一种基于离散余弦变换的数字水印算法

研究利用离散余弦变换(DCT)对静态灰度图像进行数字水印嵌入的算法,侧重点是嵌入水印的方式和方法。其原理为将水印和原图分别分割为若干块后转换到DCT域再分别对应嵌入,但对水印嵌入的位置有一定要求,即将变化后的水印信息嵌入到图像的中频靠近低频的部分,使水印嵌入后有隐藏性和抗攻击性。实验结果表明在一定条件下水印能很好地隐藏在原图中,且对图像的涂抹、剪切攻击有一定的抵抗性。     

基于三维离散余弦变换的彩色图象压缩编码

离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力，但多维的变换公式一直没有给出，为此深入研究了三维离散余弦变换，提出了任意尺寸的三维函数f(x,y,z)的正交离散余弦变换公式，克服了以前系数的取值必须相等的缺点，并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中，使得彩色图象的R，G，B3帧可以作为一个整体同时进行变换，极大地去除了图象R，G，B3帧间的相关性，理论分析和实验结果表明，在大幅度地增加压缩比的同时，峰峰信噪比也有明显提高，并且与国际标准JPEG，MPEG有很好的兼容性。     

一种基于离散余弦和小波混合变换的数字水印算法

数字水印技术是目前保护信息安全和版权的一种有效方法,被广泛地用于数字媒体版权的保护中.实现一种基于余弦变换和小波变换相结合的数字水印算法,数值仿真表明该算法较好保持了图像的质量,并且对常用的图像处理方法有较强的稳健性,是一种能抵抗多种攻击的较稳健的水印算法.     

矢量基二维离散余弦变换

本文提出一种频率抽取(DIF)矢量基二维离散余弦变换(2D DCT)快速算法。该算法将H.S.HOU的一维离散余弦变换(ID DCT)递归快速算法推广到二维,利用三角恒等式cos(α+β)=2cosαcosβ—cos(α—β),得出数值稳定的二维离散余弦变换快速矢量基算法。其数值稳定性比Haque提出的矢量基2D DCT算法要好,和常用的行列算法相比节省25%乘法运算量。文中给出了算法流图。     

基于多尺度离散余弦变换的图像增强算法

研究优化压缩图像技术问题,通常压缩图像算法容易导致分块效应等问题,使解压图像不清晰.为了提高图像压缩后的质量,提出了一种基于多尺度离散余弦变换的图像增强算法.首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,再做Harr变换,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性;然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得图像不同区域内的增强效果更依赖于自身的特性;最终通过平滑整幅图像的亮度和对比度,获得最终的增强图像.方法能避免使用较小的块操作,使得增强的结果图像更为平滑,不会出现小块之间的突变现象.在频率域内的操作使得图像增强的效率获得了极大的提高.仿真结果证明,方法适用于图像增强领域,可提高解压后图像质量.     

基于离散余弦变换图象水印算法的研究

数字水印技术在保护数据信息安全和版权方面有着重要的应用,文章详细介绍了频域水印算法的一般过程,并给出了基于离散余弦变换图象频域水印算法,实验结果表明,这种算法可以很好地保持图象的质量,并且对多种常用的图象处理具有较强的鲁棒性,从而证明了算法的可行性。     

基于多项式变换的二维整型离散余弦变换快速算法

提出了一种基于多项式变换的二维整型离散余弦变换（DCT）快速算法,利用多项式变换将二维DCT变换的计算转化为一系列一维DCT变换及其变换系数的求和运算,减少了乘法和加法的计算量;利用提升矩阵,实现了整型DCT变换,进一步提高了运算效率的同时,使信号可精确重构。     

基于离散余弦变换的人脸画像识别方法

设计了一个人脸画像自动识别系统,利用离散余弦变换进行特征提取,结合图像整体信息和局部信息,然后用最近邻分类器进行分类识别。实验获得了94.3％的正确识别率。     

离散余弦变换的归一化正交性

在以前提出的离散余弦变换(DCT)类定义的基础上，给出了一维DCT的归一化正交性的一种简洁证明，为同类问题的证明奠定了基础．     

二维离散分数余弦变换的改进形式

将一维离散余弦变换的变换核扩展到二维分数形式,得到Pei形式的二维离散分数余弦变换。通过整数阶余弦变换的线性叠加构造一种改进形式的二维离散分数余弦变换,并基于特征值和特征向量理论,分析2种离散分数余弦变换的周期关系。数值仿真结果表明,2种形式可以达到相同的变换结果,适用于图像编码、数字水印等领域。     

