基于二维离散余弦变换的加密图像水印算法

将高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法与基于二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的水印嵌入和提取算法相结合,得到基于二维离散余弦变换的加密图像水印算法。该算法先对嵌入水印进行AES加密,再在DCT域将加密后的水印嵌入载体图像。提取水印时,算法先对嵌入信息的载体图像进行DCT变换,再在DCT域完成嵌入信息提取,最后对提取的密文信息进行AES解密,得到嵌入水印。通过抗攻击能力分析,证明该算法能够同时保证嵌入信息的隐蔽性和安全性。

二维线性正则变换剖分算法

二维线性正则变换可灵活选择参数值,得到不同形式的线性正则变换级数。为提高线性正则变换图像表示算法的计算速度,将线性正则变换级数与非均匀剖分算法相结合,得到了一种有效的图像表示算法。利用多参数线性正则变换的灵活性,选择合适的表达式逼近区域图像像素。图像的特征矩阵由16×16网格的剖分矩形数构成,将其与Arnold变换相结合构建了能抵抗不同形式攻击的轻量级图像保护算法。实验结果表明,算法具有检测图像是否遭受攻击的能力。

基于离散曲波变换字典和二维局部离散余弦变换字典组合的面波压制

根据地震记录中面波和反射波形态结构的差异性,将基于离散曲波变换字典和二维局部离散余弦变换字典(2D-LDCT)组合的形态成分分析法应用于地震数据的面波压制。首先选取离散曲波变换字典来稀疏表示面波分量,选取二维局部离散余弦变换字典来稀疏表示反射波分量,然后建立地震记录在两种字典下的面波分离模型,最后通过块协调松弛算法求解该模型来分离出两种分量,实现对面波的有效压制。合成地震记录及实际地震记录试验处理结果表明,该方法在有效压制强面波干扰的同时,能够较好地保护反射波信号。

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。

用查表法快速实现二维8×8离散余弦逆变换的研究

提出一种基于查表法的二维8×8离散余弦逆变换(2D 8×8 IDCT)的快速算法,其查找表LUT(Look-UpTable)结构的设计是基于二维8×8 DCT的基本图像.利用两种技术减小查找表长度:①利用基本图像的对称特性;②通过对离散余弦正变换(DCT)和量化过程的分析,推导出每个量化后DCT系数的取值范围.使得查找表只有10.9746K项数据,若量化矩阵具有对称性q(u,v)=q(v,u),LUT的长度还可减少近半.新算法利用查表法消除IDCT中乘法运算,并利用图像数据的特点和基本图像的对称特性大大减少加法次数,提高了计算速度.以多幅标准图像为样本数据进行实验,结果表明:新算法实现2D 8×8 IDCT运算平均只需加法182次.与当前运算量最小的Feig快速算法做比较,新算法避免了乘法,所需加法次数也降低了约15%.

二维离散余弦变换及其逆变换的VLSI实现

针对适用于H.263及H.264视频压缩协议的编解码算法,二维离散余弦变换(DCT),及二维反离散余弦变换(IDCT),设计了ASIC高速电路,并完成了电路的FPGA模拟验证。在高速算法设计方面,利用一维变换来实现二维变换,通过对变换矩阵的特殊处理,使得一维变换中只含移位和加法运算;在电路设计方面,采用流水线结构并行处理数据,用寄存器堆实现矩阵的转置。对算法及电路设计的优化和改进,大大减少了完成一个矩阵二维正反变换所需要的周期数,提高了电路的吞吐率和运算速度。ASIC设计采用0.18μm CMOS工艺,在最坏情况下,综合电路可达到的最高频率为250MHz;FPGA模拟验证最高频率可达170MHz。

基于二维离散余弦S变换的电能质量扰动类型识别

为获得可靠的高质量电能,提高电能质量扰动(Power Quality Distrubances, PQD)类型识别准确率,提出了一种基于二维离散余弦S变换(2D-DCST)的PQD类型识别方法。首先在数学模型的基础上,生成包括7种复合扰动在内的17类不同的电能质量事件。然后将一维的PQD信号转换成行列相等的二维信号,利用2D-DCST方法从二维信号中得到其振幅矩阵,对振幅矩阵提取基于统计、能量和图像的特征。再使用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)将提取的大量特征降维成少量有用的特征组。最后对所选特征使用支持向量机(SVM)分类器,构建一个分类准确率高、特征数目少的类型识别模型。实验结果表明,该方法能够准确高效地识别17类电能质量事件,并且有较好的抗噪性。同时对复合扰动也有较高的识别准确率,为电能质量扰动类型识别问题提供了新的方法。

基于数据分割的二维离散余弦变换并行算法及其在图像压缩中的应用

针对算法运行时间随问题规模增大而迅速增加这一特性,探讨了一种基于WIN32环境搭建PVM并行虚拟机的具体方法,设计了一种基于数据分割的二维并行DCT算法,并把该算法应用于基于JPEG的图像压缩实际,同时设计了相应的实验方案。通过在串行和并行环境下进行对比实验,结果表明:在运算量随着问题规模增加的时候,并行方案能有效地改善算法运行性能。

