基于离散余弦变换(DCT)系数直方图的无参考模糊图像质量评价

图像的DCT系数直方图能够反映模糊图像的失真情况。一种新的无参考模糊图像质量评价算法为:首先对失真图像采用DCT变换,得到其系数矩阵;其次对其系数矩阵进行统计得到直方图,进而得到直方图对应的曲线;最后由直方图的曲线构造出评价无参考模糊图像质量评价的指标。试验结果表明,这种算法具有优越的性能,评价结果与主观评价保持高度一致,在数据库LIVE上,SROCC和CC的系数值均达到0.95,具有很好的稳定性。

基于离散余弦变换的快速对抗训练方法

为了提升深度神经网络的鲁棒性,从频域的角度提出基于离散余弦变换(DCT)的快速对抗训练方法.引入对抗初始化生成模块,根据系统的鲁棒性自适应地生成初始化信息,可以更精准地捕捉到图像特征,有效避免灾难性过拟合.对样本进行随机谱变换,将样本从空间域变换至频谱域,通过控制频谱显著性提高模型的迁移与泛化能力.在CIFAR-10与CIFAR-100数据集上验证提出方法的有效性.实验结果表明,在以ResNet18为目标网络,面对PGD-10攻击时,本文方法在CIFAR-10上的鲁棒精度较现有方法提升了2%~9%,在CIFAR-100上提升了1%~9%.在面对PGD-20、PGD-50、C&W等其他攻击以及架构更复杂的模型时,均取得了类似的效果.提出方法在避免灾难性过拟合现象的同时,有效提高了系统的鲁棒性.

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。

基于使用轻量级流算法的离散余弦变换(DCT)系数变换多媒体内容加密

针对实时安全系统中多媒体内容加密时由于数据量较大而导致计算开销非常大的问题,为了综合考虑安全性及实时性,提出了基于使用轻量级流算法的DCT余弦转换多媒体内容加密算法。首先提出了一种轻量、快速的加密算法,通过将明文划分成不同部分并且使用流加密算法对信息的每个部分分别进行加密;然后,基于设计部分加密方案的三项基本原则和对抗部分加密攻击,提出了两种DCT变换系数的部分加密方案;最后,通过峰值信噪比对部分加密攻击的安全性和性能的分析评估了所提算法的有效性及可靠性。分析结果表明,相比A5/1和W7两种较为先进的流密码算法及另外两种加密模式(DC系数加密和无变换加密),提出的流加密算法和两种DCT加密方案更加适用于要求高速计算和足够安全的多媒体实时安全系统。

离散余弦变换(DCT)编码在地震勘探数据压缩中的应用

利用离散余弦变换和游程编码技术相结合进行地震数据体的压缩研究,指出该技术是一种有损压缩技术。对于不同的松散度、信噪比等的数据其压缩比是不同的。在压缩过程中对层间信息和高频成分有一定的损失,损失的程度与数据的压缩比有直接关系。压缩越大,则数据的损失就越严重,压缩比大到一定程度时,数据恢复后就改变了原有的特征,所以一定要取的适度,这与数据的波形误差与频谱形态有关。

受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法

针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法。首先,将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在ORL、扩展Yale B及1个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性,表明相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。

离散余弦变换域隐藏算法隐藏容量与频域系数选择研究

隐藏容量、不可感知性和鲁棒性是信息隐藏系统的几个关键性指标,选择不同的离散余弦变换(DCT)系数对DCT域隐藏算法的这些指标影响很大。分析了不同DCT系数的视觉感知特性和DCT逆变换的相互干扰性对嵌入容量的影响,并给出了DCT域隐藏算法隐藏容量与所选择的系数之间的关系,通过分析JPEG压缩不变性给出了嵌入信息抗压缩的鲁棒性与嵌入位置无关的结论,可为提高嵌入容量提供参考。仿真实验结果有效地支持了理论分析所得出的结论,实验还证明在有噪声干扰下这一结论仍然成立。

采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制-粘贴篡改

目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。

H.263中全零离散余弦变换系数的预先判别

为减少编码器的运算量 ,对量化后离散余弦变换 ( DCT)系数全为零的块进行预先判断 ,从而不对其做相应的 DCT变换与量化 ,提出了预先判断全零 DCT系数块的方法 .在分析现有判别方法对全零系数块的误判与漏判的基础上 ,从二维 DCT变换的公式出发 ,给出了误判与漏判的判别准则 ,并以这一准则为指导 ,提出了一种在保证不出现误判的条件下减少漏判的新方法 ,提高了判别效率 .给出了具有一般表示的判别式 ,可以应用于不同尺寸的变换块 ,同时给出了另一个判别效率更高的经验判别式 .实验结果表明 ,所提供的判别方法提高了全零

离散余弦变换数字水印的尺度系数研究

数字水印是一种应用于数字多媒体产品的版权的技术,基于离散余弦变换数字水印是一种鲁棒性较好的方法,在该方法中有一个非常关键的尺度系数,直接决定了水印不可见性的质量.对该系数的取值及其对水印的影响进行研究:首先把需要嵌入水印的图像进行离散余弦变换,然后选择变换后的低频系数作为水印的嵌入位置并将二值化的水印图像放入,最后通过改变尺度系数得到不同的水印图像.对该嵌入不同尺度系数的水印图像进行比较,得出尺度系数的取值范围.实验结果表明,基于离散余弦变换的数字水印嵌入方法在尺度系数小于0.0001时,其水印具有更好的不可见性,从而具有更实际的版权保护意义.

