无线宽带多输入/多输出信道上基于正交余弦变换的累进图像鲁棒传输

基于空时块编码、正交频分复用(OFDM)和非均衡错误保护技术(UEP)，构建了一个具有4个发送天线(4Tx)和2个接收天线(2Rx)的宽带多输入／多输出(MIMO)累进图像鲁棒传输系统，并设计了一种简化的最小均方误差(MMSE)检测器．同时，提出了一种基于正交余弦变换(DCT)的累进图像编码算法(MSPDCT)．该算法按一定方式将子块DCT系数重组排列后，采用嵌入式零树小波编码(EZW)技术相似的结构，并运用简单的均值去除方法进一步降低重组DC系数块的冗余信息．实验结果证明，本文构建的基于MSPDCT的图像传输系统在无线宽带MIMO衰落信道上具有很好的传输鲁棒性，且比基于小波变换的累进图像传输系统更易实现．     

LTE-A系统PUCCH传输分集信道估计算法

针对先进的长期演进( LTE-advanced,LTE-A)系统中,物理上行链路控制信道(physical uplink control channel,PUCCH)采用空间正交资源传输分集方式发送上行控制信息时,两发射天线端口通过使用不同的循环移位使参考信号正交的特点,提出一种特殊形式的信号模型,并描述了基于最小二乘(least square,LS)和三次样条插值,基于LS和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)插值以及基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)和DCT的3种复杂度依次增加的信道估计算法.仿真结果表明,基于MMSE和DCT的信道估计算法性能最优.     

基于方向小波变换的分层多描述图像编码

为了达到在不可靠网络中传输和自适应带宽的目标,提出了一种新的多描述图像编码。该方法采用不同的分层比例实现分层传输,将基本层传输给低带宽的客户端,而基本层和增强层传输给高带宽的客户端;采用多描述编码方法解决不稳定网络信道中传输的问题。在图像编码过程中,采用自适应的方向小波变换来消除图像相邻像素间的冗余信息以提高压缩效率。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上相对于传统的多描述图像编码可以得到更好的重建图像质量。     

DCT编码压缩图像的传输差错控制

当压缩后的图像码流在实际信道中传输时,不可避免地会发生传输差错或数据分组丢失的现象,这会导致解码器重建图像质量的下降,所以必须要进行差错控制。列举了有噪信道和拥塞网络对DCT编码压缩图像的各种不同影响,并回顾了相应的各种解决方案,包括重同步策略、差错复原、后处理差错掩盖、前处理差错控制等技术。     

一种无线Ad hoc网络中的非平衡多描述视频编码方法

提出一种适合于无线Ad hoc网络传输的单信道非平衡多描述视频编码方法,将视频源编码为一个高质量描述和一个低质量描述,并通过合适的分包方法将两个描述封装在一个信道上进行传输．由于是通过视频帧采样和对运动信息进行分割,提高了低质量描述的编码效率．该方法能够在同样的信道条件下获得比已有方法更优的视频恢复效果．相比于FEC系统,该方法显示了更加稳定的差错信道视频恢复性能．     

混合采样多描述图像编码

分析了图像DCT高频系数与不同采样方式的多描述图像编码的关系,得出了二者之间存在相关性的结论.在此基础上,提出了根据DCT高频系数来选择局部采样方式的编码方法--混合采样多描述编码.主客观评测表明,相同码率下混合采样具有更好的单描述重建图像质量.     

DCT算术编码在图象压缩中的应用

针对图像的压缩处理,分析了传统熵编码和算术编码的不同,指出算术编码效果更优的特点,进一步分析了算术编码的问题,提出了一种新的编码方式DCT编码,并将新的DCT算术编码和传统算术编码压缩做了一些比较,采用MATLAB软件调用图像wbarb对这两种方法做了一个简单的比较,得出DCT算术编码可以节约时间,提高效率,也可以使传输中的错误冗余减少,既便于传输,亦可以改善效果,同时DCT算术编码方式应用于图像压缩编码领域,基本可以无失真地压缩图像的结论.最后对算术编码的未来发展前景进行了展望,在时间复杂度和空间复杂度上,可以进一步研究,找到冗余度更低的算术编码方法压缩图像.     

基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.     

基于DCT-CS和ATC的联合信源信道编码

提出了一种基于离散余弦变换的压缩感知(DCT-CS)编码与非对称Turbo码(ATC)的联合信源信道编码方法.该法将分块图像依据信号的自然属性和视觉特性先进行DCT变换,再按Zigzag扫描,并用压缩感知进行压缩,最后与非对称Turbo码结合实现了自适应图像压缩传输的联合信源信道编码-实验仿真结果表明:根据不同的无线信道环境自动采取不同的图像分块大小和压缩感知测量数以及非对称Turbo码类型,能够达到图像的传输速率和重建质量的优化平衡.     

DWT和DCT相结合的水印算法

提出了一种基于余弦和小波变换相结合的水印嵌入方案.对水印图像进行二次置乱加密,再将一次小波分解,将得到的逼近系数和细节系数分别转换为一维序列,并量化组合生成待嵌入的二进制数据流.根据宿主图像的纹理、亮度特征将作离散余弦变换后的原图像分类,对不同的类采用不同的量化因子修改DCT系数矩阵从而实现水印的嵌入,水印检测过程不需要宿主图像的参与.实验表明该算法不仅具有良好的不可见性,而且在经过JPEG压缩、剪切、缩放、噪声添加及轻微几何变形等常见图像处理后,仍能正确提取出水印图像,水印图像压缩对码率的影响较小,适合网络传输.     

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     

基于彩色图像分割的可伸缩性压缩编码

按各区域重要程度的不同，采用改进的嵌入零树小波方法组织码流，以得到可伸缩性压缩码流．算法首先将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域，并按重要程度排序；然后对各区域边缘像素进行DCT和各区域进行小波变换；最后采用改进的嵌入零树小波(MEZW)对小波系数进行处理并复合为输出码流．该算法能实现图像冗余的去除，得到高压缩比．     

具有双重功能的JPEG图像水印的新算法

提出一种同时具有版权保护和内容认证双重功能的JPEG图像水印算法,其中版权保护通过嵌入固定信息,内容认证通过嵌入内容特征码来实现,算法中特征码具有“半脆弱”特性.水印嵌入算法借鉴DEW的算法原理,并结合特征生成的需要,提出了一种改进方法.在DCT域中选择低频部分用来生成特征码,高频部分用来嵌入水印,最后给出的实验结果证明了算法的有效性.     

DCT域下采样中的宏块变换算法的研究

针对视频转码的下采样过程中，因P帧中包含帧内宏块而需要在多宏块合成中对不同宏块编码方式进行转换的问题，提出一种DCT（Discrete Cosine Transform）域下的可行算法。该算法通过在DCT域下完成对参考帧的部分解码，实现帧内宏块和帧间宏块相互转化，从而高效地解决因下采样过程中多个宏块合成而导致的宏块编码方式冲突问题。     

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。     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

基于DCT的图像压缩算法及快速实现

分析了离散余弦变换（DCT）的基本原理和特点,给出了用DCT实现图像压缩的具体方法和步骤,并对DCT的快速实现提出了算法和硬件上的改进.仿真结果表明：基于DCT的图像压缩算法具有简单高效的特点,可以实现不同压缩比下的图像压缩.