一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法

数字水印技术在多媒体保护方面发挥着巨大的作用,实际应用需求的变更推动了数字水印技术的发展。目前,基于深度学习的水印技术在鲁棒性上有了较大的提升,但水印的嵌入基本在空域进行,载体图像的失真仍然比较明显。此外,现有方法在面对摄屏攻击时效果不佳。为解决上述问题,提出了一种抗屏摄攻击的DCT域深度水印方法。该模型由DCT层、编码器、解码器和屏摄模拟层组成。DCT层将图像的Y分量转换为DCT域,然后编码器通过端到端训练修改DCT系数,将秘密消息嵌入到图像中。这种频域嵌入方法使得水印信息能够分布到图像的整个空间,从而减少了失真效应。此外,还提出了一个噪声层,用于模拟屏摄过程中特殊的摩尔纹和反光效果。训练过程分为两个阶段:在第一阶段,编码器和解码器进行端到端的训练;而在第二阶段,屏摄模拟层和传统的失真攻击被用来增强水印图像,然后使用失真水印图像来进一步优化解码器。大量的实验结果表明,该模型具有较高的透明度和鲁棒性,并且在屏摄鲁棒性方面优于其他方法。

自适应聚类的图像块分级DCT混合数模无线传输方法

提出了一种新颖的混合数模无线传输方法来实现高质量的图像传输。首先,从原始图像中减去先下采样后上采样的图像来得到残差层图像。其次,提出了一种自适应聚类的块分级离散余弦变换算法来有效去除残差层图像像素之间的相关性。最后,提出了一种基于图像块等级的不等功率分配策略来进一步提升接收端的图像质量。大量的实验结果表明,所提方法在定性评估和定量度量两方面都明显优于现有较成功的混合数模图像无线传输方法。

基于DCT和维纳滤波的图像PRNU匿名算法

随着智能手机和社交媒体的普及,图像隐私引起的公共安全问题受到了广泛关注。犯罪分子可利用图像信息来侵犯他人隐私,从而进行恶意跟踪和诈骗勒索等活动。针对该问题,本研究从抑制图像源相机识别能力的角度提出了一种新的光响应非均匀性(photo response non uniformity,PRNU)匿名算法,以降低图像被恶意使用的风险。算法首先对图像进行分块,并将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和维纳滤波相结合,对图像高频分量进行滤波处理。通过实验发现,迭代维纳滤波可以显著提高匿名算法的效率。将算法在MICHE-I数据集和UBIPR虹膜数据集中进行测试,结果表明,算法能够保证图像质量不受显著影响,并且视觉质量因子平均提高3 dB,有效地抑制了图像溯源能力,保留图像生物特征,并达到了较好的匿名效果,保证了大众隐私安全。

基于视觉密码和DCT-SVD彩色图像水印技术

本文提出了一种基于视觉密码和DCT-SVD的彩色图像水印算法,通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成3份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像,并利用待标记图像、水印图像和密钥生成验证信息和测试图像。由版权所有者提供水印图像和验证信息,密钥交由图像所有者保存。当要验证图像所有者的所有权时,会要求图像所有者提供密钥,结合密钥、测试图像和验证信息便可生成水印,若密钥正确,生成的水印可识别为原始水印。将其中一份分享份图像利用DCT-SVD水印算法嵌入到载体图像中并进行攻击测试,利用数字水印的提取算法将分享份图像从遭受常见攻击的载体图像中提取出来,与剩余分享份进行叠加恢复秘密水印图像。实验结果表明,水印具有良好的不可感知性和鲁棒性。

