基于DCT压缩域的图像边缘检测算法

目前,大多数边缘检测算法都是在像素域内进行的,而图像数据大多以压缩格式传输和存储,因此要进行边缘检测,必须先经解压缩,变成非压缩格式,再进行处理,这无疑增加了计算量,影响了处理的速度和性能。给出了一种直接在DCT压缩域中进行边缘检测的方法,通过推导出的边缘检测矩阵算子,直接对反量化后的DCT系数进行处理,进而判断出图像边缘点。与传统的像素域边缘检测方法相比,文中算法由于不需要完全解压缩,因而大大降低了计算复杂度。     

DCT域图像边缘的快速提取

压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。文中给出了DCT压缩域图像边缘的快速检测方法。该方法直接利用DCT非零系数计算图像边缘点,不需要完全解压缩,与传统象素域边缘检测方法相比,大大降低了计算复杂度,并且能根据需要提取不同精度的边缘图像。该方法在远程目标识别或基于边缘的Web图像检索等方面将能满足一定的实时性要求,具有较好的实用价值。针对JPEG图像,给出了边缘提取的实验结果,并与传统的象素域边缘检测方法进行了比较。     

一种用于DCT压缩域的人脸检测算法

人脸检测在基于内容的图像检索中具有重要意义.提出了一种DCT压缩域中灰度图像的人脸检测算法,利用统计学习的方法建立人脸模型.在重组的DCT系数中提取特征向量,并对其进行聚类.采用BP神经网络实现分类器.     

基于统计特征的DCT压缩域纹理图像检索方法

提出了一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transfrom,DCT）的纹理图像的检索方法.该方法在DCT压缩域,通过直接对DCT系数计算,获得图像纹理的统计特征,并作为检索的依据.理论分析和实验结果都表明,该方法具有很好的检索准确率和效率,并且对于旋转具有不变性.     

一种基于DCT域的图像快速检索技术

图像视频压缩标准的出现,使得图像数据格式普遍为压缩格式,从而促进了压缩域内图像检索技术的迅速发展。DCT(Discrete Cosine Transform离散余弦变换)是目前应用最为广泛的多媒体数据压缩技术之一,直接在DCT域进行特征提取,能够避免繁琐的压缩数据编、解码操作,大大减少处理时间和处理量,节省内存空间,使得图像检索更加高效。本文首先说明了DCT变换的定义和DCT域的矩阵运算,最后着重介绍了基于DCT域图像检索技术的一种图像内容快速检索方法。     

一种改进的基于DCT压缩域的图像字符定位方法

提取图像内的文字信息是基于内容的检索的重要内容,通过提取后的文字能够对图像进行快速的浏览与检索,其中快速字符定位是提取图像内的文字信息的关键。论文在文献犤1犦提出的基于DCT压缩域图像字符定位算法的基础上,进一步采用自适应动态阈值及结合块间的信息对原算法进行改进。对比实验结果表明,改进的方法对图像字符定位比原方法准确率更高,漏检情况有一定程度的降低,取得了较好的效果。     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

基于整数DCT变换的超声膀胱图像边缘检测

针对医学超声图像的特点及医疗诊断实时性的要求,提出了一种基于整数DCT变换的超声膀胱图像边缘检测算法;该算法首先对膀胱超声图像进行预处理,利用整数DCT变换基在压缩域内求取超声图像的梯度,再结合对预处理后的图像进行动态确定阈值的方式进行边缘检测,最终得到膀胱的边界,简化了运算,节省了时间;实验表明,该算法在满足临床医疗诊断实时性的同时获得了较好的质量和边缘完整的膀胱边界。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于改进Canny算法的图像边缘检测

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。     

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。     

基于自适应空域滤波的图像去块效应算法

分块有损压缩图像忽略了块间相关性,重构时会产生块效应,该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应有理滤波,以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2类,利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块,并对平坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明,该算法有效去除了块效应,一定程度上提高了信噪比,算法简单且鲁棒性较好。     

基于DCT域的数字图像双水印算法

提出了一种基于DCT域的数字图像双水印算法,将鲁棒水印与脆弱水印同时嵌入到DCT的中低频系数中,鲁棒水印和脆弱水印的嵌入与顺序无关,且不相互影响.首先,对DCT变换后的系数按照它们的位置进行了特殊的分类,通过分类后每一类中正负号的数量来表达鲁棒水印信息,增强了算法的鲁棒性.对相同的DCT 系数使用邻近值比较法嵌入脆弱水印.实验结果表明鲁棒水印可以实现了对图像载体的版权认证,脆弱水印实现了对图像载体的完整性保护和篡改定位.     

基于截断面包师变换的DCT域数字图像水印算法

结合混沌置乱中的截断面包师变换和HVS视觉掩盖特性，提出了一种基于面包师变换的DCT域数字图像公开水印算法。该方法采用截断面包师面变换对水印图像进行加密，利用DCT域的视觉掩盖特性，在图像的不同部分嵌入不同强度的经混沌置乱后的水印，且提取时无需原始图像。实验结果表明：在保证水印不可视的条件下，该方法提高了水印的鲁棒性，并对JPEG压缩、中值滤波等攻击具有很好的抵抗能力。     

基于图象DCT域的信息隐藏盲提取算法

基于信息隐藏在隐蔽通信等应用中的特点,该文提出了一种新的信息隐藏盲提取算法,该算法根据人眼对图象DCT域的感知特性,对图象的DCT域系数进行特定的量化处理,将秘密数据隐藏在隐秘图象的DCT系数量化结果的奇偶特性上,提取时不需要覆盖图象,实现了秘密数据的盲提取。实验结果表明,该算法不仅能实现盲提取,而且具有较强的鲁棒性。该文提出的盲提取算法还可以应用于JPEG图象中,由于JPEG图象具有有效性高、应用普遍的特点,该算法的这一特性对于提高网络隐蔽通信的效率和隐蔽性具有重要意义。     

基于图像纹理自适应的边缘检测算法

通过对图像进行Fourier分析,获取能够表达图像纹理的能量谱,进而定义能量谱的环特征和楔特征.环特征可以描述纹理的粗细,楔特征可以描述纹理的方向,以这两个特征值作为边缘检测模板选择的依据,使边缘检测具有纹理自适应能力.实验表明,该算法边缘检测精确,抗干扰能力强.