基于DA算法的二维离散余弦逆变换的ASIC设计

离散余弦变换已成为图像压缩中一标准技术，本文给出了基于DA的二维离散余弦逆变换（2－DIDCT）的ASIC设计。本设计通过采用快速1－DIDCT算法及基于DA算法的乘法累加器来减少面积、加快速度。设计采用自顶向下设计方法，用VHDL进行描述，整个系统在SYNOPSYS工具上进行设计及仿真，最终综合到门级电路。

适用于H.264的直接二维离散余弦变换

DCT(discrete cosine transform)变换作为视频压缩技术的重要组成部分,在H.264中起到了关键作用。由于H.264的算法复杂度高,因此需要研究更加高效的算法,DCT变换是H.264的重要组成部分,所以提高其效率将使整个系统效率得到很大的提高。在H.264中,用行列法实现4×4的二维离散余弦变换(2D-DCT),并对变换系数作了近似来简化计算,由此也引入了误差。提出了利用多项式变换直接分解2D-DCT的方法,给出了新的蝶式计算流图,提高了计算速度。通过实验对比得出新算法的频率特性比H.264的方法更接近标准的DCT,去相关的效果更好,因此对不同序列图像的压缩性能得到了提高。

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。

二维离散余弦变换的一种新的快速算法

介绍了二维离散余弦变换的一种新的快速算法，对于Ｎ×ＮＤＣＴ（Ｎ＝２ｍ），只需用Ｎ个一维ＤＣＴ和若干加法运算，与常规的行一列法相比，所需的乘法运算量减少了一半，也比其它快速算法的乘法运算量要少，而加法运算量基本上是相同的。

WraNet:一种基于二维离散小波变换的轻量害虫识别网络

近年来,人工智能技术在害虫识别领域得到广泛应用。目前深度网络害虫识别方法仍存在计算量大、对复杂背景下的害虫识别效果差等问题。为了解决计算量大的问题,本文提出了一种新型轻量网络——WraNet。该网络利用二维离散变换模块对图像进行特征混合,并学习图像的强先验知识,例如尺度不变性、平移不变性和边缘稀疏性。这使得单层二维离散小波变换层达到多层深度神经网络的效果,从而减少了计算量和模型参数的大小。本文还提出了一种新的算法——WraNet-m,该算法通过软投票集成了WraNet、ResNet50和FPN网络模型,以进一步提升识别效果。WraNet-m算法在IP102和D0害虫数据集上的准确率分别达到了72.44%和99.52%,证明了集成方法的有效性和鲁棒性。

二维离散余弦变换与二维离散Fourier变换的快速算法

文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M^2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。

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。

二维离散余弦变换的一种新的快速算法

介绍了二维离散余弦变换的一种新的快速算法，对于Ｎ×ＮＤＣＴ（Ｎ＝２￣ｍ，只需用Ｎ个一维ＤＣＴ和若干加法运算，与常规的行──列法相比，所需的乘法运算量减少了一半，也比其它快速算法的乘法运算量要少，而加法运算量基本上是相同的。

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。

小N点二维离散余弦变换的快速算法

本文提出了一种二维旋转因子的分解算法．并以此提出了一种小Ｎ点二维离散余弦变换（２Ｄ—ＤＣＴ）的快速算法，可比传统的２Ｄ—ＤＣＴ算法节约４２％的乘法，加法数几乎相同．

一种新二维离散余弦变换快速算法

利用三角函数公式提出了一种将Ｎ×ＮＤＣＴ分解为Ｎ个１－ＤＤＣＴ的新的快速算法─—ＤＤＣＴ算法，给出了８×８ＤＤＣＴ的算法流程图，并与其它２－ＤＤＣＴ快速算法在计算量及计算结构上进行了比较．计算机仿真结果表明，ＤＤＣＴ算法的计算精度明显高于行－列法．

基于二维散射变换的湖相碳酸盐岩储层厚度预测方法研究

济阳坳陷沙四段湖相碳酸盐岩受湖盆内沉积环境和构造运动等因素控制,储层厚度变化大,非均质性强,油气开发难度大.为了准确预测湖相碳酸盐岩储层的厚度,本文提出一种基于二维散射变换和随机森林的储层厚度预测方法.首先,引入二维散射变换提取地震时频属性,该变换是在二维小波变换的基础上,通过迭代小波分解和非线性操作来实现的.与传统的二维小波变换对比,散射变换提取的时频属性具有局部形变稳定性以及对噪声鲁棒性的优点,有助于提高储层厚度预测的准确率.在此基础上,在有限测井数据的条件下,利用随机森林算法建立多尺度时频属性与测井解释厚度之间的非线性关系,实现湖相碳酸盐岩储层预测.模型数据的预测结果表明,与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比,本文所提的厚度预测方法具有最优的性能.叠后三维地震数据的预测结果表明,与基于传统地震振幅属性的厚度预测和基于二维小波变换的储层厚度预测对比,本文所提方法的厚度预测结果与实际钻井数据误差更小,提高了储层厚度预测的精度,清晰刻画了灰礁、灰滩与灰泥等三种沉积亚相的空间展布,有利于后续井位部署和优化.