一种基于三维整型DCT变换的高光谱图像无损压缩方法

本文根据高光谱图像具有空间和谱间相关性的特点,提出一种基于三维整型DCT变换的无损压缩方法.首先采用三维整型DCT变换消除高光谱图像空间和谱间的相关性;然后,对变换系数进行类似小波的树状系数重组,并按子带顺序进行一阶自适应算术编码.实验结果表明,本文提出的方法与JPEG2000中无损压缩算法相比,平均比特率降低0.1～0.4bpp;与JPEG-LS相比,平均比特率降低0.01～0.2bpp.     

一种改进的DCT图像压缩算法

文章以基于分块的离散余弦变换(BDCT)为基础,提出了一种改进的DCT图像压缩算法.首先,将源图像分解为32×32子图像并对每一图像块进行DCT运算,进而对量化后的DCT系数进行位平面编码以消除编码冗余,最后利用分块效应图像在小波域中的特性,进一步对分块效应进行消除.实验结果表明,本算法获得的解压图像在主观评价和客观评价上都拥有较之JPEG2000更好的压缩效果.     

基于区域和边缘分开编码可伸缩彩色图像编码

提出了一种基于区域和边缘分开编码的可伸缩彩色图像编码算法,该算法采用按各区域重要性程度分别进行不同精度的编码,并采用MEZW方法组织码流。算法分三步：一是将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域,并按重要程度分别排序;二是对各区域边缘像素进行DCT和小波变换;三是采用MEZW对小波系数进行处理并复合为输出码流。     

一种应用于指纹识别系统的指纹图像压缩算法

针对应用于指纹识别系统中指纹图像的压缩编码问题,提出了一种改进的基于四叉树分类的网格编码量化(QTCQ)的指纹图像压缩算法.该算法对小波变换后的高频系数采用2×2的DCT变换进一步集中能量,并对变换后的系数进行系数重排以使得高频子带内的重要系数集中于相应子带的低频位置,再通过基于四叉树的网格编码量化进行量化编码.仿真结果表明,该算法比WSQ和JPEG2000等均具有更好的压缩性能.     

全相位沃尔什双正交变换及其在图像压缩中的应用

本文提出了全相位沃尔什双正交变换和对偶双正交基向量的新概念,并提出了一种基于这种变换的、新的图像压缩算法.与JPEG压缩编码算法中的DCT变换做比较,在相同码率下,采用全相位沃尔什双正交变换的重建图像峰值信噪比与DCT变换的大致相同,而该方法最大的优点是量化简单,能对变换系数进行均一量化,从而大大缩短运算时间,且便于硬件实现.     

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

本文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码-SADSPIHT.将图像8*8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用误差和去除法降低低频段系数的冗余度.之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码.实验表明,采用SADSPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,与其他编码方法相比,图像质量得到改善.当码率为1.00bpp时,EZW,MSEDCT,SPIHT,SADSPIHT,峰值信噪比分别为39.55dB,39.75dB,39.97dB,40.17dB.     

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。     

基于DCT和小波的图像和视频编码性能的比较研究

在比较编码性能时,许多人分析了图像和视频编码的离散余弦变换(DCT)和小波变换性能差别,普遍认为图像的小波编码在压缩比和编码质量方面优于传统的DCT变换编码.说明了研究图像和视频压缩算法应当从全面的系统观点来考虑,即把重点放在各要素之间的量化、熵编码和编码系统中的复杂的相互影响的研究上.     

基于DCT变换的快速分形编码方法

本文提出了一种基于DCT变换加速相似块匹配的分形编码方法.通过图像块与相似块在DCT变换域少数低频系数的比较,来确定匹配的相似块.并根据DCT变换的性质,方便的确定对比度因子和亮度偏移量.并采用将图像块与相似块的DCT变换系数预制成查找表的方法减少重复运算.结果表明,编码时间大幅度减少,而PSNR只是略有下降.     

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

论文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码—MSESPIHT。将图像8×8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用均值去除法降低低频段系数的冗余度。之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码。实验表明,采用MSESPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,图像质量得到改善,当码率为1.00bpp时,EZW、MSEDCT、SPIHT、MSESPIHT、峰值信噪比分别为39.55dB、39.75dB、39.97dB、40.12dB。     

基于Logistic映射和Arnold置乱的数字水印算法

提出了一种基于Logistic映射和Arnold变换的DCT域数字水印算法。利用Arnold变换将原始水印图像进行置乱,然后对图像进行分块DCT变换,结合Logistic映射控制水印信息的嵌入位置,把置乱后的水印图像嵌入到图像的DCT域中频系数中,进行分块DCT反变换得到水印图像。利用图像DCT系数的关系,实现了水印的盲检测。实验结果表明该算法不仅具有较好的隐蔽性,同时对常见的水印攻击具有较好的鲁棒性。     

基于FPGA的高分辨率图像DCT域增强

为了提高高分辨率图像的质量,实现快速的图像增强算法,提出在离散余弦变换（DCT）的对比度测度下,通过DCT矩阵中不同频率的系数关系对DCT系数块进行分类,对不同类型的系数块做不同强度的自适应增强算法,并在FPGA上得到实现。提出的方法在不影响原始图像压缩性能的情况下有效地增强了图像明亮或黑暗区域的细节,同时减少了因图像增强而带来的压缩图像块效应。给出算法原理及在FPGA上的具体实现方法,并给出了实验结果。结果表明,该算法在改善图像主、客观质量方面和运算效率上都能够达到较好的效果。     

