离散余弦变换的改进的算术傅立叶变换算法

离散余弦变换(DCT)是数字图像处理等许多领域的重要数学工具.本文通过一种新的傅立叶分析技术——算术傅立叶变换(AFT)来计算DCT.本文对偶函数的AFT进行了改进.改进的AFT算法不但把AFT所需样本点数减少了一半,从而使所需加法计算量减少了一半,更重要的是它建立起AFT和DCT的直接联系,因而提供了适合用于计算DCT的AFT算法.本文推导了用改进的AFT计算DCT的算法并对算法进行了简要的分析.这种算法的乘法量仅为O(N),并且具有公式一致,结构简单,易于并行,适合VLSI设计等特点,为DCT的快速计算开辟了新的途径.     

基于DCT的实值离散Gabor变换

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的实值离散Gabor变换(RDGT),不仅适用于临界抽样条件而且适用于过抽样条件,并证明了变换的完备性条件。由于这种变换仅涉及实值计算,并且可利用快速DCT,IDCT算法来加速运算,因此比传统复值离散Gabor变换在计算和实现方面更为简单,必将有效地提高非平稳信号与图像的分析、处理速度和效率。     

基于离散余弦变换和主线分块能量的模糊掌纹识别

针对非接触式掌纹采集时离焦状态导致的图像模糊问题,提出一种新颖的识别方法。使用离散余弦变换(DCT)在频域内提取低频系数作为稳定特征,使用改进的局部灰度极小值法提取空域内的稳定特征即主线,再使用分块方法计算主线能量形成特征向量,然后将频域和空域内的稳定特征进行融合,最后利用向量之间的欧式距离进行识别。在SUT-D模糊掌纹库上的测试结果表明,与融合之前及其他典型识别方法比较,本文算法识别率最高可达96.057 8%,表明本文方法在识别性能上具备有效性和优越性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。     

基于离散余弦变换的数字水印算法研究与实现

讨论了基于离散余弦变换的数字水印算法原理及其具体步骤,并通过仿真实验实现了数字水印的嵌入和提取,验证了算法的可行性。     

一种基于DWT-DCT变换强鲁棒性的数字水印算法

提出一种基于DWT-DCT的新的数字图像水印算法.该算法充分利用离散小波变换多分辨率特性和离散余弦变换能量压缩特性,综合两种变换的优点.在嵌入时,先对宿主图像进行DWT变换,得到4个子带.选择HL子带进行DCT变换,然后将加密后的水印嵌入DCT变换后得到子带中频系数.为获得较强的安全性,在嵌入前先对水印进行混沌加密.试验结果表明基于DWT-DCT联合的水印算法具有较强的不可见性,对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

基于自适应滤波器的水平集算法

针对传统水平集无法正确分割含乘性噪声图像的缺点,提出了一种基于自适应滤波器的水平集算法.该算法首先将自适应滤波器引入到速度停止项中,以消除乘性噪声对水平集演化的影响;其次,通过估算图像同质区域的相对方差值,达到区分边缘区与同质区以及保持边缘的目的;最后,将该速度停止项带入到水平集演化方程中,对图像进行演化运算.实验结果表明,该方法能够在抑制乘性噪声的同时较好地对图像进行分割.     

基于混合变换域的数字水印算法

提出了一种基于二维离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的混合变换域数字水印算法。通过小波变换得到载体图像的高频和低频系数,将低频系数作为一个子图像;再将二值水印图像置乱并编码,在子图像的离散余弦变换得到的系数中嵌入水印。该方法在水印检测和提取过程中都不需要原始图像。实验表明该方法水印隐藏性好,鲁棒性较好,抵抗放缩和局部攻击有很好的表现。     

二维离散余弦变换/逆离散余弦变换电路及方法

为了实现二维离散余弦变换(DCT)/逆离散余弦变换(IDCT),本文提供一种二维离散余弦变换/逆离散余弦变换电路,采用一个加法器和两个移位器代替一个乘法器,通过选择特定的系数,使得硬件电路无需使用耗费资源较多、速度较慢的乘法器,是一种高效的无乘法器的DCT变换电路。该电路只需要很少的加法器和移位器,并可以达到很高的精度。     

二维离散余弦变换模块算法及其Hierarchical物理实现

本文阐述了离散余弦变换(DCT)的算法结构及其优化,并基于cadence的EDA平台,诠释了自上而下(Top-Down)的Hierarchical分层次芯片设计理念及方法.     

