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     

图象压缩一从DCT到小波变换

讲述了基于散余弦变换（DCT）和小波变换（DWT）的压缩算法的各自特点，比较指出后者的优越性。并针对其应用前景介绍了新一代静止图象编码标准JPEG2000。     

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。     

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DWT/DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法

根据医学图像信息相对集中的特点,提出一种基于DWT／DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法：对图像感兴趣区域（ROI）采用DWT变换;对背景区（BG）采用DCT变换。既保证了医学图像的高效压缩,又使得压缩后的医学图像不会因重要信息的丢失而影响医学诊断。     

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     

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.261、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。     

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。     

一种提高DCT变换编码性能的神经网络方法

提出了一种提高ＤＣＴ变换编码性能的神经网络方法，内容包括：ＤＣＴ变换编码的失真分析、神经网络模型、网络学习算法和计算模型结果。     

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...     

压缩域DCT系数对图像视频检索影响的研究

通过对图像在原始数据域和压缩数据域上的表现差异性进行统计分析,进一步研究了基于DCT变换的图像视频压缩域部分解码DCT信息,并运用于MPEG4的编解码的程序实现。随后提出了一种提高压缩域图像视频检索效率的方法,进而针对IntelX86处理器平台改进了DC+2AC的快速算法。     

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。     

图象压缩—从DCT到小波变换

讲述了基于离散余弦变换(DCT)和小波变换(DWT)的压缩算法的各自特点,比较指出后者的优越性。并针对其应用前景介绍了新一代静止图象编码标准JPEG2000     

基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法

提出一种基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法.该算法使用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,然后对载体图像进行8×8的DCT变换.实验结果表明,嵌入水印的图像在受到白噪声、低通滤波、压缩、剪切、旋转等不同方式的攻击后,仍能从载体中提取嵌入的水印,因此本算法对水印的攻击具有比较好的鲁棒性,尤其是具有十分有效...     

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.     

整数DCT（BinDCT）快速算法及其在图象压缩中的应用

设计和实现了离散余弦变换（DCT）的基于提升结构的无乘法快速算法，称之为二进制的DCT（binDCT),它只需移位和加法，该算法是在基于旋转变换的递归算法基础上设计的，将传统的旋转变换相当于3个提升矩阵乘积减少至2个提升矩阵乘积，并且还用于了互换思想，从而使算法的运算是比现有算法大为减少。     

DCT域双重图像数字水印算法

在简要分析DCT域数字水印算法的基础上,提出了双重图像数字水印算法,嵌入一个低频单向水印和一个基于人类视觉系统分析的中频盲水印.实验证明,该算法满足水印图像客观评价质量,能够实现两种水印的鲁棒性互补,具有方便灵活的实用价值.     

DCT域内的视频处理算法

分析了几个在压缩域内处理已压缩的视频流的算法。其中主要关注如何对DCT系数直接进行处理的算法，对于带有运动估计的压缩系统(如MPEG视频压缩码)分析了一种解码算法及相应压缩域内的重构算法，这种算法也应用于视频转码。     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。