法

提出了一种针对JPEG压缩图像的边缘检测算法。该算法首次推导出了DCT域中8×8DCT块到2×2DCT块的直接变换矩阵,并以2×2DCT块为单位进行边缘检测。实验结果表明,与已有的方法相比,该算法简单易行,且提取出的边缘特征具有较高的分辨率。     

Two-dimensional discrete cosine transform on sliding windows

The discrete cosine transform (DCT) has been successfully used for a wide range of applications in digital signal processing. While there are efficient algorithms for implementing the DCT, its use becomes difficult in the sliding transform scenario where the transform window is shifted one sample at a time and the transform process is repeated. In this paper, a new two-dimensional sliding DCT (2-D SDCT) algorithm is proposed for fast implementation of the DCT on 2-D sliding windows. In the proposed algorithm, the DCT coefficients of the shifted window are computed by exploiting the recursive relationship between 2-D DCT outputs of three successive windows. The theoretical analysis shows that the computational requirement of the proposed 2-D SDCT algorithm is the lowest among existing 2-D DCT algorithms. Moreover, the proposed algorithm enables independent updating of each DCT coefficient.     

一种量化误差补偿的压缩域H.264/AVC视频水印算法

提出一种基于H.264的压缩域视频水印方法.根据块编码模式参数CBP和非零DCT系数个数,对DCT块分类,选取非零DCT系数较多的块作为嵌入区域.为了保持嵌入前后视频流码率基本恒定,水印只嵌入到非零DCT系数.此外,提出了一种量化误差补偿机制,它对不同的DCT系数定义了一个误差准则函数,根据该函数的值动态地选择水印的嵌入位置,并根据视频的修改程度,自适应地嵌入不同强度的水印.仿真实验结果表明,该算法能快速地嵌入和提取水印信息,水印嵌入容量较大,且嵌入补偿机制有效降低了量化和水印引起的误差.     

基于离散小波变换和感知哈希的加密医学图像检索算法

针对加密存储在云服务器的医学图像安全检索问题,提出基于离散小波变换（DWT）和感知哈希的加密医学图像检索算法。首先结合Henon映射的特点对图像进行频域加密运算;然后,对加密医学图像进行小波分解,得到逼近原图的子图;其次,根据离散余弦变换（DCT）的特性,通过比较DCT各系数与系数均值的关系得到图像的感知哈希序列;最后通过比较感知哈希序列之间的归一化相关系数来实现对加密医学图像检索。与基于非负矩阵分解（NMF）的哈希算法相比,所提算法在高斯噪声下检索精度提高了近40%,且在JPEG压缩攻击、中值滤波攻击、缩放攻击和扭曲攻击下检索精度与之相差无几。实验结果表明,所提算法对于常规攻击和几何攻击具有较好的鲁棒性,同时降低了图像加密的时间复杂度。     

Full band watermarking in DCT domain with Weibull model

In the framework of maximum-likelihood detection for image watermarking schemes, the conventional Generalized Gaussian Distribution (GGD), Cauchy and Student’s t distributions often fail to model the pulse-like distributions, such as Discrete Cosine Transform (DCT) coefficient distribution. Meanwhile DCT DC coefficients are often neglected in the image watermarking schemes. In this paper an improved full band image watermarking algorithm with utilization of Weibull distribution modeling the DCT AC and DC coefficients is proposed. Experiments indicate that compared with other popluar distributions such as the GGD, the Weibull model gives a closer fit on the distribution of AC coefficients in absolute domain with a smaller Kullback-Leibler (KL) divergence and lower Mean Square Error (MSE). The watermarking scheme with Weibull modeling the DCT AC coefficients (Weibull-AC) exhibits strong robustness under the attack of scaling and median filtering. The watermarking scheme with Weibull modeling the DCT DC coefficients (Weibull-DC) yields a better detection accuracy for bright and more detailed images. Combining the above two advantages, the proposed Weibull based full band watermarking in DCT domain (Weibull-FB) further improves its robustness under the attack of JPEG compression and achieves 10.47 % overall increment in the detection accuracy compared with the baseline system while maintaining good invisibility in the view of structural similarity (SSIM).     

基于Retinex理论的压缩域图像增强方法研究

针对现有压缩域图像增强算法在提高图像对比度时,存在不能很好地增强图像细节及保持色彩信息的局限性,提出一种新的基于Retinex理论的DCT压缩域图像增强算法.该算法以Retinex理论为基础,将DCT系数分为入射分量(DC系数)和反射分量(AC系数),通过对DC系数进行动态范围调整,对AC系数进行细节增强调整,并使用阈...     

应用DCT块标准差的自适应隐写算法

目的为提高隐写方案的安全性,提出一种基于DCT(discrete cosine transform)块标准差的JPEG图像自适应隐写算法。方法 DCT块标准差可以反映图像各区域的复杂情况,为此根据取整失真、量化步长以及标准差设计了失真函数,然后结合STC(syndrome-trellis code)编码设计了隐写算法。结果引入DCT块标准差可使失真函数定义更合理,因此图像经隐写后总体失真减小,安全性能得到提高。结论实验结果表明,本文算法与其他同类算法相比具有更强的抵抗隐写检测能力,在质量因子为75时安全容量可达到0.35(嵌入总量和非零AC(交流)DCT系数个数之比)。