基于改进量化约束集的块效应消除算法

低比特率时,基于块离散余弦变换（BDCT）的图像压缩方法常常会引起块效应。量化约束集（QCS）作为关于编码模型的重要先验信息在块效应消除方法中被广泛地采用。利用量化误差的统计特性,提出了一种改进的量化约束集（MQCS）。实验结果表明当在现有的基于凸集投影（POCS）的去块算法中以新的约束集代替传统量化约束集,峰值信噪比（PSNR）和主观图像质量有不同程度的提高,性能与窄量化约束集（NQCS）相当。     

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。     

一种基于优化马尔科夫特征的图像篡改盲检测算法

文中主要针对拼接图像篡改检测,提出了一种基于优化马尔科夫特征的盲检测算法.该算法在传统马尔科夫特征的基础上,研究了不同相邻BDCT系数对的关联性对于拼接图像的检测能力,进而设计了一种基于互信息量最大化的加权BDCT系数转移概率特征;同时,通过对所有BDCT系数对进行预分组,降低了算法的计算量以及最终的特征维度.最后,采用支持向量机（SVM）作为分类器,在哥伦比亚大学提供的标准图像拼接库上完成测试,取得了较高的平均检测准确率（91.2％）,优于现有的代表性方法.     

去块效应方法的研究

主要陈述了视频压缩中的去块效应方法,着重介绍了作为后处理模块的去块效应算法,主要包括空域滤波、凸集映射迭代、基于小波变换的频域滤波以及最大后验概率等方法,最后从图像质量、PSNR性能和复杂度等方面分析了算法的优缺点以及适用场合.     

Novel Efficient De-blocking Method for Highly Compressed Images

Due to coarse quantization, block-based discrete cosine transform（BDCT） compression methods usually suffer from visible blocking artifacts at the block boundaries. A novel efficient deblocking method in DCT domain is proposed. A specific criterion for edge detection is given, one-dimensional DCT is applied on each row of the adjacent blocks and the shifted block in smooth region, and the transform coefficients of the shifted block are modified by weighting the average of three coefficients of the block. Mean square difference of slope criterion is used to judge the efficiency of the proposed algorithm. Simulation results show that the new method not only obtains satisfactory image quality, but also maintains high frequency information.     

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。     

一种针对DCT域高压缩图像的去块效应算法

在基于块DCT编码的图像压缩技术中,高压缩图像的块边界会出现块效应,严重损害图像的主观质量.提出一种新的基于图像恢复的去块效应算法,该算法根据图像特征从已分类的图像库中进行匹配,进而对图像噪声进行估计,达到去块效应的效果.经过实验证明,该算法有效.     

一种基于游程长度和隐写分析特征融合的图像拼接盲检测方法

提出了一种基于游程长度(RLRN)和隐写分析特征融 合的图像拼接检测算法。算法中的隐写分析特征是在 图像经分块离散余弦变换(DCT)后的系数矩阵中提取,并将其和RLRN特征进行融 合。特征提取在 色度(chroma)空间进行,用支持向量机(SVM)作为分类器。实验结果显示,融合后的特征在 图像测试库CASIA v1.0 和CASIA v2.0上识别率分别达到98.57%和97.27%,不仅比特征在融合前的识别率有较大提高,而且和现 有的一些算法相比,提出的特征融合算法也具有良好的识别性能。     

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。