基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.

基于离散余弦变换的高光谱图像复原方法

为解决仪器自身性能和天气干扰等因素影响导致的高光谱图像质量退化问题,研究基于离散余弦变换的高光谱图像复原方法。使用反射光学系统成像光谱仪采集高光谱图像,将主成分分析和K-奇异值分解模型相结合,消除采集的高光谱图像中的噪声,依据消噪后高光谱图像,通过离散余弦变换处理高光谱图像,按频率分量划分出图像特征,使用局部线性插值算法计算最大分量,实现超低分辨率的高光谱图像复原。实验结果表明:该方法在高光谱图像所含噪声密度不同的条件下,均能表现出较优良的去噪能力;该方法在有效提升高光谱图像分辨率的同时,还能复原扭曲区域和暗角区域信息;在高光谱图像分块时,将图像块尺寸设置为8,可获得更理想的高光谱图像复原效果。

井孔高分辨率Radon变换算子研究

本文针对井间和3D VSP波场的线性特征,研究井孔地震波场线性高分辨率Radon变换算子,用于井孔地震波场分析与纵横波分离.在Radon变换原理分析基础上,采用基于柯西分布的高分辨率线性Radon变换对井孔数据进行Radon变换,其间通过对离散倾角叠加算子求取的研究,及对影响Radon能量收敛的重要参数阻尼因子算法的改进,使数据在Radon域以能量团的形式呈现,得到很好的收敛效果,基本解决了Radon域数据的一定程度的拖尾现象,消除了各能量团之间的平滑效应,采用柯西分布来规则化数据,提高了Radon域的分辨率,Radon域能量也收敛到一个点上,有利于上下行波或纵横波波场分离.最后通过反演结果和模型试算验证了该方法的可行性和稳定性.

改进的MPEG-2视频编码流空间分辨率下变换方法

对MPEG-2视频编码流空间分辨率下变换已提出了一种在水平方向上进行DCT域下变换,而在垂直方向上采用空间域下变换的方法。通过对DCT域下变换进行分析、研究,提出了一种适用于这种混合结构的基于频率合成的改进下变换方法,在不增加计算量的前提下,可使图像质量具有一定的改善。

适用于分布式视频编码框架的整数离散余弦变换算法

鉴于H.264的整数离散余弦变换(DCT)算法及其量化方法复杂度高,难以直接应用于分布式视频编码(DVC)框架的现状,提出了一种基于大跨度定长(步长为2的正整数次方)量化的整数DCT算法及变换基生成方法。该算法充分地利用整数DCT基的可伸缩特性寻找最迎合硬件工作原理的变换基,在保证"小"变换基的同时将编码器的伸缩量化阶段"转移"到解码器一端以降低编码器复杂度。在"转移"过程中,该算法利用DCT系数饱和放大保证图像质量,利用DCT系数的溢出上限保证算法的可靠性,通过减小基偏差提高压缩性能。实验结果表明,与H.264对应模块相比,该算法的量化方式便于位平面提取,在图像质量达到准无损压缩的前提下将编码器的伸缩量化阶段的运算量缩减至16次整型常量加法运算,图像质量与压缩率的性价比提升了23.9%,适用于分布式编码框架。

基于DCT变换和零次学习的刑侦图像超分辨率

图像超分辨率在视频侦查领域有重要作用.基于卷积神经网络的超分辨率算法通常在训练时输入人工合成的低分辨率图像,学习高、低分辨率图像的映射,很难应用于视频侦查领域.真实低分辨率图像退化过程复杂未知,且大都经过压缩算法的处理,存在人工压缩痕迹,导致超分辨率图像出现假纹理.针对真实场景下的低分辨率图像提出一种基于离散余弦变换(DCT)和零样本学习的超分辨率算法.该算法利用图像内部的重复相似性特点,采用输入图像自身的子图像进行训练.不同于以往超分辨率网络的输入,所提算法采用子图像的离散余弦变换系数作为超分辨率网络的输入,避免网络对输入图像的压缩痕迹进行放大,减少假纹理.在标准数据集和真实刑侦图像上的实验结果表明所提算法能减少图像中由压缩痕迹导致的假纹理.