离散余弦变换在心电信号压缩中的应用研究

目前心电（ECG）信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域.临床诊断过程中,心电信号的存储与传输是一个有待解决的问题,由于采集到的原始信号数据量巨大,为了便于对大量的心电数据进行存储、分析和传输,对于这些数据的压缩处理是十分必要的.通过对心电数据压缩方法的概述与讨论,在研究国内外有关心电信号数据压缩算法及其研究状况的基础上,采用了离散余弦变换（DCT）算法对心电信号进行压缩,取得了较高的压缩比和保真度,具有一定的应用价值.     

一种基于DCT变换的音频多水印算法

提出了一种在同一音频作品中加入稳健水印和易损水印的多水印算法。该算法在DCT域添加随机序列作为稳健水印，然后通过实施适当的量化策略，实现在稳健水印的基础上加入了易损水印。实验结果表明，在同一音频作品中以这样的方式加入两种水印后，通过一定的控制，两种水印可以起到不同的作用。整个系统具有联合防伪的功能，一方面实现版权保护，另一方面鉴定作品是否经过篡改。通过计算提取的易损水印，易对音频信号的原始性作出结论，而提取出的稳健水印对诸如滤波、重采样、加噪等攻击表现出良好的稳健性，具有保护版权的功能。     

图像压缩中的快速方向离散余弦变换

传统的二维DCT(discrete cosine transform)无法稀疏表示除水平或垂直方向以外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(directional prediction DCT,简称DPDCT)计算复杂度又过高.针对这些问题,提出了一种快速方向离散余弦变换(fast directional discrete cosine transform,简称FDDCT).该算法沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDDCT通过设计块边界提升,在进一步集中边缘能量的同时保证了算法的完全重构.实验结果表明,FDDCT计算复杂度不超过DCT的1.4倍;采用同样的编码方法,基于FDDCT的压缩图像与基于DCT以及DPDCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.4dB~1.6dB,而且边缘细节更加清晰、完整.     

基于层次DCT变换的嵌入式图像编码方法

提出了基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法.尽管嵌入式零树编码方法首先使用于小波变换,但结合层次DCT结构,基于DCT的嵌入式零树编码方法依然可以取得很好的压缩效果.层次DCT首先将输入图像划分为8×8的图像块,然后对这些图像块进行第1层的DCT变换.因为相邻的DC系数高度相关,并且特别影响低比特率时的压缩效果,因此第2层的DCT变换被应用于这些DC系数上.这一过程重复进行,直到最后一步为止.因为DCT图像块通过重新组织,可以看做是类似于小波变换的子带结构,因此可以使用嵌入式零树编码方法.实验结果表明,所提出的基于层次DCT变换的嵌入式零树编码方法具有较低的计算复杂性和很好的压缩效果.例如,与JPEG相比较,对标准的512×512Lena图像的而言,此方法可获得0.8dB～1.7dB的提高.为了去除低比特率压缩所引起的图像块效应,提出了基于Sobel算子的后处理算法.实验结果显示,所提出的后处理算法对解码后的图像不论是主观效果还是客观效果均有提高.     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。     

基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于小波变换的图像压缩算法的改进

随着数字化时代的到来，图像数据变得越来越大，人们对于图像的质量要求也越来越高，因此好的图像压缩技术也变得越来越重要。一个高压缩比低失真度的压缩算法是图像压缩研究领域的重点。针对基于小波变换的图像压缩，其压缩比提高的同时，图像也出现较为明显的块状失真的问题，本文提出对经过小波分解后所得到的低频子带图像再进行DPMC四阶线性预测，从而改善由于块状失真问题，实验结果表明该方法在不改变压缩比的条件下对于失真问题有所改善。     

结合DCT变换的快速分形图像编码方法

本文针对分形编码耗时过长的不足,结合DCT变换的滤波特性与能量保持和紧缩特性,首先提取图像的列垂直空间频率、行水平空间频率作为特征参数,排除非匹配块;然后,在充分考虑低频系数的基础上,兼顾考虑中高频系数,在DCT域内对特征相近的值域块和定义域块进行相似匹配。实验证明了算法在提高分形编码速度和保持解码质量方面
的有效性。