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。

DCT变换域盲图像水印的自适应检测

检测时无需原始图像的盲数字水印是实用的数字作品版权保护系统的关键技术之一．基于图像ＤＣＴ交流系数的广义高斯分布模型，推导并实现了一种有效的自适应盲图像水印检测器．通过计算渐进相对效率证明了该检测器具有较高的检测效率．实验结果表明该检测器具有良好的鲁棒性，优于Ｂａｒｎｉ的线性相关检测器．

高维数据降维的DCT变换

DCT(离散余弦变换)变换是图像压缩中常用的方法之一。基于它的“能量聚集特性”和变换的保距特性,把它用作高维数据降维的预处理手段,主要作用有两个:(1)大幅度降低后续降维的处理维数,减少运算量;(2)降低噪声对数据结构的影响。文中的试验结果表明,对高维数据,尤其是超高维数据的降维加入DCT变换后不但降低了后续降维的计算复杂度,同时也纠正了由于噪声的影响造成的数据结构的破坏。

基于DCT变换的图像融合方法研究

提出了一种基于离散余弦变换（DCT）以及一种结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法。前者将源图像进行分块DCT变换，依据DCT系数的高频能量，对源图像的对应区域进行融合。后者利用DCT系数的高频能量对小波分解后得到的低频予幽进行融合，同时以此为依据对小波最高分解层的小波高频系数进行选择，其他分解层的小波高频系数依据最大局部方差准则进行融合。依照平均误差、峰值信噪比以及均方根误差等客观评价标准，将新方法与其他常用的基于小波变换或DCT变换的融合方法进行了比较。实验结果表明，结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法获得的融合效果优于其他方法。该疗法与常用的基于小波变换的融合方法相比，其平均误差减少了40．8％～69．5％，峰值信噪比提高了9．9％～15．6％，均方根误差减少了34．8％～47．5％，评价结果与日视效果相吻合，表明该方法能有效地提高图像融合的质量。基于DCT变换的图像融合新方法的融合效果仅次于结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法且其计算量相对较少，适用于实时处理。

基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应用

介绍了JPEG图像压缩算法,并在MATLAB数学分析工具环境下从实验角度出发,较为直观地探讨了DCT在JPEG图像压缩中的应用。仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的图像压缩,具有方法简单、速度快、误差小的优点,大大提高了图像压缩的效率和精度。

基于DCT变换的图像伪装技术

该文提出一种频域的信息伪装技术,该技术具有以下几个优点:(1)隐藏效果好,人眼系统不能发觉隐藏了秘密图像的载体图像与原载体图像之间的差别;(2)口令控制,只有知晓伪装口令的人才能解密;(3)可以有效地抵抗JEPG等图像压缩编码的破坏;(4)利用载体图像的部分内容可以恢复原秘密图像;(5)该算法可以用于数字水印,而且可以将水印图像由二值图像扩展到灰度图像;(6)算法可以进行多址伪装,即在同一幅载体图像中隐藏多幅秘密图像。

整数DCT变换中变换基的通用生成算法

H.264是ITU与ISO联合共同开发的具有高编码效率、高压缩质量的视频新标准。整数变换是其提高压缩性能最主要的改进方法之一,基于同样的整数变换过程的变换基可以不唯一,因此在整数变换的理论确定后,寻找变换基是一件重要的工作,提出了一种通用的变换基生成算法。该方法通过分析整数DCT变换的原理,指出了整数变换矩阵应该满足的4个约束条件,以满足正交性约束为出发点,导出了整数矩阵元素之间的数量关系,并辅以另外3个约束条件,采用搜索的方法寻找变换基。实验结果表明,该算法在经过几十步的搜索后,就能找出所有可用的变换基,JVT参考模型用到的变换基也在其中。

一种基于DCT变换的数字水印技术

文章重点研究了基于DCT变换的数字水印技术,提出了一种水印算法,将二维图像作为水印嵌入到数字作品中,并且进行了验证,实验证明这种方法是可行的。

基于DCT变换的变步长LMS自适应噪声抵消算法

为了提高LMS算法进行自适应噪声抵消时的综合性能,从语音信号自身的相关性出发,提出一种基于DCT变换的变步长LMS算法.该算法融合了归一化DCT-LMS算法与变步长LMS算法的优点.充分发挥了DCT变换的去相关能力和变步长算法的快速收敛效果.仿真结果表明,该算法与传统LMS算法、NLMS算法等相比具有更快的收敛速度和更小的稳态失调误差,同时计算量与NLMS相当,可实现性良好,能很好地应用于自适应噪声抵消系统.