基于STB对DCT 4阶降挡的性能优化研究

DCT的换挡是由拨叉的预挂挡控制和离合器的换挡控制两部分组成。在动力降挡过程中,预挂挡的挂挡时间较长,且对应的离合器转矩必须降为零才能开始执行挂挡过程,在某些工况下会因为等待预挂挡造成整个换挡过程的延时,进而影响整车的加速响应,这种现象在同轴动力降挡过程中表现尤其明显。为了优化某DCT车型的4阶降挡性能,提出基于STB来优化换挡时间和提升动力响应。STB是应用于DCT的一种半动力中断的换挡方式,本文对STB的整个换挡过程与正常换挡过程做了具体的对比说明,详述其优缺点。为了弥补STB换挡会有短暂动力中断的缺陷,设计了一整套控制策略。一方面开发了针对性的Kick Down逻辑,并采用与之对应的换挡规律,因此控制多阶降挡出现的时机,让4阶降挡仅在Kick Down时触发;另一方面采用开环算法将换挡过程中的发动机转速控制转化为时间控制,当预挂挡挂上并充油完毕时,发动机转速正好达到同步。经过实车上进行对比验证,STB换挡大幅缩短了4阶降挡的换挡时间,整车动力响应得到了明显优化。

基于DCT变换的图像多通道隐写算法

现有图像隐写算法多是基于单通道图像,基于多通道的图像隐写算法研究较少。文章提出一种多通道隐写算法,在图像红色通道和绿色通道上DCT域进行运算,并使用图像两个通道的AC系数来写入消息;实验结果表明,在512×512像素的图像上,对原始图像隐写“HelloWorld!”后得到隐写图像,隐写质量评价MSE=1.14,PSNR=23.50,SSIM=0.98。隐写图像与原始图像相似;在隐写分析检测中,相比传统单通道隐写算法,能更有效抵抗隐写分析检测,因此该多通道隐写算法可应用在实际通信中。

基于DCT和SVD的QR码数字水印算法

以离散余弦变换(DCT)和矩阵奇异值分解(SVD)为基础,结合Quick Response(QR)码的高容量、高纠错特性,提出了一种适合QR码的强鲁棒性数字水印算法。首先,提取QR码图像中的寻像和分隔符图形,并进行高斯加噪模糊化处理,把得到的QR码灰度图像作为载体图像,同时对水印图像进行Arnold置乱处理。然后,对载体图像进行8×8的分块DCT变换,取每块的直流系数得到矩阵A(64×64),对A进行SVD分解,并在A的奇异值处嵌入水印信息。实验结果表明:该算法在不影响QR码正确识别的基础上,不仅具有较好的不可见性,而且对如叠加高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和中值滤波等攻击均具有很好的鲁棒性。

一种基于DWT和DCT的盲灰度级水印算法

提出一种新的盲灰度级水印算法。它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,将预处理后的灰度水印图像隐藏在原始图像DCT系数量化值的奇偶性中,在水印的提取过程中不需要原始图像的参与。实验结果表明,该算法对图像剪切、JPEG有损压缩、中值滤波等攻击有很强的鲁棒性,对旋转、噪声等攻击也具备了一定的抵抗能力。

两种基于DCT变换的数字水印算法分析

本文介绍了多媒体数字水印的概念，对当前的技术现状进行了简单的综述，重点研究了两种ＤＣＴ 域上的数字水印算法的检测过程，在此基础上对两者的性能和特点进行了分析，并且进行了实验仿真验证。

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。

一种应用于8×8二维DCT/IDCT的高效结构

设计实现了二维离散余弦变换和逆变换。采用的DCT快速算法和基于分配算法(DA)的乘法-累加器(MAC)结构,极大地减少了硬件资源需求,并能达到很高的处理速度,计算精度满足CCITT标准要求。

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.

山羊DCT基因启动子活性区及其转录因子调控探究

旨在探究山羊DCT基因启动子活性区及相关转录因子对该基因的调控作用,为山羊DCT基因的表达调控提供理论依据。通过对山羊DCT基因5′侧翼区序列及第一外显子区序列进行生物信息学分析,并与人和小鼠DCT基因启动子序列进行比对,同时结合在线启动子预测结果,采用快速克隆的方法构建5个5′系列缺失序列的启动子报告基因载体,以此为基础构建3′缺失序列的6个报告基因载体,并构建SOX10、MITF和OTX2转录因子结合位点点突变的6个报告基因载体,以瞬时转染的方法转染A375细胞,双荧光素酶检测试剂盒检测缺失片段和点突变片段的启动子活性。结果表明,成功构建了山羊DCT基因11个不同长度的启动子报告基因载体,-990^+232bp的P3片段荧光素酶活性极显著高于其他片段(P<0.01),基于P3构建的3′系列缺失片段中-881^-154bp的P8片段荧光素酶活性极显著高于其他片段(P<0.01)。转录因子SOX10结合位点突变的载体荧光素酶活性极显著降低(P<0.01),MITF和OTX2结合位点突变的载体荧光素酶活性极显著增强(P<0.01)。山羊DCT基因启动子核心调控区位于-881^-154bp区域,转录因子SOX10对山羊DCT基因发挥正调控作用,而转录因子MITF和OTX2对山羊DCT基因的调控作用尚需深入研究。

