基于HMT模型的block-DCT域隐写图像移除攻击

针对block-DCT(Discrete Cosine Transform)域加性噪声隐写图像,基于隐马尔科夫树HMT(Hiding Markov Tree)模型,提出一种新的隐写图像移除攻击算法。在分析研究HMT模型结构特点和离散的小波变换DWT(Discrete Wavelet Transform)域、block-DCT域系数特性的基础上,构建了准确刻画图像block-DCT变换统计特性的HMT模型,将隐写图像秘密信息的移除问题转化为约束优化求解问题。在Matlab7.0平台进行仿真实验,结果表明:基于该算法移除秘密信息后的图像,其质量(信噪比和视觉效果)明显高于传统的噪声移除方法。

一种针对BLOCK-DCT隐写的隐写分析改进算法

BLOCK-DCT隐写算法对平稳性质的原始图像引入了非平稳性,使得隐写图像块内部的相邻像素对与块之间的像素对的分布存在着差异。在未嵌入消息的原始图像中它们的分布是一致的。利用Kolomogrov-smirnov test(K-stest)去判定图像是否隐藏信息。采用4邻域像素对的直接像素差的分布,在K-stest中并不怎么理想,两类概率分布之差的上界D都比较小。这里通过引入差的绝对值和8领域像素对来扩大2类像素对分布差异的方法来提高D的值,使得一些在以4邻域直接像素差分布方法中检测不出的隐写图像在改进的方法中得以检测。理论和实验都证明此方法是有效的。

基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

提出一种新的对人耳图像进行降维的方法。先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段。

一种基于DCT系数特性的盲检水印算法

利用分块DCT系数的周期特性,结合Z字形编码置乱技术和JPEG量化系数,提出了一种在分块DCT中频交流系数中嵌入有含义二值水印图像,以实现盲检测的水印方案。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。

一种基于分块DCT的盲灰度水印算法

提出了一种在分块DCT的次低频交流系数中,利用奇偶特性和JPEG量化系数嵌入有含义的8位灰度水印图像,以实现盲提取的算法,并通过PN序列加密来保证水印的安全性。实验结果表明,该算法对于JPEG有损压缩、图像剪切等处理有很强的鲁棒性。

DCT图像压缩方法的改进及其应用

利用基于二维离散余弦变换(DCT)的方法进行图像压缩,通过设置自适应量化截断阈值来控制图像压缩数组的大小。为了加快运算速度,在图像压缩部分利用快速DCT算法;并直接对量化后的非零系数进行存储,而不采用熵编码的方式。在解码端,针对量化产生的块效应,利用基于自适应邻域的思想进行后处理。所提方法进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量,并且达到了实时在线处理的要求。文中所提基于DCT的图像压缩方法在一个基于视觉位置反馈的二自由度机械臂远程控制系统中得到实际应用。

基于DWT和DCT的自适应水印算法

提出一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的水印算法。通过Torus置乱保证了水印信息的安全性,用Zig-Zag扫描形成一维水印序列。对原始图像DWT,分解出其逼近子图,对以低频信息为主的逼近子图进行分块DCT。根据视觉掩蔽特性对图像块进行分类,不同的分类结果嵌入不同强度的水印分量到中频系数中,达到自适应的目的。实验结果表明,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩以及各种人为恶意攻击条件下具有很好的鲁棒性,同时满足水印的不可见性。

基于DCT的SAR原始数据压缩算法分析

根据合成孔径雷达(SAR)原始数据经离散余弦变换(DCT)后的系数特性,分析了在DCT域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法DCT域块自适应量化(DCT-BAQ),并将该方法与时域BAQ算法作了比较。结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像。实验证明,在相同的比特率下,DCT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高。数据域信噪比增加1.38～1.94dB,图像域信噪比增加1.56～1.91dB。加之DCT变换是实数运算、有快速算法,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性。

一种DCT变换域的鲁棒数字水印

提出一种以二值图像为水印的离散余弦变换(DCT)域数字水印算法,对水印图像进行Arnold置乱,用置乱次数作为提取时的密钥,将置乱后的水印图像和载体图像分别进行分块DCT。为了使嵌入的水印具有较强的鲁棒性,把水印的每个子块同时嵌入到多个载体图像的子块中,按照奇数块和偶数块分别将水印嵌入到直流分量和交流分量的中频系数中,实现水印的完全嵌入。实验结果证明,该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,能够抵抗有损压缩、剪切、随机涂改和白噪声等攻击。

一种基于DCT域的自适应块效应消除算法

在基于块编码的图像压缩技术中,低比特率下重建图像的块边界会出现块效应.本文提出了一种有效的基于DCT域的块效应消除算法.首先通过DCT系数块的分解和合并,直接从两个相邻的系数块获取相应的转移块.然后对图像块的活动性进行分类,对于低活动性邻接块所构成的转移块,采用改进的线性函数替代阶梯函数的方法消除块效应,同时更新邻接块.最后采用后滤波和量化约束技术对更新块和高活动性块进行后处理.实验结果表明,本算法不仅有效去除块效应,而且能够保护图像的纹理和边缘.