基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法

提出一种基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法。该算法使用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,然后对载体图像进行8×8的DCT变换。实验结果表明,嵌入水印的图像在受到白噪声、低通滤波、压缩、剪切、旋转等不同方式的攻击后,仍能从载体中提取嵌入的水印,因此本算法对水印的攻击具有比较好的鲁棒性,尤其是具有十分有效的抗击剪切的能力。此外,本算法具有较高的安全性和实时性。

基于DCT变换的快速分形编码方法

本文提出了一种基于DCT变换加速相似块匹配的分形编码方法 .通过图像块与相似块在DCT变换域少数低频系数的比较 ,来确定匹配的相似块 .并根据DCT变换的性质 ,方便的确定对比度因子和亮度偏移量 .并采用将图像块与相似块的DCT变换系数预制成查找表的方法减少重复运算 .结果表明 ,编码时间大幅度减少 。

基于DCT变换的渐进式图像编码方法

本文将DCT变换与SPECK算法相结合,提出了一种基于DCT变换的渐进式图像编码方法.该方法充分利用了DCT变换实现简单的特点,还能充分发挥零树编码的优势实现对图像的高效压缩.输出码流具有嵌入的特性,便于码率控制,具有一定的抗误码能力.同时计算复杂度低,比较适合于低复杂度的图像编码与传输.

利用DCT变换进行图像置乱及其效果评价

提出了基于DCT变换的图像置乱效果评价新方法,以便真实地评价图像置乱效果的好坏。首先将置乱前后两图像分成大小相同的子块并对其进行DCT变换,其次利用置乱前后相同位置子块图像所对应频域系数来构造偏差矩阵并定义其离散概率分布,最后通过计算离散概率分布的信息能量作为图像置乱程度的评价。提出的评价方法能够很好地度量图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点,并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法.在编码中,对不同层次小波系数分配不同的量化位,可灵活、方便地控制重构话音的质量.以汉语语音音节为例的实验表明,在16kbps的编码数据率时,重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同.

基于DCT变换的数字水印技术及其性能测试

已有的数字水印方法为了嵌入水印信息 ,都对原图像数据采用了各种方法或多或少地进行了修改 ,这样做使其鲁棒性和安全性受到限制。本文利用了DCT系数提取图像的特征来构造水印 ,实验证明这种方法构造的零水印具有很好的性能。

基于DCT变换的图像压缩技术研究

图像DCT变换是图像压缩的一项重要技术,如何准确、快速的进行图像压缩一直是国内外研究的热点。概要的论述了图像DCT变换的概念和特点,对基于DCT变换的图像压缩技术的算法进行了研究,并用MATLAB进行了算法仿真,取得了较为理想的效果。

一种基于DCT变换的音频多水印算法

提出了一种在同一音频作品中加入稳健水印和易损水印的多水印算法。该算法在 DCT域添加随机序列作为稳健水印 ,然后通过实施适当的量化策略 ,实现在稳健水印的基础上加入了易损水印。实验结果表明 ,在同一音频作品中以这样的方式加入两种水印后 ,通过一定的控制 ,两种水印可以起到不同的作用。整个系统具有联合防伪的功能 ,一方面实现版权保护 ,另一方面鉴定作品是否经过篡改。通过计算提取的易损水印 ,易对音频信号的原始性作出结论 ,而提取出的稳健水印对诸如滤波、重采样、加噪等攻击表现出良好的稳健性 ,具有保护版权的功能。

基于人类视觉特性及全局DCT变换的图像水印方法

数字水印技术对于网络化数字媒体版权保护至关重要。本文在分析了人类视觉系统（HVS）特性的基础上,提出了一种基于全局DCT变换的完备图像水印方法。首先将经过Zig-Zag排列后频率化峰维低频、中低频、中频、中高频及高频区,然后通过高斯伪随机序列的水印信号和图像在中低频DCT稀疏的加权组合实现水印信息嵌入。在水印检测时,只需在对应的频率区间将水印信号和待检图像做相关分析即可,无需原始图像。实验结果验证了本文方法对增强、压缩、平滑、裁剪及高斯噪声等大多数图像处理均有很强的鲁棒性。

基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法

分形图像编码技术是一种很有发展前途的新型图像编码技术,相对于已有的其它图像编码算法,分形图像编码算法能够在取得高压缩率的前提下,较好地保持解码图像的质量。本文根据图像内部的图像子块特征,提出了一种基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法,该算法在大幅提高分形编码速度的同时,很好地改善了解码图像的质量,连一步增进了分形图像编码的实用性。实验结果表明,混合编码算法的编码时间与方差算法的编码时间相当,解码图像的质量甚至好于基本分形图像编码算法。

DCT变换数字水印改进算法软件实现

在对DCT域中数字水印的嵌入算法研究的基础上,提出并通过软件仿真实现了在DCT变换后根据数据特性在各个频段分别嵌入水印的改进算法,实验证明该算法具有很好的视觉效果,是一种切实可行的数字水印算法。