离散余弦变换编码的现状与发展研究

1974年由Ahmed和Rao提出的离散余弦变换,至今已有30年历史。此间,DCT编码已发展成为JPEG、MPEG、H.26x等图像/视频编码标准中的核心。尽管Shapiro的EZW以及Said等人的SPIHT小波编码的成功应用,对传统的DCT编码提出了挑战,但Xiong等人利用嵌入式DCT块变换之间的直流相关性,以及对DCT后的系数进行策略性重组或层式DCT同样具有小波多分辨率图像的分解特性。此外,基于层次嵌入式DCT、形状自适应DCT、截短DCT、感兴趣区域支撑DCT以及形态DCT等改进形式的编码,都是将基于DCT变换编码推向更高层次。就DCT改进的变换,以及DCT系数的应用,如利用DCT系数实现信息隐藏等,也使得基于常规的DCT变换编码有了更广阔的应用与发展空间,文章就此作了广泛的比较和深入的研究,并指出了发展方向。

基于Laplace-Gauss模型和简化相位判别的离散余弦变换域语音增强

分析了理想情况下离散余弦变换域中语音信号增益,先验信噪比及后验信噪比之间的关系,用实际数据获得了各种信噪比下增益范围的统计特性。基于语音呈Laplace分布、噪声呈Gauss分布的模型,推导了具有相位特性的增益及先验信噪比的估计公式,通过合理性分析得到了简化的相位判别准则。实验结果表明,在高斯白噪声和F16飞机噪声情况下,简化的相位判别可使低信噪比下的语音增强系统的性能得到较大的改善。

基于离散余弦变换域采样和重建的低码率图像压缩算法

构建了一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域采样和超分辨率(super resolution,SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换(DCT),并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率(low resolution,LR)图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率(high resolution,HR)的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,算法重建的解码图像视觉效果更好。

MPEG视频解码中离散余弦逆变换的FPGA实现

离散余弦逆变换IDCT是运动图像专家组MPEG视频解码的重要组成部分.采用行列分解的方法和基于分布算法的乘法累加器,实现了二维离散余弦逆变换的FPGA结构.设计采用自顶向下的方法,用硬件描述语言进行电路描述,并在ALTERA公司的ACEX1K EP1K30上实现.仿真实验结果表明,最大延迟时间为27 ns,时钟最高频率可以达到13.35 MHz,数据吞吐能力为6.515 M/s,完全能满足运动图像压缩标准视频解码的要求.

基于多分辨率纹理特征的背景建模方法

传统的背景减除建模方法由于采用基于像素尺度的较为单一的颜色视觉信息进行建模,检测结果中往往出现前景空洞以及虚警离散噪声点。针对这一不足,本文提出基于多分辨率纹理特征的背景建模方法。该建模特征由离散余弦变换域上的系数重组得到。实验结果表明,新的建模方法有效的解决了前景空洞和受虚警噪音点干扰问题。

使用非均匀采样复原理论进行裂纹修复的混合分辨率多视角图像超分辨(英文)

混合分辨率模型是多视角视频编码用来降低比特率的一种重要描述方法,本文提出了一种新的实现图像/视频序列的超分辨方法。在多视角框架中,使用相邻高分辨图像的高频信息对当前视角的低分辨图像进行高频成分补充,从而实现超分辨。邻域高分辨图像帧的投影图包含裂纹,本文使用了非均匀采样复原理论对其进行了修复,投影图中的其它空洞则由原始低分辨图像帧的上采样图像进行了填充。接着使用空洞填充反变换方法以及DCT离散余弦变换对图像进行频率分解,将投影图的高频成分与原始低分辨图像的低频成分进行融合,再经过IDCT离散余弦反变换即得到了最终的超分辨图像。实验仿真数据结果表明,该方法得到的超分辨图像比传统的插值上采样图像以及基于DCT的上采样图像无论是主观和客观评价,均有明显的改善。

基于静电探头法的表面电荷密度分布及电场分布的改进反演算法研究

积聚在绝缘材料表面的电荷会畸变电场并降低绝缘水平,因此表面电荷积聚现象引起越来越广泛的关注。该文首先讨论了表面电荷密度分布与静电探头输出电位之间的关系,进而提出一种根据输出电位分布反演计算表面电荷密度和电场分布的改进反演算法。该算法利用二维离散傅里叶变换（2D-DFT）将时域中的卷积运算转化为频域中的乘积运算,大大减小了计算量。考虑了测量过程中静电探头对表面电位的影响,并采用维纳滤波技术减小噪声信号的影响。此外研究了电荷分布半径对噪声抑制以及算法精确度的影响,并评估了测量系统的空间分辨率以及算法的计算准确度。利用改进算法计算了雷电冲击电压下PMMA样品的表面电荷密度以及表面电场。结果表明：计算得到的电荷密度与电场分布具有良好的分辨率,当静电探头与材料表面间距1mm时,该测量系统分辨率达到0.3341mm,均方误差峰值仅为0.23%;减小网格单元的大小可以有效地抑制噪声干扰,对于提高算法精度具有重要作用。因此,该改进反演算法具有良好的分辨率和准确度,可准确计算绝缘材料表面积聚的电荷密度及电场分布。