利用人眼视觉系统理论实现DCT域快速分形编码

考虑到人眼视觉系统的特点 ,提出了基于视觉敏感度的DCT域中的均匀块选择标准 ,该标准优于常用的块方差与信噪比度量 基于此标准 ,选择出DCT域中的均匀部分 ,直接将其直流部分编码输出 ,无需分形匹配 ,降低了DCT域分形图像压缩的复杂度 为进一步缩短编码时间 ,在DCT域内引入人眼视觉系统频率响应对图像块与相似块进行分类 ,在过滤冗余的匹配计算的同时保证了解码图像的视觉效果 实验结果表明 ,在不影响压缩比的前提下 ,编码时间大幅度减少 ,且PSNR有所提高 。

基于分块的DCT域和DWT域的双水印算法改进

单水印算法在图像保护中功能较为单一,文中提出了一种基于分块的离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT相结合的双水印算法。小波域水印算法基于人类视觉特性HVS对图像进行分解,具有较好的鲁棒性,可作为图像版权保护;基于分块的离散余弦变换水印算法鲁棒性较差但可块定位,可用于图像完整性认定。同时,设计嵌入模型时论证了两种水印的嵌入顺序,使后嵌入的dct域水印不会对先嵌入的dwt域水印形成攻击。经攻击测试,该算法DCT域水印可较好的反映出图像被篡改情况;同时DWT域水印对恶意攻击有较好的抵抗力,能作为版权保护的有效手段。

一种改进的DCT图像压缩算法的研究与仿真

图像压缩技术是促进多媒体进一步发展的关键技术,首先利用基于DCT的方法对图像进行压缩,但在解码端会产生"块效应".针对DCT方法的缺点提出基于自适应邻域的改进压缩算法.利用MATLAB对基于DCT的压缩方法和基于自适应邻域的改进算法分别进行了仿真,仿真数据表明,基于自适应邻域改进的方法不但简单易行,而且也提高了图像质量.

基于FPGA的高分辨率图像DCT域增强

为了提高高分辨率图像的质量,实现快速的图像增强算法,提出在离散余弦变换(DCT)的对比度测度下,通过DCT矩阵中不同频率的系数关系对DCT系数块进行分类,对不同类型的系数块做不同强度的自适应增强算法,并在FPGA上得到实现。提出的方法在不影响原始图像压缩性能的情况下有效地增强了图像明亮或黑暗区域的细节,同时减少了因图像增强而带来的压缩图像块效应。给出算法原理及在FPGA上的具体实现方法,并给出了实验结果。结果表明,该算法在改善图像主、客观质量方面和运算效率上都能够达到较好的效果。

方块DCT硬件算法结构研究及其ISE实现

在阐述DCT(离散余弦变换)在图像/视频压缩中变换编码算法原理的基础上,重点研究了方块DCT(8×8点二维DCT)易于VHDL实现的适合的硬件算法结构,并在Xilinx公司的ISE 7.1i平台上实现了算法设计与功能仿真。

基于DCT的分块自适应量化算法及其用于SAR原始数据压缩

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和分块自适应量化相结合的SAR原始数据压缩算法。利用SAR原始数据满足局部平稳高斯随机过程的特点,通过将DCT系数进行重排,并对重排后的系数矩阵进行有效的量化比特分配和分块自适应量化,从而大幅度提高了量化增益。通过对真实SAR原始数据的压缩实验结果表明:该文算法与BAQ算法相比,以相对较低的运算复杂度增加,使图像域的压缩性能指标有了明显提高。

快速DCT域分形图像编码方法

分形图像压缩编码复杂度较高 ,而 DCT域的分形图像压缩方法虽然在性能上有所提高 ,但是对每个图像块的处理中又分别增加了一次二维 DCT,使得编码复杂度进一步提高 ,为降低 DCT域分形图像压缩的编码复杂度 ,引入平坦块的概念 ,对那些经过 DCT后 ,能量非常集中的块不做块匹配 ,而是直接编码输出。实验结果表明 ,与一般的 DCT域分形图像压缩方法相比 ,这种方法在提高编码速度的同时 。

使用区域搜索的DCT域分形图像编码方法

为降低DCT域分形图像压缩的编码复杂度 ,文中引入了平坦块的概念 ,对那些经过DCT变换后 ,能量非常集中的块不做块匹配 ,而是直接编码输出。同时经统计发现 ,对于给定的区块 ,与它匹配最好的域块通常位于这个区块的上方或附近 ,文中利用这个事实构造了一种优化的自适应搜索方案 ,大大减少了编码所需要的时间。实验表明 ,与一般的DCT域分形图像压缩方法相比 ,文中方案在提高了编码速度的同时降低了比特率。

一种检测DCT编码图像方块化的客观质量评价方法

在图像和视频编码的过程中,基于块的离散余弦变换DCT被广泛应用于JPEG、MPEG以及H.26x等压缩标准中。当压缩图像的比特率较低时会产生明显的方块化效应,影响人的主观视觉感受。许多文献提出了去除块效应的方法,但是如何评价这些方法的有效性,需要有一定的评价标准来衡量。针对这一情况,提出了一种新的评价去除块效应有效性的方法(BBSR)。该方法通过计算各种编码方法后图像的块效应度和模糊度来计算编码方法对图像的去块效应的改善结果和影响,实验结果表明该方法的评价结果与人的主观感觉一致。

基于改进型DCT和Gabor分块的人脸特征提取与识别

人脸特征提取是人脸识别中重要的一个环节。提出了一种新的方法,利用DCT对人脸图像压缩降维,然后对DCT系数用20组Gabor小波滤波,滤波后的结果采用选择性分块统计方法提取特征向量。最后把特征向量用改进型感知器算法进行分类。以VC++6.0为开发平台在Yale人脸库和0RL人脸库上对该方法进行了测试。实验表明,该方法与常用的PCA、LDA等特征提取方法相比可以有效降低运算时间,并提高识别率。