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     

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变换的图像信息隐藏算法

针对LSB（最低有效位）空间域上隐藏信息易受攻击破坏，提出了一种基于DCT（离散余弦变换）的信息隐藏算法，实验结果表明DCT域的隐藏算法比LSB及其他的一些空间域的隐藏算法更具抗JPEG攻击能力．     

基于图像变换域的双重数字水印方法

基于变换域的双重数字水印方法,通过嵌入鲁棒水印和脆弱水印实现了图像内容版权保护和完整性认证的双重目的.其优点是利用小波变换,分块、适应性嵌入鲁棒水印,在图像的高频和低频中分别嵌入鲁棒水印,使鲁棒水印更加强壮;同时它利用离散余弦变换,在图像的高频部分嵌入脆弱水印,使脆弱水印在遭受攻击或篡改时更易被损坏.     

基于DCT变换域的图像类水印认证算法

提出一种基于DCT变换域的图像类水印算法,该算法不对原始数据进行修改,只要通过环形自同构计算原始图像和认证图标DCT系数间的映射规则,在验证端再通过该映射规则来恢复认证图标进行认证.整个认证过程中不会对原始信息造成任何破坏,所以可应用于画面清晰度要求高的多媒体和认证系统中.实验结果表明,该算法与现有的空间域类水印算法比较,具有节省30%的存储空间;当待认证图像的PSNR>30 dB时,该算法提取出的认证图标的PSNR高4 dB;对JPEG等压缩图像进行认证时,不需要进行IDCT和DCT,提高了认证效率.     

一种DCT域的彩色图像数字水印算法

数字水印技术是版权保护的重要手段,近年来受到广泛关注.文章提出一种基于视觉系统特性的DCT域彩色图像数字水印算法, 将二值图像作为水印, 以24 位真彩色图像作为载体, 对数字水印图像先进行Arnold 置乱, 然后嵌入到载体图像绿色分量的DCT中频系数中;实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

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.     

一种先进的离散余弦变换快速算法

本文着重研究推出一种先进的纯实数离散余弦变换的快速算法。文中借助于流程图和算式详细介绍了该算法的推导过程。与传统的借助于ＦＦＴ实现的ＦＣＴ相比，该算法速度提高一倍以上、存贮空间节约一倍左右，为ＦＣＴ的硬件实现提供了一条更便利的途径。     

基于DCT变换的码分多址图像数字水印算法

目的为得到一种新的鲁棒数字水印算法。方法应用CDMA技术,通过合理选取扩频码以及合理挑选图像子块,实现在图像DCT域嵌入有意义二值图像水印,保证水印的不可见性;充分利用所选取扩频码相关函数的特性,在有原始宿主图像参与的情况下实现水印的快速提取。结果给出了算法的分析和实现步骤,最后的仿真实验表明了算法的有效性。结论与已有方法比较,所得算法可实现较大数据信息的嵌入,并且对于JPEG压缩、噪声、滤波以及中心剪切等操作具有较强的鲁棒性。     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案。在嵌入图像之前，对水印进行置乱处理，对图像的小波系数使用离散余弦变换。实验证明，这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性。     

基于DCT的图像压缩及Matlab实现

本文介绍了基于DCT的图像压缩编码技术,并给出了具体的实现方法和步骤,既保证具有较高的压缩比,又保证了较好的图像质量。     

结合DCT近似的分形图像压缩方法

分形图像压缩是一种基于分形迭代函数系统理论的图像压缩方法,压缩比大,但编码过程计算复杂、编码时间长,结合离散余弦变换近似的分形图像缩方法,提高了分形压缩中灰度变换的精度,从而达到了提高图像质量,提高比和减少编码时的目的。三种不压缩图像的结果比较证实了新方法的优越性。     

基于图片DCT域共生矩阵的图像拼接盲检测

通过对图像拼接技术的分析,提出了一种基于灰度共生矩阵的拼接图像检测算法.该算法把离散余弦变换(DCT)与灰度共生矩阵结合,计算图片DCT域上的灰度共生矩阵,将共生矩阵作为特征向量,采用特征提取 分类方法,利用支持向量机（SVM）分类器进行分类预测.实验结果表明,该算法在哥伦比亚大学灰度图片库和中国科学院彩色图片库上达到了91.2%和98.5%的最高检测准确率.     

一种基于颜色布局的压缩图像检索方法

图像检索技术是多媒体应用中的关键技术。现有的基于内容图像检索技术大都是基于非压缩域的。对于目前普遍存在的压缩格式图像,采用这种技术必须先解压再检索,不但计算量大,而且需占用较多的存储空间,严重影响了检索系统的实时性和灵活性。各种压缩标准的推出与普及促使人们寻求可以直接在压缩域操作的检索技术。本文针对JPEG压缩图像,结合国际标准MPEG-7中建议的颜色布局描述符,提出一种快速的基于DCT域的图像检索方法;实验结果说明,此方法具有检索效率高、检索效果好的特点。     

DCT域全相位FIR滤波器的设计与实现

离散余弦变换(DCT)具有优于傅里叶变换、哈尔变换等正交变换的高度解相关性,为了充分发挥DCT在信号滤波中的应用,提出基于DCT的严格零相位的一维全重叠频域滤波器(AOFD)的概念并给出与其对应的FIR滤波器结构．理论证明了滤波器零相位、对变换域抽样序列具有可加性和可形成严格互补子带的多分辨率分析等重要性质．实验中,通过对图像的多分辨率分析表明,AOFD可实现无波形失真的滤波效果。     

采用频域与空域结合的错误掩盖算法

提出了一种空域与频域相结合的错误掩盖算法。本算法利用损坏区域周围的纹理特性对不同的坏块区分别采用频域或空域的方法来恢复。频域方法利用离散余弦变换的一些性质，用部分ＤＣＴ系数来恢复原块；空域算法采用逐点恢复的方法。     

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.     

高光谱遥感图像特征提取及分类研究——基于离散余弦变换(DCT)及支撑向量机技术

高光谱遥感图像具有波谱连续,维数高的特点．当样本较少时,在原始特征空间采用传统的统计识别方法分类达不到理想的效果．经研究发现有两种方法可以解决小样本高维的非线性分类问题．一是将原始空间通过离散余弦变换（DCT）压缩到低维空间,再用统计识别方法分类;二是利用支撑向量机的内积函数,将原始空间映射到高维空间,使其在新的特征空间线性分类．实验表明,这两种方法比利用马氏距离判别法直接对原始图像分类有更好的分类效果．