块效应的产生、度量和消除

变换编码在图象压缩中应用得十分广泛 ,DCT变换以其是最接近K -L变换的“准最佳变换”特性被MPEG、H .2 6 1、JPEG等国际标准所采纳。但是 ,在基于DCT的压缩系统中 ,块效应是造成图象质量下降的一个重要原因。本文将对块效应的产生进行详细的分析 ,介绍并比较块效应的几种度量和消除方法。     

一种DCT域实现图像分数倍尺度变换的方法

分析了块和其子块离散余弦变换(DCT)系数之间的变换关系，在此基础上提出一种直接在DCT域实现图像尺度分数倍变换的快速有效的算法．该算法不仅解决了先前算法无法在压缩域实现任意分数倍变换的问题，而且具有较好的效果和较小的运算量，该方法可广泛应用在MPEG、JPEG等基于DCT的压缩图像尺度变换中．     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

神经网络在图象压缩编码中的应用

讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.     

基于DCT零树的图像隐写算法

该文在研究图像离散余弦变换(DCT)系数零树的基础上,提出了一种新的图像隐写算法.该方法通过互换DCT域块中一对中低频系数修改零树的个数,根据DCT块中零树个数的奇偶性嵌入和提取秘密信息.仿真结果表明此隐写算法具有抵抗JPEG压缩的鲁棒性,能良好地保护DCT系数直方图和避免分块效应,能有效抵抗X2检测,且秘密信息能被准确地盲提取.     

一种检测DCT编码图像方块化的客观质量评价方法

在图像和视频编码的过程中,基于块的离散余弦变换DCT被广泛应用于JPEG、MPEG以及H.26x等压缩标准中.当压缩图像的比特率较低时会产生明显的方块化效应,影响人的主观视觉感受.许多文献提出了去除块效应的方法,但是如何评价这些方法的有效性,需要有一定的评价标准来衡量.针对这一情况,提出了一种新的评价去除块效应有效性的...     

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.     

DCT压缩域图像数据处理

在离散余弦变换 ( DCT)压缩域中 ,从 JPEG模型出发 ,提出块内重排 /重取样法 ,实现图像的缩放和平移     

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.     

压缩域上人脸识别的研究

DCT变换被广泛采用在图象和视频压缩标准中(如JPEG,MPEG,H.261/H.263).而对于这些压缩图象的处理,传统的手段是先解压到空间域,再进行处理和识别,因而增加了计算复杂性.针对这个问题,运用压缩域上图像处理技术,提出了人脸特征表达的方法,并构造DCT域上人脸识别系统.在人脸标准库FERET上的测试,提出的算法与经典的特征脸法和PCA LDA法相比较,不仅提高了精度,而且降低了计算复杂性.     

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

基于JPEG重压缩特性的篡改图像盲分离

针对JPEG类图像被篡改后未被篡改的区域和被篡改的区域的离散余弦变换(DCT)系数会表现出不同的压缩特性的问题,本文中提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前、后DCT系数统计特性的变化;依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出JPEG篡改图像中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩效应块的概率值,得到图像块的后验概率密度图;利用粒子群算法设定自适应阈值对后验概率密度图进行优化,并且对阈值进行分类判断,通过后验概率密度图实现对篡改区域的自动检测和分离。结果表明,该方法能快速、准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次质量因子小于第1次质量因子时,检测结果明显优于其他算法的,且能把篡改区域从篡改图像中自动提取出来,不受被篡改图像的位置、大小和个数的限制。     

去除DCT压缩图象缺陷的后处理

基于DCT域内系数量化的压缩算法 ,如MPEG ,JPEG等 ,随着码率的降低 ,量化也越来越粗糙 ,使重建后的图象出现“块效应” ,振铃效应 ,视觉模糊等缺陷 ,本文提出一种混合算法去除这些缺陷来有效地提高主观质量。首先采用自适应边界滤波 ,再将DCT块分为平坦区域和边缘区域 ,并针对二区域的不同特性采用非线性空间移变滤波来去除图象缺陷     

基于DCT频带能量的压缩感知重构算法

为提高压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)分频带压缩感知的平滑投影Landweber重构算法.该算法充分考虑了不同的DCT系数频带对重构图像质量有不同的影响,对图像进行分块DCT后,按照频带能量大小重新组织DCT系数,对能量大的频带分配大的采样率,通过分频带变采样率的随机矩阵实现随机观测,采用平滑滤波器消除块效应,由投影Landweber算法实现图像的重构.实验结果表明,与BCS-SPL和MS-BCS-SPL重构算法相比,文中提出的算法显著提高了重构图像的峰值信噪比.     

一种改进的DCT图像压缩算法的研究与仿真

图像压缩技术是促进多媒体进一步发展的关键技术,首先利用基于DCT的方法对图像进行压缩,但在解码端会产生"块效应".针对DCT方法的缺点提出基于自适应邻域的改进压缩算法.利用MATLAB对基于DCT的压缩方法和基于自适应邻域的改进算法分别进行了仿真,仿真数据表明,基于自适应邻域改进的方法不但简单易行,而且也提高了图像质量.     

抗JPEG压缩的图像篡改恢复半脆弱数字水印算法

基于JPEG压缩的特性,设计并实现了一种抗JPEG压缩的半脆弱数字水印算法,用于图像内容完整性认证,篡改定位和恢复.在嵌入方,将恢复水印信息重复嵌入到原始图像所有像素的2 bit最低有效位;认证水印利用图像块的DCT变换系数和混沌迭代系统生成,并选择DCT变换的中频系数之间的关系实现嵌入.实验结果表明,该算法具有很好的抵抗JPEG压缩的能力,对局部发生的篡改可以有效地检测、精确定位并进行内容恢复.     

一种压缩域低灰度平滑块数字水印方案

针对数字水印信息嵌入位置问题,提出一种在低灰度平滑块中嵌入水印信息的方案.该方案首先对图像做8X8离散余弦变换(DCT),得到量化取整后的DCT块,然后分别按照每个DCT块DC系数的大小,以及AC系数的方差大小对DCT块进行排序,由两个排序序列确定出一定数量的低灰度平滑块,通过修改这些平滑块低频系数的相位来嵌入水印信息,根据这些平滑块的低频系数均值的正负来提取水印信息,实验结果表明,该方案不仅具有较好的不可感知性,而且对于滤波、压缩、噪声具有较强的鲁棒性,对裁减、缩放和直方图均衡等也具有一定的抗攻击性.     

H．263中全零离散余弦变换系数的预先判别

为减少编码器的运算量,对量化后离散余弦变换（DCT）系数全为零的块进行预先判断,从而不对其做相应的DCT变换与量化,提出了预先判断全零DCT系数块的方法,在分析现有判别方法对全零系数块的误判与漏判的基础上,从二维DCT变换的公式出发,给出了误判与漏判的判别准则,并以这一准则为指导,提出了一种在保证不出现误判的条件下减少漏判的新方法,提高了判别效应,给出了具有一般表示的判别式,可以应用于不同尺寸的变换块,同时给出了另一个判别效率更高的经验判别式,实验结果表明,所提供的判别方法提高了全零DCT系数块的判别效率。     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

一种分频的分形图象编码方法

提出１种分频的分形图象编码方法将图象分为低频、高频、超高频３部分，并针对各部分的不同特性采用相应的编码技术，以实现有效的压缩．实验数据表明，与传统分形块变换方法相比，该方法不仅使图象的压缩比有所提高，而且压缩速度和还原速度均有明显的改进