离散余弦变换编码的现状与发展研究

1974年由Ahmed和Rao提出的离散余弦变换,至今已有30年历史。此间,DCT编码已发展成为JPEG、MPEG、H.26x等图像/视频编码标准中的核心。尽管Shapiro的EZW以及Said等人的SPIHT小波编码的成功应用,对传统的DCT编码提出了挑战,但Xiong等人利用嵌入式DCT块变换之间的直流相关性,以及对DCT后的系数进行策略性重组或层式DCT同样具有小波多分辨率图像的分解特性。此外,基于层次嵌入式DCT、形状自适应DCT、截短DCT、感兴趣区域支撑DCT以及形态DCT等改进形式的编码,都是将基于DCT变换编码推向更高层次。就DCT改进的变换,以及DCT系数的应用,如利用DCT系数实现信息隐藏等,也使得基于常规的DCT变换编码有了更广阔的应用与发展空间,文章就此作了广泛的比较和深入的研究,并指出了发展方向。     

利用数字压缩技术频域内积和方差的分形编码算法

文中定义了图像块的数字压缩技术(DCT)频域内积,并证明了该内积等于时域内积, 从而可根据频域内积大小来作为分形编码中最佳匹配块的判断,并推导出DCT域上恒等变换与其余7种对称变换的关系。本文将值域块分为平稳、中间和活跃三类,研究对于不同类型的值域块,求频域内积时,保留低频系数个数和解码图像质量之间的关系,并提出了基于DCT域内积和方差的分形图像编码算法。在实验中,将本文算法分别同文献[ 2 ]、[ 3 ]中方法进行了比较,结果表明,本文算法能在基本保证解码图像质量的同时,大大提高编码速度。     

基于多线性子空间KL变换的可伸缩视频压缩方法

该文提出一种基于多线性子空间KL(Karhunen-Loeve)变换的可伸缩视频压缩算法。该算法将纹理不同的图像子块投影到多个线性子空间中去,然后分别进行KL变换编码,使得每个子空间内变换系数更接近高斯分布,从而最大限度地在变换编码阶段提高压缩效率。同时,该算法结合多尺度小波分解,实现了质量可伸缩的视频编码,提高了视频压缩率。通过与DCT、小波变换以及多向DCT算法进行比较,证明该算法可获得更好的率失真性能。     

一种基于差分DCT系数对直方图的图像取证方法

提出了一种基于差分DCT域系数对直方图的图像拼接篡改检测方法.该方法首先对图像进行DCT变换,而后分别计算DCT系数矩阵的水平、垂直、主对角线、副对角线四个方向的差分DCT系数矩阵,并对得到的差分DCT系数矩阵进行系数对直方图化,提取特征向量.最后,利用支持向量机对真实图像和篡改后的图像进行分类识别.实验结果表明,在相关的测试数据集上,和现存的一些算法相比,该方法不仅具有较低的计算复杂度,同时,其检测性能在目前所有提出的算法中达到最高,性能优良.     

DCT域视频图像转码的下采样算法

研究了DCT域视频图像转码的下采样算法,包括DCT域帧内编码帧Ⅰ帧的两种下采样算法——线性内插法和DCT系数截断法,以及DCT域帧间编码帧P帧的下采样算法——DCT域反运动补偿和DCT域运动补偿算法。对stefan视频序列第一帧（Ⅰ帧）分别采用两种下采样算法进行转码下采样,通过峰值信噪比（PSNR）值的比较说明线性内插法转码下采样的效果要优于DCT系数截断法。采用DCT域反运动补偿算法实现在DCT域重构stefan视频序列第四帧（P帧）的帧内数据。     

基于RDU-PCNN和NSST的红外和可见图像融合算法

针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声 、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区 域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融 合算法。首先 对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用R DU-PCNN的 规则融合,高频方向系数采用离散余弦变换(DCT)的融合规则,对融合后的系数进行逆NSST ,从而得到融合后 的图像。仿真结果表明,与其他5种目前流行或者较为先进的算法相比,本文的算法在视觉 和客观评价指标上优于其他算法。     

一种有效的自适应均值滤波算法

本文结合离散余弦变换（DCT）以及均值滤波算法,提出了一种有效的图像去噪方法。第一步,首先将含噪图像进行分块,并对每一个图像块做DCT变换,将其转换至离散频域;然后通过判断变换块的交流系数,将当前块归类为平坦块或非平坦块。第二步,针对上一步不同类型的块分类,采用不同的均值滤波器进行滤波。在本文算法中,假设图像中包含的噪声为独立同分布的高斯白噪声,其均值为0,且标准差为σ。     

图像的自嵌入及窜改的检测和恢复算法

提出一种图像自嵌入的水印算法.它将一个图像的主要内容嵌入该图像自身之中.该算法不仅能检测和定位对图像的窜改,而且能恢复被损坏的图像内容.算法的基本思路是把一个图像块的主要DCT系数经过量化、编码和加密后,嵌入另一个图像块的最低位之中.依据大量图像DCT量化系数的统计性质,本文仔细设计了主要DCT系数的编码表,使它既能满足水印负荷的要求,又能保证图像恢复时有较好的质量.分析了水印嵌入块和原图像块间偏移值应该满足的条件和设计方法.该算法为单向、不可逆的,可以抵抗可能的伪造攻击.