基于离散余弦变换的图像压缩技术

对离散余弦变换DCT的实现原理及过程进行了介绍，并通过实验，分析了应用DCT变换压缩的重构图像与原始图像比较的优越性，以及DCT变换的缺陷。     

一种基于Arnold置乱和离散余弦变换的信息隐藏算法

介绍了基于Arnold置乱变换和离散余弦变换(DCT)的图像信息隐藏算法.首先对秘密图像进行Arnold置乱变换,形成秘密信息,然后对载体图像进行DCT变换,秘密信息通过量化处理嵌入到DCT域中.从试验结果来看,该算法在一定程度上满足了信息隐藏的鲁棒性要求.     

OFDM系统中基于局部离散余弦变换的信道估计

论述了一种新的基于局部离散余弦变换(LDCT, local discrete cosine transform)的正交频分复用(OFDM, orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计方法.与传统的离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT)不同,LDCT基函数具有良好的时域能量集中特性,可迅速捕获信号中的时变成分,有效跟踪信号时频结构的变化,有效地抑制符号间干扰(ISI)和信道加性高斯白噪声.仿真结果表明,该方法优于基于DFT和基于DCT的信道估计,是一种可行而且有效的信道估计方法.     

改进的层式DCT编码

在对几种具有多分辨率特性的DCT分析基础上提出了一种层式DCT的改进算法.与原始的层式DCT相比,该算法在同样的压缩比,尤其是较低压缩比下可以获得更高的峰值信噪比.     

基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法

针对MRI图像具有高噪声与灰度不均的特点,提出了结合小波变换与中值滤波的去噪预处理的双水平集的快速分割方法。对于MRI图像存在的多种噪声问题,利用小波变换去除高斯噪声,采用中值滤波去除椒盐噪声,对原始图像进行预处理。在传统的双水平集模型中增加一个自适应的加速因子,对去噪图像进行快速分割得到分割效果图。实验结果表明,改进的算法显著加快了图像分割速度,既有较强的抗噪性,又保留了图像的细节信息,且无需重新初始化,取得了良好的分割效果。     

基于离散余弦变换的图像压缩研究

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余信息,从而用更加高效的格式存储和传输数据。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。这里所研究的是有损压缩技术,对于此类技术,变换编码是最常用的方法,如离散余弦变换（DCT）或者小波变换这样的傅里叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别研究

提出了一种基于图片分割的人脸特征提取方法,该方法利用二维离散余弦变换对每个子图进行分解,并提取其中最具代表性的系数作为该子图的特征,文中构造了一对多的支持向量机作为分类器来识别不同的人脸。基于ORL人脸数据库对算法性能进行了模拟,实验结果表明,所提出的算法实现简单,并具有较好的性能。     

基于全相位反余弦双正交变换的JPEG图像压缩技术

提出了一种新型的基于全相位反余弦双正交变换(APIDCBT)的JPEG图像压缩技术,APIDCBT矩阵是一种新型的变换矩阵,给出它的具体形式,提出了双正交变换与对偶双正交基向量的概念.通过与传统的离散余弦变换(DCT)进行比较,表明了APIDCBT算法可以不用量化表,节省运算时间,与DCT可达到同样的压缩效果,并且在低码率情况下优于DCT.     

基于量化系数均方误差准则的运动估计算法

提出了一种基于量化系数均方误差匹配准则的DCT域运动估计视频编码算法.算法中采用了一种新的运动估计匹配准则,该准则在DCT域内计算逆量化的残差均方误差值.由于该准则已考虑到量化噪声对运动残差能量的影响,因此与传统编码算法相比较,在图像质量基本不变的前提下码率更低.仿真结果显示,基于量化系数均方误差准则的DCT域运动估计算法具有较高的编码效率.     

基于变换域的数字水印技术

数字水印技术是将信息隐藏从而实现多媒体数据的版权保护,数字水印的研究主要是所提出的算法具有更好的不可见性和鲁棒性。提出了2种不同的变换域方法:一种是基于DCT域的水印算法,水印信息取自二值签名图像;另一种是基于小波分解的数字水印算法,采用服从高斯分布的随机数作为水印信息。实验结果表明,这2种水印算法具有良好的性能,实现的水印具有不可见性,而且对于常见的图像处理具有很好的鲁棒性。