基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

JPEG2000编码芯片THJ2K

新一代静止图像压缩标准JPEG2000比传统的JPEG有着更大的技术优势,例如更高的压缩率、可实现渐进传输、支持”感兴趣区域”压缩等。它分别采用DWT（discrete wavelet transform, 离散小波变换）和EBCOT（embedded block coding with optimized truncation）,     

MPEG—4中静止图像编码方法的探索与研究

在静止图像编码方法中，最名且应用最广泛的主算是JPEG了，JPEG中所用到的主要技术就是离散余统变换（DCT）和Huffman熵编码；在最新的视频图像压缩标准MPEG-4中，对于静止图像和纹理的编码，都放弃了DCT变换而代之以离散小波变换（DWT）。JPEG2000中也同样的以DWT取代了DCT。本比较JPEG和MPEG-4所分别编码的图像，并具体说明MPEG-4中静止图像的编码过程。最后得出DWT变换相对于DCT变换的优势结论。     

遥感图像的DCT域处理方法研究

目的在压缩域进行遥感数据处理，以简化运算，减少运算量，提高运算速度。方法通过离散余弦变换（DCT）实现遥感图像在空间域和压缩域间的变换，结合实例用两种滤波器对遥感图像在压缩域进行了处理。结果通过离散余弦变换，图像由空间域变到了DCT域，在DCT域用指数低通滤波器去噪，高通滤波器提取地面特征边缘信息。结论在压缩域进行遥感图像处理，不但可简化运算，减少运算量，而且可使处理速度大大提高。     

一种基于DCT与DWT的自适应图像水印算法

提出了一种基于DWT和DCT的自适应图像水印算法．该算法以DWT和DCT变换为基础,自适应选择水印嵌入位置,并且根据HVS亮度掩蔽模型对水印嵌入强度自适应调节．实验证明,本文算法对JPEG压缩、噪声等常规信号处理操作都具有相当好的鲁棒性．     

一个面向版权保护的数字水印算法

版权保护是数字水印的最主要功能。就此提出了采用离散余弦变换（DCT）在图像中嵌入版权信息，实现版权保护。实验证明，我们的方法透明性好，版权保护水印对JPEG压缩、高斯噪声等攻击抵抗力强。     

基于小波变换的静止图像编码探讨

离散小波变换（DWT）虽被广泛应用在图像压缩领域,但它无法实现真正意义上的无损图像编码,为解决此问题,提出基于提升框架的整数小波变换（IWT）,在IWT中应用最广的是内插双正交整数小波变换（IB—IWT）,IB—IWT能够实现压缩后图像的有损至无损渐进重构,以及具有无损感兴趣区域（ROI）的有损图像重建,而且具有很低的计算复杂度与很少的存储空间。     

基于DCT和DWT的遥感图像压缩算法比较

由于遥感图像具有数据量大、分辨率高、覆盖范围广、纹理复杂、细节多、灰度变化大、目标小、空间相关性较差等特点,很难对其进行高比例压缩。因此遥感图像的及时显示、共享与数据传输问题,一直是遥感数据存储、处理与分析过程中存在的技术瓶颈。另一方面,在目前网络带宽有限的情况下,这也为GIS（地理信息系统）信息的实时动态应用造成了困难。因此,图像压缩在遥感数据存储、传输与共享等应用上有很重要的作用。探讨应用在遥感领域的DCT（JPEG）和DWT（JPEG2000,ECW,MRSID）算法,然后采用基于这些算法的技术工具比较压缩重建后图像的质量。最后,针对不同的遥感应用提出了一些建议。     

一种基于DWT和DCT的彩色图像半脆弱水印算法

提出了一种DCT域和DWT域相结合的半脆弱彩色图像数字水印算法.算法充分利用了DWT变换提取图像特征方面的优势和DCT变换与JPEG压缩过程结合紧密的特点,有效地实现了篡改检测和篡改定位,而且检测时不需要原始图像.使用密钥控制生成的混沌序列对水印进行加密处理,保证了系统的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩等常规图像处理具有较强的鲁棒性,对于恶意篡改具有高度的敏感性,并且能够准确定位篡改发生的位置.     

基于活码的彩色医学图像数字水印算法

文中提出一种新的以活码作为水印信息嵌入到彩色医学图像中的信息隐藏方式。采用活码极大提高了水印的嵌入容量,而且具有可以随时修改、加密的特性,使水印信息更加灵活。具体的水印嵌入及提取算法结合了DCT、DWT和SVD。实验结果表明,该算法在保证医学图像的水印信息不可见性与安全性的前提下,能有效抵抗噪声、剪切、旋转等多种几何攻击,具有良好的鲁棒性和超大容量。     

DCT域大容量鲁棒数字水印

为了在不降低数字水印鲁棒性的前体下提高嵌入容量,采用了在变换域中对DCT系数的修改来添加灰度图像数字水印。数字水印通过DWT变换并提取其低频分量实现数据压缩,用低频系数代替载体图像中的部分中频系数来实现水印嵌入。在DCT域中对其中频系数的修改算法可以保证水印的鲁棒性,同时又有较大的嵌入容量。实验结果表明,这一算法对JPEG压缩、剪切、加噪都具有较好的鲁棒性。     

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。     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

MPEG-4中静止图像编码方法的探索与研究

在静止图像编码方法中,最著名且应用最广泛的就算是JPEG了,JPEG中所用到的主要技术就是离散余弦变换(DCT)和Huffman熵编码;在最新的视频图像压缩标准MPEG-4中,对于静止图像和纹理的编码,都放弃了DCT变换而代之以离散小波变换(DWT).JPEG2000中也同样的以DWT取代了DCT.本文比较JPEG和MPEG-4所分别编码的图像,并具体说明MPEG-4中静止图像的编码过程.最后得出DWT变换相对于DCT变换的优势结论.     

一种基于DWT的数字水印分存算法

改进DCT域中的数字水印分存算法,提出了一种在DWT域中利用多数字基整数实现的数字水印分存算法.该算法中,水印嵌入的强度由DWT域中的临界可见误差(JND)门限自适应调节,保证了水印的不可觉察性.实验证明,该算法在抵抗图像压缩、图像剪切等数字图像处理方面具有良好的稳健性.     

基于混沌序列的DWT数字水印算法

为保证数字水印的安全性,提出了一种基于混沌序列的DWT水印嵌入算法,在嵌入前用混沌序列对水印图像进行预处理,首先由密钥生成混沌序列,然后将其映射为相应的置换矩阵,并在DCT域完成对水印图像的加密;根据宿主图像小波变换后,高、低频分量的特点,由高频分量的系数控制水印的嵌入强度,在低频部分嵌入加密的水印信息,实现了水印的自...     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．