高光谱遥感图像特征提取及分类研究——基于离散余弦变换(DCT)及支撑向量机技术

高光谱遥感图像具有波谱连续,维数高的特点.当样本较少时,在原始特征空间采用传统的统计识别方法分类达不到理想的效果[1].经研究发现有两种方法可以解决小样本高维的非线性分类问题.一是将原始空间通过离散余弦变换(DCT)压缩到低维空间,再用统计识别方法分类;二是利用支撑向量机的内积函数,将原始空间映射到高维空间,使其在新的特征空间线性分类.实验表明,这两种方法比利用马氏距离判别法直接对原始图像分类有更好的分类效果.

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。

基于小波系数提取及离散余弦包络分析的机车牵引齿轮故障诊断方法

机车走行部故障是危及列车运行安全的重要因素,其故障程度的实时监测与诊断是高速重载列车需要解决的关键问题之一。本文以机车走行部的牵引齿轮为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用小波分解和离散余弦变换相结合来提取机车牵引齿轮故障特征信息的方法,即首先采用小波基将牵引齿轮故障引起的振动信号变换到时间-尺度域,再对高频段的小波系数采用离散余弦变换进行包络分析;阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线状态监测与故障诊断的实时性和可靠性要求,而且具有很强的抗干扰能力。实际应用表明,该方法能可靠提取牵引齿轮的故障特征信息,系统能快速、准确地诊断出故障类型及程度,可有效用于机车走行部故障的在线监测与诊断。

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.

基于离散余弦变换的鲁棒感知图像哈希技术

对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对比敏感表对特征向量进行处理并用Logistic方程作为混沌序列发生器进行加密,最后采用预测差分方法进行量化编码。试验结果表明:该方法可以抵抗内容保持的修改操作,并具有较强的鲁棒性、安全性和检索性,且冲突概率降低到10-7数量级。该技术在图像认证、版权保护、安全和基于内容的图像检索等方面有应用价值。

基于YC_oC_g-R颜色空间与离散余弦变换的自适应彩色图像水印算法

目的为了解决当前彩色图像水印技术的水印容量和不可感知性不佳等问题,设计基于YC_oC_g-R颜色空间和离散余弦变换的自适应图像水印算法。方法首先,将载体图像从RGB空间转换到YC_oC_g-R空间,计算Y,C_o,C_g这3个颜色分量;随后,引入离散余弦变换DCT对Y分量进行处理,获取相应的DCT系数;引入模糊聚类分析,将DCT低频系数视为局部特征,利用SVM机制对DCT低频系数进行训练分类,确定出适合嵌入水印的DCT系数;设计水印嵌入机制,将水印数据隐藏到合适的DCT低频系数中;借助可逆DCT方法,将Y分量从频域变换到空域;联合初始的C_o与C_g分量,将其变换到RGB空间,输出水印图像;最后,通过相应的水印提取方法,复原初始水印信息。结果测试数据表明,与当前水印方法相比,所提技术具有更高的不可感知性与水印容量,其水印图像的PSNR值为43.67 dB,且其允许的水印容量可超过1 bits,在多种攻击下,复原水印的质量更高,相关系数NC均超过了0.92。结论所提技术能够较好地将水印信息隐藏在载体图像中,具有较高的鲁棒性和安全性。

基于三维离散余弦变换的静止彩色图象压缩

为了既能获得较高的压缩比 ,又能保证较好的图象质量 ,提出了一种基于三维离散余弦变换 (3D DCT)的静止彩色图象编码方法 .在此算法中 ,首先将原始图象分割成互不覆盖的 8× 8子块 ;然后根据局部能量的大小将各子块分为 4类 ,再把属于同一类的子块组合到一起 ,形成三维立方体并对三维立方体进行三维离散余弦变换 ,从而提高压缩效率 .计算机模拟结果表明 ,此算法在压缩比高于 4 0时 ,其平均峰值信噪比约为 2 9d B,解压后的图象质量有较高的保真度 ,在同等情况下 ,其比 JPEG标准提高约 5 d

基于离散余弦变换的非局部均值图像去噪算法

提出一种改进的图像去噪算法。利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)对图像进行"粗糙"去噪,保留图像平滑部分与大部分细节信息;在非局部域内,利用得到的DCT系数构造选择函数对相似像素点进行预选择,将这些相似像素点应用到非局部均值去噪方法中,进行二次去噪;在二次去噪时,利用选择函数对权重系数做出修正,达到自适应滤波的目的。实验结果表明,该算法在峰值信噪比和结构相似度方面都有一定提高。

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。

CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法

针对现实人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其它物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B、FRGC V2.0及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,相比几种线性表示算法,改进算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。