DCT变换域乘嵌入图像水印的检测算法

目前大多数水印算法采用线性相关的方法检测水印,但是,当原始媒体信号不服从高斯分布,或者水印不是以加嵌入方式嵌入到待保护的媒体对象中时,该方法存在一定的问题.数字水印的不可感知性约束决定了水印检测是一个弱信号检测问题,利用这一特性,首先从图像DCT(discretecosinetransform)交流变换系数的统计特性出发,应用广义高斯分布来建立其统计分布模型,然后将水印检测问题转化为二元假设检验问题,以非高斯噪声中弱信号检测的基本理论作为乘嵌入水印的理论检测模型,推导出优化的乘嵌入水印检测算法,并对检测算法进行了实验.结果表明,对于未知嵌入强度的乘水印的盲检测,提出的水印检测器具有良好的检测性能.因此,该检测器能在数字媒体数据的版权保护方面得到了实际的应用.

基于广义高斯分布的水印信号检测

根据数字图像离散余弦变换域交流系数的广义高斯分布模型,对盲图像水印技术进行研究,并给出了水印检测器检测性能的理论分析结果。实验验证了图像水印检测理论的有效性以及本文的局部优化检测器性能的优良性。

基于DCT系数空间分布的JPEG图像检索算法

为解决联合图像专家组(JPEG)图像检索时存在的问题,提出了一种检索算法.利用每个子图像块中离散余弦变换(DCT)系数的分布,构造具有旋转不变性的交流(AC)系数分布熵表征图像的内容;考虑到AC系数在DCT块中空间位置的不同而体现信息不同的特点,为AC系数分布熵设置了权值,避免了由于AC系数分布熵相同而系数空间分布不同造成的误检和漏检情况.该算法不仅体现了DCT块中各个系数的统计分布,同时也捕捉到它们的空间分布信息,对图像的平移、旋转和尺度变换有一定的鲁棒性.实验结果表明,该算法具有较好的检索效果.

基于信号分解和群延时的维格纳分布改进方法

提出一种WVD(Wigner Ville distribution)的改进方法。应用离散余弦谐波小波变换对多分量信号进行分解,计算分解后得到的单分量信号的WVD,将单分量信号的WVD沿频率轴串联得到整个信号的WVD,抑制分布的交叉项。应用修改群延时函数减少因WVD核函数截断而产生的波动效应,改善分布的时频分辨率。通过算例中的线性调频信号和应用实例中轴承振动信号验证表明,改进后的WVD有满意的时频分辨率和明显的交叉项抑制能力,能够通过离散余弦变换实现其快速算法,算法快速、简单,适合非平稳工程信号的时频分析。

一种基于α稳定分布模型的DCT域隐藏信息检测新方法

本文提出一种离散余弦变换(DCT)域加嵌入隐藏信息的鲁棒检测方法.该方法使用具有代数拖尾的α稳定分布模型来描述交流DCT系数统计分布的尖峰脉冲和强拖尾特性,并利用隐藏信息的不可感知特性,在弱信号条件下依概率模型进行统计推断,从而实现广义Neyman-Pearson准则下隐藏信息的鲁棒检测.实验结果表明:(1)新检测器的性能比目前广泛采用的匹配滤波器的性能优越;(2)新方法与基于广义高斯分布模型的检测方法相比性能相当,却不需要"点消除"过程,从而简化了检测器的实现.

一种分布式运算实现DCT的新方法

文章论述了用分布式运算实现DCT的几种设计方法,以及其各自的优缺点。将ROM分解技术应用于基于偏移二进制编码技术的分布式DCT实现,得出了一种分布式运算实现DCT变换的新方法。

音频DCT系数分布函数的建模

针对DCT系数的非高斯性以及广义高斯分布和α稳定分布在音频DCT系数建模上的局限性,提出了一种混合模型.该模型由广义高斯分布和α稳定分布线性加权而成,其加权系数由遗传算法产生.模型的准确性由衡量2个概率分布之间差异的物理量Kullback-LeiblerDivergence(KL散度)测量.实验结果表明,提出的混合模型接近于真实分布,并可用于音频检索和隐写分析.