基于块间预测的图象块效应消除

提出了一种消除变换编码后解码图象块效应的新方法,它利用邻近象素间存在的相关性,在块间线性预测的基础上定义出对图象相邻子块以及块内的平滑特性产生约束的平滑约束集。在解码端是一个往这些平滑约束集上连续投影的过程,最终得到一幅无论在视觉上还是从信噪比评价的角度来看均具良好效果的解码图象。     

基于改进量化约束集的压缩视频超分辨率重建算法

摘要：超分辨率技术是使用低分辨率图像序列来重建高分辨率图像的技术。在压缩视频的超分辨率重建中,量化约束集(QCS)作为编码模型的先验信息被广泛采用。根据窄量化约束集(NQCS)理论,利用量化误差的统计特性,提出了一种改进量化约束集(AQCS)。根据DCT变换后块边界特性,提出了平滑约束集。实验结果表明,提出的基于改进量化约束集的压缩视频超分辨率重建算法较传统的量化约束集,在峰值信噪比(PSNR)和主观图像质量上有不同程度的提高。     

一种基于DCT域的自适应块效应消除算法

在基于块编码的图像压缩技术中,低比特率下重建图像的块边界会出现块效应．本文提出了一种有效的基于DCT域的块效应消除算法．首先通过DCT系数块的分解和合并,直接从两个相邻的系数块获取相应的转移块．然后对图像块的活动性进行分类,对于低活动性邻接块所构成的转移块,采用改进的线性函数替代阶梯函数的方法消除块效应,同时更新邻接块．最后采用后滤波和量化约束技术对更新块和高活动性块进行后处理．实验结果表明,本算法不仅有效去除块效应,而且能够保护图像的纹理和边缘．     

改进的基于MRF原理的块效应消除算法

基于块的DCT变换是现在应用最广泛的图像与视频压缩变换方法之一,在很多具有重要影响力的图像压缩标准如MPEG、JPEG、H.261中得到应用。通过BDCT变换,可以获得较高的图像压缩率,但是BDCT变换也会损害图像质量,其中块效应就是常见的现象。现存的块效应消除算法或模糊了图像的细节,或达不到较理想的块效应消除效果。在兼顾消除块效应和保护图像细节部分的原则上,将分区思想应用于基于图像马尔可夫随机场（MRF）原理的块效应消除算法中,提出了针对图像边界、纹理区域、平坦区域以及分块边界选择不同的MRF势函数的方法。同时,根据图像的块效应产生的灰度值偏差分布的统计分析结果改进了MRF模型的求解算法,简化了求解过程。对已有的边界检测和图像分区算法进行了改进,应用快速算法,简化了其中对块效应消除结果影响很小的计算过程。实验结果表明,这种算法既保护了图像的细节信息,又达到了良好的消除块效应的效果,并且具有较好的时间效率。     

一种基于边缘检测的去块效应算法

为了减少低比特率时块离散余弦变换(BDCT)在块边界所出现的明显可见的方块效应,提出了一种新的DCT域的去块效应消除算法。给出了检测边缘块的标准,对平滑块每一行进行一维DCT变换,并对影响块效应的系数进行修正,对于纹理块使用后滤波去平滑块边界。仿真结果表明所提出的算法在尽量消除块效应的同时能充分地保护图像的边缘信息。     

一种空间域自适应去块效应算法

基于块离散余弦变换的图像压缩编码,在低比特率时其重构图像的块边界上会产生严重的方块效应。提出了一种空间域的自适应去块效应算法。首先把块效应建模成阶梯函数,然后根据判断准则把图像块分成平滑块,纹理块和边缘块。对平滑块,首次导出了块效应强度的表达式,然后根据块效应强度和平滑度进行自适应平滑滤波;对边缘块和纹理块,采用简单的Sigma滤波器对块边界周围的像素滤波。大量的仿真实验结果表明提出的算法有优越的去块效应性能。     

基于DCT域的高压缩图像去块效应算法

块离散余弦变换(B lock D iscrete Cosine Transform)的主要缺点是在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量.为了尽量消除块效应并保护图像的边缘信息提出了一种基于DCT域的块效应消除算法.该算法充分利用了人类视觉系统(Hum an V isual System)特性,建立了块效应模型并给出一个简便的检测边缘标准,对于平滑区,对影响块效应的参数进行修正,然后用线性函数块代替阶跃函数块去除块效应,最后再对更新块和纹理区在DCT域中进行后滤波.仿真结果验证了本文算法的有效性.     

