计算q1^l×q2^l二维DCT的快速算法

离散余弦变换(DCT)广泛应用于信号处理的许多领域,多维DCT(MD-DCT)是图像处理和视频信号处理的重要工具.通常,多维DCT采用行列法用一维算法实现,实现效率较低.近年来虽然出现了一些多维DCT直接实现算法,但大多要求变换为2n×2n,限制了适用范围.该文研究较一般的二维DCT快速算法,将ql1×ql2(q为奇素数;l1,l2分别为两个不同的整数)二维DCT转化为多项式变换和一维简化余弦变换,通过特别设计的快速多项式变换算法和1D-RDCT递归分解算法,提出了一种计算复杂性较低且具有规则运算结构的ql1×ql2二维DCT算法.本算法的设计方法可以方便地推广到多维(>2)的情况.     

MCLT新型快速算法

提出了一种基本计算单元为DCT-II变换的MCLT快速算法。它将基于任意窗函数的MCLT系数的实部和虚部分别映射为一半输入序列为0的DCT-II变换。对于M点的MCLT变换,该算法只需计算两个一半输入序列为0的M点DCT-II变换和两组蝶形运算。对M点的MCLT,当窗函数为正弦窗时,提出快速算法的运算复杂度为O(MlbM);当窗函数为任意窗时,其运算复杂度为O(MlbM+2M)。实验结果表明:相对于已有的快速算法,由于该算法的中间处理过程中,一半输入序列为0,其实际计算时间减少2%以上。该算法降低了软硬件实现的存储复杂度,更符合实际应用要求。     

基于快速二维离散余弦变换算法的人脸特征提取

离散余弦变换(DCT)具有图像信号处理后对图像显示效果影响不明显的优点。本文针对离散余弦变换(DCT)系数在人脸识别中的应用,研究不同的DCT块进行编码后其系数对图像质量和识别结果的影响,提出利用快速2D-DCT(二维离散余弦变换)代替普通DCT的人脸特征提取方法。该方法可以使得在对人脸进行平均分割后的图像块处理时间大大减少,从而能够在同样的时间内提取更多的DCT系数用于人脸识别。实验结果表明,该方法快速而且是有效的。     

利用循环卷积实现的素长度ＤＣＴ快速算法

提出了一种利用循环卷积（Ｃycli convolution)和扭循环卷积（Ｓkew cyclic eonvolution)实现计算机素长离散余弦变换（ＤＣＴ）的快速新算法,算法将ＤＣＴ系数分成三部分,ＤＣ分量,偶下标分量和奇下标分量,根据数论理论,本文定义了一种新的标变换算子,利用该算子进行下标变换,将偶下标ＤＣＴ系数的计算转化为一个循环卷积,根据不同长度,奇下标ＤＣＴ系数的计算被转化为循环卷 积或扭循环卷积,利用循环卷积和扭循环卷积的高效率和规则的算法,构造具有简单,规则的结构和较低的运算复杂性和奇素长度ＤＣＴ快速算法。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

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。     

基于混沌理论的DCT域隐蔽通信算法

提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法。首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数。将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测。仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全。     

基于加权小波的DCT人脸识别算法研究

针对图像维数过高,计算复杂的问题,提出一种基于加权小波分析和DCT的人脸识别方法,通过对人脸图像进行小波分解,提取低频和加权高频分量的DCT变换系数作为识别特征向量,采用加权距离进行分类识别.该方法在ORL和YALE人脸库上进行了测试比较,结果表明,无论训练时间还是识别率,都优于传统的PCA方法,和小波结合PCA的方法相比较,识别率也明显提高.     

