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.     

改进离散余弦变换图像数字水印技术的研究

针对离散余弦变换存在健壮性不理想的缺陷,提出一种改进的基于离散余弦变换的数字水印新方法。该方法在利用离散余弦变换中高频带系数平均值接近零的特性基础上,将数字水印加上乱序排列法的前置处理。实验结果证明:改进的离散余弦变换不仅能较好地取回数字水印,而且取出数字水印后的图像接近完美,健壮性较好。     

基于DCT和RLE的灰度图像压缩方法

离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性,图像信号的主要能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而图像高频部分的系数经常为零.为了滤除图像信号中各种相关性而存在的冗余信息,针对灰度图像提出了基于离散余弦变换和游程编码的压缩方法.该方法对给定的灰度图像进行离散余弦变换分块转换,并对转换后的高频部分进行域值量化,滤除高频分量,然后进行游程编码,实现灰度图像的压缩.最后在VisualC++6.0开发环境下对方法进行实验,仿真实验表明,在量化域值选取恰当时,可达到较好的压缩效果.     

无声语音接口中超声图像的混合特征提取

在基于超声的无声语音接口实现中,通常使用主成分分析或离散余弦变换提取舌部超声图像的特征。为了保留图像的关键信息,该文提出3种混合特征提取方法:使用主成分分析从小波系数中提取特征(Wavelet PCA)、分块离散余弦变换主成分分析(block DCT-PCA)和分块Walsh Hadamard变换主成分分析(block WHT-PCA)。根据能量选取适量的离散余弦变换或WHT变换系数,使用主成分分析提取选定系数的特征。实验结果表明:该文提出的混合特征提取方法优于主成分分析或离散余弦变换,其中block DCT-PCA方法最优。     

基于双边滤波与离散余弦变换的NLM去噪算法

针对非局部均值去噪算法(NLM)易造成图像边缘模糊问题,提出了一种基于双边滤波和离散余弦变换的改进算法。该算法将双边滤波中的像素空间邻近函数与NLM算法的权值函数相结合,提出新的权值计算公式进而保护图像细节;利用离散余弦变换能量集中特性来计算像素相似性权值进而提高运算速度。首先将图像分割成子块,对子块进行离散余弦变换,然后在得到的离散余弦变换系数矩阵中筛选数据,最后用新权值计算公式在经筛选的离散余弦变换系数矩阵中度量像素的相似性。实验结果表明,与原NLM相比,该算法更好地保护了图像边缘细节特征和结构信息,峰值信噪比最大提高了1.4 d B,证明本文的算法去噪效果更佳。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树.仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法.     

基于MATLAB的DCT变换及其在图像压缩中的应用

本文介绍了离散余弦变（DCT）的实现原理,并在MATLAB数学分析工具环境下,从实验的角度出发,对应用DCT变换压缩的重构图像与原始图像进行了比较。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,可以大大提高图像压缩的效率和精度。     

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．     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于离散小波变换和离散余弦变换的盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,本文提出了一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字图像盲水印算法：首先对原始图像进行小波分解,然后对得到的两块中频系数按88分块做余弦变换并在得到的交流系数中嵌入水印.实验结果表明,该方法能够较好的抵抗一些常见的图像处理方法,具有较强的鲁棒性,同时也具有较好的不可见性.     

一种基于混合域自适应灰度水印算法

为了在保证图像质量的前提下实施图像的版权保护,文章给出了一种新型的离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合的自适应灰度数字水印算法。该算法先对原宿主图像进行离散小波变换,选择中频部分作为待嵌入子带,然后对待嵌入子带分块并进行离散余弦变换,在每块包含DC分量的低频系数和部分中频系数上嵌入水印。此算法集DWT的多分辨特性和DCT的聚能作用以及去相关能力的共同优点;实验结果表明,该方法具有实用性强、鲁棒性好及可操作性强等优点。     

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。     

一种基于离散余弦变换的汽车牌照定位方法

提出了一种新的基于离散余弦变换的汽车牌照定位方法，该方法首先对图像进行快速离散余弦变换并利用面积标记法去掉一些小区域，再结合水平投影和差分运算从图中切割出牌照所在的水平条，最后结合垂直投影直方图及牌照的几何特征得到牌照的准确位置．实验结果表明该方法是有效的。     

基于MPEG-4的DCT变换编码技术研究

在阐述MPEG-4视频编码原理的基础上,本文重点介绍方块DCT(离散余弦变换)变换编码算法在图像/视频压缩中的原理与重要地位,并研究了目前适合于MPEG-4标准的基于形状自适应离散余弦变换(Shape Adaptive DCT)的视频变换编码新方法。     

一种新的基于变换域的数字音频水印算法

使用Arnold变换对二值黑白水印图像进行预处理,对选定的音频进行五层小渡分解,对小渡分解后的低频系数进行离散余弦变换(DCT),选取DCT系数中幅值较大的点嵌入水印信息,提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换相结合的数字音频水印方案.实验表明:该算法具有较好的透明性,对噪声、重采样、重量化等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

基于离散余弦-广义小波变换的数字水印技术

提出了兼备离散余弦变换和小波变换两者优点的离散余弦一广义小波变换和分层嵌入数字水印的概念与方法,该变换具有较强的数据压缩能力和嵌入水印的能力。用NATLAB语言在512×512Lena图像中分两层嵌入了图片及随机码,通过实验证明了该数字水印具有较好的隐蔽性和抵抗常见攻击的鲁棒性,也证明了为适应网络传输进行分层嵌入水印的可行性。     

基于离散余弦变换的数字图像压缩算法实现

随着互联网技术及通讯技术的快速发展,数字图像被广泛使用。对数字图像的压缩技术是数字图像处理技术中的关键技术之一。本文介绍了一种基于离散余弦变换(DCT)频域变换方法,使用该方法对数字图像进行图像数据的压缩。该方法用MATLAB仿真软件对实验测试的数字图像进行压缩,对比不同压缩比下的压缩图像进行分析,通过实验仿真结果得出离散余弦变换应用在数字图像压缩中有良好的效果。该方法具有操作简单,处理速度快,易于操作,压缩图像质量高等优点。     

利用Visual C++实现数字图像处理研究

在信息处理和信息传输中,为了提高处理和传输的效率并减少信息损失量,需要将大量信息进行压缩编码.数字图像处理中的变换域压缩编码技术是将图像信号以图像数据块为单位作二维变换,然后对各变换系数逐个地进行量化和编码,达到压缩信息的作用.离散余弦变换(DCT)在实数域中得到变换结果,并且有快速算法.本文通过Visual C 编程,对图像进行傅立叶变换(DFT)及离散余弦变换,通过分析比较原图像和经过变换后的图像,以及它们的直方图,比较DFT与DCT两种变换域分析方法和两种变换域分析法的特点.