基于复数小波阈值和w-TV的去块效应算法

块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。针对该问题提出一种基于复数小波阈值和加权全变差（w-TV）的块效应消除算法,利用复数小波阈值和加权全变差的特性对图像进行处理。实验证明,该算法较好地去除了块效应,尽可能保留了图像的特征结构,具有良好的视觉效果。     

改进量化表的数字水印算法

为了提高数字水印算法的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Watson模型改进量化表的水印嵌入模型.通过对模型的实例化,得到具体的可行算法.对Watson模型和JPEG量化表自适应调节后的量化步长做“全偶数”处理,选取特定的低频位置作为水印嵌入位,采用奇偶量化达到水印嵌入的目的.通过实验仿真并对实验数据进行分析,表明了该算法的有效性.     

基于量化的二维DCT优化算法研究

DCT变换广泛应用于图像压缩算法中,在大多数情况下最有用的信息集中在DCT系数的低频序列中,而对那些经过量化后为零的系数进行计算,不但费时且计算量大幅增加。据此提出了两种新的二维DCT快速截取算法,使得计算一个8×8的二维DCT变换所需的乘法运算次数减少了60％,加法运算次数减少了77％。经过实验验证该算法在峰值信噪比PSNR值损失很少的情况下,显著地降低了算法的复杂度。     

基于人类视觉系统的DCT编码图像后处理算法

分析了块离散余弦变换（BDCT）图像编码的块效应产生原因,基于马尔可夫随机场最大后验估计（MRF-MAP）框架提出了一种有效的自适应去块效应算法。利用人类视觉系统对块效应有掩盖性的特点引入一个块效应可见度函数,根据转换块的边缘信息自适应调整势能函数的阈值,从而尽可能地消除块效应并保护图像的边缘信息。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。     

一种基于POCS约束的图像代数重建算法

不完全投影数据的代数重建问题一直是CT应用中的热点问题.通过对相互垂直角度投影图像之间的关系分析,文中提出一种改进的代数重建(ART)算法.该算法采用记录射线穿过网格编号和射线与网格相交长度的方法计算投影系数矩阵,并在反投影过程中对不完全投影数据采用凸集投影约束的方法进行重建.实验表明该算法与ART算法相比,图像重建的速度与图像重建的质量都得到较大提高.     

基于加权POCS的图像超分辨率重建

对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控制阈值,从而实现整个重建过程阈值动态选取。实验结果证明,该算法能提高残差计算和阈值选取的针对性,对提升重建图像的清晰度及信噪比具有较好的效果。     

基于多变换域的彩色图像多功能水印算法

针对单水印存在功能单一的问题,提出一种基于离散小波变换（DWT）和四元数离散余弦变换（QDCT）的彩色图像多功能水印算法。首先,将彩色图像分通道置乱后进行DWT,选择低、中频子带作分块QDCT,利用部分实数系数构造系数矩阵,鲁棒性水印通过加法原则嵌入该系数矩阵的奇异值中;然后,将图像进行2×2分块的QDCT,特征脆弱水印利用QDCT的低频模值系数产生,并嵌入空域最低有效位（LSB）。实验结果表明,鲁棒性水印具有良好的抗JPEG压缩、噪声、对比度调节、剪切、旋转以及混合攻击的能力,脆弱水印对篡改敏感且具有精确的篡改定位功能。     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

一种基于位平面的压缩域人脸识别算法

针对光照等干扰因素对人脸识别的不利影响,以及人脸图像的维度过高等问题,提出了一种新的基于位平面的压缩域人脸识别算法。该算法综合利用了图像丰富的位平面信息和压缩域内图像处理技术,提出新的人脸特征表达方法。实验结果表明,该方法不仅能够有效地降低图片维度,并且具有较好的鲁棒性。