离散余弦变换在图像压缩上的应用

图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一.离散余弦变换(DCT)由于其较好的能量压缩特性和快速算法,被广泛地应用在图像压缩等领域,特别是国际静态图像压缩标准JPEG和动态图像压缩标准MPEG中都采用了DCT变换.本文介绍了DCT的核心编码,并使用matlab语言实现了基于DCT的图像压缩.     

改进的静态图像压缩技术

在多媒体技术中,静态图像压缩技术成为世界学术界研究的热点.本文在国际标准组织制定的静态图像压缩标准JPEG的基础上,提出了一种采用新的傅立叶分析技术-算术傅立叶变换(AFT)来快速计算离散余弦变换(DCT)系数值,改进了静态图像压缩技术,克服了DCT运算速度慢的缺点,同时克服了传统的快速离散余弦变换(FDCT)程序复杂,子进程多的缺点.实验表明运用新型的AFT的DCT快速算法代替传统的DCT算法实现静态图像压缩可以使运算时间大幅度减少,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径.     

基于STM32F4的图像压缩技术研究

提出了一种利用STM32F4微处理器实现JPEG静态图像压缩编码的方法.根据图像压缩编码的基本流程,重点讨论了图像编码中DCT变换的优化和实现,以及基于STM32F4的图像压缩处理过程.实验结果表明,采用基于DCT快速算法结合余弦系数查表法的压缩算法和STM32F4微处理器的静态图像压缩系统,与传统的基于DCT方法的系统相比,压缩速度提高了4倍,图像压缩比例可达14∶1,而且图像的峰值信噪比高于30,实现了对图像信号的实时、高效率压缩.     

基于DCT的JPEG图像压缩及实现

对于图像来说,如果需要进行快速或实时传输,就要对图像进行压缩,而随着网络的发展,图像压缩技术越来越被人们所关注.DCT变换是图像压缩的一项重要技术.本文主要对基于DCT变换的JPEG图像压缩进行研究,并用Matlab进行了算法仿真.其方法简单、速度快且误差小,大大提高了图像压缩的效率.     

基于DCT的图像压缩技术算法的改进

对JPEG图像压缩标准中的DCT变换和量化部分提出了改进意见.其中DCT变换部分采用查表法代替常规的DCT算法,从而大大提高了运算速度;量化部分用基于简单有效的“二重测试算法”的矢量量化取代了一般的欧氏距离矢量搜索算法,明显加快了码书的搜索速度.     

基于整数小波变换和DPCM的图像编码

通过小波变换进行图像压缩 ,并在DPCM /DCT的基础上开发了一种DPCM ?WT编码算法系统 以目标驱动和数据流驱动为依据 ,提出一种DPCM /WT的新编码的算法系统 该算法系统在图像压缩比例、保真性、实时处理上都比DPCM /DCT更具有合理性     

基于DCT的JPEG图像压缩编码算法的MATLAB实现

文章介绍了基于DCT变换的JPEG图像压缩编码算法，并应用MATLAB影像处理工具箱的相关函数和命令，从两个不同的角度来实现对此算法的仿真。     

基于视频监控应用的视频压缩

介绍了视频服务器的组成及常见的图像压缩标准，通过深入研究H．263视频压缩算法，提出了基于视频监控应用的三点改进。研究了DCT／IDCT快速算法，并直接采用MMX实现了DCT／IDCT和运动向量估计等大运算量模块，完整地实现了整套基于H．263的软件监控系统。     

基于整数小波变换和DPCM的混合图像编码

通过小波变换进行图像压缩,并在DPCM／DCT的基础上开发了一种DPCM？WT编码算法系统,以目标驱动和数据流驱动为依据,提出一种DPCM／WT的新编码的处系统。该算法系统在图像压缩比例、保真性、实时处理上都比DPCM／DCT更具有合理性。     

基于JPEG图像压缩算法的研究

介绍了基于DCT静态图像压缩编码标准产生的背景、算法以及所涉及的重要概念和关键技术,对一种新的DCT系数分层传输的方法进行了研究。     

基于DWT/DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法

根据医学图像信息相对集中的特点，提出一种基于DWT／DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法：对图像感兴趣区域（ROI）采用DWT变换；对背景区（BG）采用DCT变换。既保证了医学图像的高效压缩，又使得压缩后的医学图像不会因重要信息的丢失而影响医学诊断。     

基于遗传算法的优化DCT 图像压缩方法

为打破传统DCT(Discrete Cosine Transform)变换矩阵统一的束缚, 从离散余弦变换DCT 的基本原理及特点出发, 针对图像信息对DCT 变换矩阵进行优化处理, 实现对图像的高效压缩。将图像进行DCT 压缩后重构并与原图像进行比较; 利用遗传算法求最优解使其均方误差最小以优化DCT 变换矩阵的系数; 以优化后的变换核对图像进行处理。实验结果表明, 对线性边缘、纹理特征图像小分块处理基于遗传优化DCT 的算法在种群个数为40 ~ 60、字符串长度为8、交叉概率为0. 7 ~ 0. 8、变异概率为0. 007 ~ 0. 008 时, 图像压缩效果达到最佳。     

基于两次DCT变换的图像数字水印算法

提出一种基于两次DCT变换的数字水印策略,该方法在对图像先进行一次整体DCT变换后,对变换后的局部中低频DCT系数矩阵再做一次DCT变换,将水印信息隐藏在第二次DCT变换后的系数中.实验表明:该方法实现简单,具有较好的稳健性,能有效地抵抗噪声、JPEG有损压缩、裁剪、缩放、滤波等干扰.     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的图像压缩方法．先对图像数据进行二维离散小波变换，对变换后的低频系数进行离散余弦变换；再对ＤＣＴ系数进行Ｚ形扫描，游程编码．舍弃最高频系数，对于次高频系数根据人眼的视觉特性采用不同的量化器进行量化，然后进行可变长度编码．实验表明，在图像质量和压缩倍数方面都取得了较好的结果     

JPEG图像压缩编码算法的仿真实现

介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,采用MATLAB对标准灰度图像进行仿真,并对同一幅Lena图像做不同的压缩.实验结果表明,在很大的压缩范围内,在不同的压缩比和编码比特率下,重建图像的PSNR都在34 db 以上.     

基于小波理论的视频和图像压缩技术

将小波理论应用于视频和图像的压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足。小波理论将是未来视频和图像压缩标准的一项核心技术。目前基于小波变换的视频压缩算法主要可以分为基于空域运动补偿的小波视频编码(MGDWT)、基于变换域运动补偿的小波视频编码(DWT—MC)和含运动补偿的三维小波视频编码(MC-3DWC),小波视频和图像压缩的发展及研究热点主要为小波图像压缩新技术的研究、运动补偿技术的研究、利用人的视觉生理特性进行小波视频和图像压缩的应用研究,以及小波视频压缩的应用研究。     

基于JPEG二次压缩的隐藏信息检测

针对图像隐写软件对图像(JPEG格式)进行二次压缩的过程,提出将待检图片是否被二次压缩作为图像是否被隐写的特征之一。为了对JPEG二次压缩后的图像进行有效检测,通过研究JPEG图像经二次压缩后所引起的DCT统计特性的变化及二次压缩前后的量化表q1、q2对二次压缩后图像的DCT统计所引起的变化的分析,提出了针对不同q1、q2 JPEG二次压缩的检测方法。实验证明本文的检测方法是有效的。