基于多项式运算的无累积误差Loeffler DCT算法

为避免离散余弦变换(DCT)中的乘法操作以及运算过程中的累积误差,提出一种基于多项式运算的Loeffler DCT算法。将传统Loeffler DCT算法的流程分成3个模块:常规数值运算模块、多项式运算模块和结果再生模块;通过多项式运算,DCT算法中涉及到的无理数乘法操作被分解成简单的整数加减及移位运算。分析和实验结果表明,该算法能完全避免乘法操作,且由于无计算累积误差,在图像处理过程中能保证较高的图像质量。     

基于查表的无乘法DCT快速算法

为提高离散余弦变换(DCT)的运算速度,提出了一种高效、快速的无乘法DCT算法。该算法在不引入移位运算的前提下,利用查表法去除了在DCT变换中所需的乘法运算,只需要有限步加法即可完成DCT,运算速度比JPEG中的传统算法提高了1．5倍多。所得到的数据精度与原始的DCT算法完全相同。该算法特别适用于图像信号的处理。     

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DCT快速变换的图像压缩编码算法

在JPEG标准中,基于图像压缩的有损压缩算法中的离散余弦变换（DCT）,应用于很多图像压缩场合,并且在实际操作中,能获得较高的压缩比,同时压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同,因此得到了广泛应用。为了达到提高图像质量的目的,文中提出了一个基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩改进算法,该算法通过设置量化系数来控制图像压缩数组的大小。同时,在图像压缩部分利用DCT快速算法。仿真实验结果表明：该算法进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。     

基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。     

一种基于DCT的快速分形图像编码方法

分形图像编码能获得很高的压缩比，但存在编码时间过长的缺点。本文根据离散余弦变换(DCT)能量集中的特性，提出一种基于DCT的快速分形图像编码方法。实验结果表明，该方法与传统的分形块编码方法相比，编码速度有很大提高，并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

DCT的快速实现方法

本文介绍了离散余弦变换（ＤＣＴ）的基本数学模型,分析了其实现起来速度慢的原因,并给出了两种解决方法———矩阵法与查找表法。     

不确定时间序列的降维及相似性匹配

不确定时间序列的每个时间点上对应一个可能取值的集合,无法给出其确定值,这种不确定性给时间序列降维处理和相似性匹配带来巨大挑战,现有的时间序列降维方法和相似性匹配算法已经无法适用。针对此问题,提出了描述统计模型,将不确定时间序列归约为3条确定时间序列,通过离散傅里叶变换（discrete Fou-rier transform,DFT）、离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）、离散小波变换（discrete wavelet trans-form,DWT）对模型下不确定时间序列降维;根据模型特点,提出了以观察值区间和区间集中趋势为核心的相似性匹配算法。经过实验验证,描述统计模型下DCT和DWT有良好的降维效果,提出的相似匹配算法与现有算法相比提高了匹配准确率。     

适用于嵌入式系统的二维DCT算法

提出一种简单、快速的二维DCT算法,即将二维DCT的变换系数和图像的像素值事先 乘好,形成查找表,在实现直接二维DCT变换时,把表调入内存,乘积的结果就能通过寻址的方式得 到而无需乘法器,速度很快,非常适合嵌入式系统的设计。在设计查找表时,优化了其结构,减小了存 储空间。实验结果表明了算法的有效性。     

基于DCT域的两种盲水印算法的应用与比较

利用Arnold置乱理论以及混沌序列加密的方法对水印图像进行加密预处理,水印信息嵌入时,提出两种基于DCT变换域的数字水印算法。分别通过修改特定系数关系和中频系数替换的方法实现水印信息的嵌入。对两种水印算法的仿真实验结果进行比较与分析,得出两种水印算法在图像的不可见性方面都表现出良好的性能,在水印检测时,实现了完全盲提取;但在抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击方面基于中频系数替换的水印算法表现出更强的鲁棒性。     

一种二维DCT彩色图像数字水印的新算法

作为版权保护的重要手段,数字水印技术已得到了广泛地研究和应用,但实用的彩色图像数字水印技术不多,特别是灰度级水印信号的嵌入算法不多。文中充分考虑到人类视觉系统特点,采用YIQ色彩空间,将灰度图像水印信号自适应嵌入载体的亮度分量Y的DCT系数中,并根据人类视觉掩蔽特征,在较复杂的块嵌入量增加。此外,采用Amold变换将水印图像进行置乱,消除像素的空间相关性,使算法抗攻击能力增强。实验结果证明:文中算法对叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性。