一种大容量的DCT域信息隐藏算法

基于DCT(离散余弦变换)域的信息隐藏算法是目前应用最广的变换域算法,此类算法的最大不足是嵌入信息量小。通过分析DCT域隐藏算法隐藏容量少的原因,提出了一种大容量的DCT域信息隐藏算法。算法首先对载体图像进行频谱均匀化处理,然后对图像进行全局DCT变换,并将隐藏信息嵌入到载体图像的低频DCT系数上,信息嵌入采用分段量化的方法实现,提取隐藏信息时不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法的嵌入容量大,不可感知性好。

DCT变速器双离合器压力最优控制方法的仿真研究

离合器的协调控制一直是双离合器自动变速器(DCT)控制的难点和重点。基于DCT的结构和工作原理,建立了DCT起步、换挡动力学模型。考虑滑摩功和冲击度两项性能指标,基于线性二次型最优控制,对DCT起步、换挡过程中离合器的压力进行了研究。为简单有效地获得换挡过程中双离合器协调控制的压力曲线,提出了设定两个离合器压力变比系数的方法。讨论了不同的控制加权因子及离合器压力变化速率系数的选择对控制效果的影响。研究结果表明:线性二次型最优控制方法能较好地解决DCT起步、换挡过程中离合器压力控制的问题。

基于分块DCT变换和Arnold置乱的自适应图像水印算法

提出了一种基于分块DCT变换和Arnold置乱变换的自适应图像水印算法,该算法在水印嵌入过程中充分考虑了人类视觉系统(HVS)的特点,在不同的DCT块中嵌入不同的水印能量,从而使算法具有自适应能力。实验结果表明:该算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性,特别是具有十分有效的抗击剪切的能力。

基于局部DCT系数的图像压缩感知编码与重构

引入了压缩感知(Compressed sensing,CS)理论,给出了在获取局部二维离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)系数的基础上高质量地编码与重构图像的新方法.研究了在无量化和有量化情况下,基于局部DCT系数的图像CS最小全变差重构算法.在对DCT系数进行量化的过程中得到含噪的局部DCT系数,在此基础上设计了能完成CS重构的图像编解码一般流程,并构建了实际应用系统.实验结果表明,对于稀疏性较强的图像,在图像编解码系统中结合CS理论与方法能得到高质量的重构图像,与传统的直接反离散余弦变换(Inverse DCT,IDCT)方法相比,峰值信噪比(Peak signal to noiseratio,PSNR)最大能提高5dB以上,对于一般图像,PSNR也有较大提高.

一种DWT与DCT结合的盲音频水印算法

该文提出了一种新的盲音频水印算法。它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过量化处理把降维后的二值图像水印嵌入到原始的音频信号中,在水印的提取过程中不需要原始音频信号的参与。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。

基于量化的DCT域数字音频水印方法

数字水印的主要研究目的是版权保护。依据DCT域系数的特点,提出了一种DCT域的音频水印算法,先将音频数据按固定长度分段,然后对每段进行DCT变换,利用当前水印调制DCT直流系数,达到嵌入目的。实验表明,算法具有较好的透明性,并经Stirmark软件攻击测试具有较强的鲁棒性。

基于CRUISE的DCT整车动力传动系匹配仿真研究

基于CRUISE软件建立了某7挡DCT整车模型,并阐述了DCT换挡控制策略及其对动力传动系匹配的影响规律。以设计开发的3款DCT和5种常用主减速器速比作为设计变量,将动力性和燃料经济性采用线性加权组合方法转换成单一目标函数来评价动力传动系匹配的优劣。结果表明,B2-Z1方案为整车匹配的最佳动力传动系。