一种DCT域盲水印算法

提出了一种在数字图像上实现的盲水印算法,嵌入的水印是64×64×8 bit灰度图.该算法用宿主图像的8×8分块的DCT域低频对应系数,进行量化取余的方法嵌入水印.由于引入误差很小,嵌入水印后的宿主图像质量很高,保证了水印的透明性.经仿真检验该算法具有理想的鲁棒性.同时在水印提取时不需要原始图像,只需将对应系数量化取余,检验余数即可.     

一种DCT域的灰度级数字水印算法研究

针对灰度级数字水印图像中,常因信息量大而影响嵌入质量与稳定性的缺陷,提出了一种新的嵌入灰度水印信息的算法。该算法先把灰度水印信息转换成二进制矩阵,再按每两位结合转化成含0、1、2、3的矩阵,然后用两个不相关的伪随机序列分别代表0、1和2、3,随后形成两个伪随机矩阵。嵌入过程中,按分块方差升序的方法嵌入到中频系数中。实验证明,这种算法具有很好的抗剪切、噪音、滤波与JPEG压缩失真的能力。     

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。     

一种基于DCT域系数的信息隐藏算法

提出了一种盲信息隐藏算法，通过调整DCT系数．将秘密信息嵌入在数字图像中．该算法具有较大的数据隐藏能力，在秘密信息的提取过程中不需要原始图像的参与．计算机实验结果表明，所隐藏的秘密信息可以被有效地恢复．     

一种新的DCT域图像水印嵌入算法

提出了1种新的DCT域静态图像水印嵌入算法,该算法以二次DCT变换为基础,能够将数字水印信息嵌入到DCT域的直流系数中,并可根据人眼视觉系统(HVS)的亮度掩蔽特性,对水印嵌入强度进行动态调节．仿真实验表明,中算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩,低通滤波、几何剪切、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种基于关系的DCT域数字水印改进算法

提出一种基于关系的离散余弦变换域数字水印算法.选用二值图像作为待嵌入的水印,对载体图像进行8×8的DCT变换,根据二值图像的像素取值来调整DCT系数的大小关系;同时考虑人类视觉特性来选择水印的嵌入位置.实验表明,本算法在保证了稳健性的同时,具有更好的不可见性和较高的峰值信噪比RsN,p值.     

一种混沌置乱的DCT域数字水印算法

以Logistic混沌序列构成加密模板来置乱二值水印图像,在DCT变换域进行水印嵌入。该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。     

基于DCT域的数字水印算法

数字水印技术是通过水印算法将作者的版权信息嵌入到多媒体数据中,以起到版权保护、秘密通信、数据文件的真伪鉴别等作用.笔者采用了DCT离散余弦变换（DCT,Discrete Cosine Transform）的算法,对图像进行了数字水印的嵌入和提取研究.并且基于MATLAB平台实现在DCT域中的图像数字水印嵌入和提取的仿真,实验结果表明这种算法具有较好的不可见性,对低通滤波和剪切攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于DCT域的自适应可见水印算法

分析人类视觉系统的亮度和对比度特性,提出了一种DCT域自适应可见水印算法。根据原始图像的亮度特征,修改原始水印图像像素的取值,使较暗的原始图像嵌入的水印较亮,较亮的原始图像嵌入的水印较暗,并且根据原始图像的局部亮度特点,在DCT域中嵌入不同强度的水印,取得了良好的视觉效果。实验表明,水印半透明的分布在载体图像的重要区域中,很好的保持了图像的细节,在不损坏图像使用质量的前提下,水印很难被去除。     

一种基于DCT域MPEG2的透明加扰算法

提出一种新的在DCT域实现的透明加扰算法，按照特定规律修改Intra帧的DCT系数，再利用帧间预测将加扰效果扩散至所有帧，最终实现视频的无级扰乱。实验结果表明，该算法克服了以往空域加扰算法造成压缩效率下降的不足，具有很好的加扰效果，可广泛应用于DVB、ATSC等基于MPEG2压缩的视频系统中。     

基于DCT域的特定系数关系的盲水印算法

文章提出了一种基于DCT变换域的数字水印算法.设计并实现了一种基于Arnold置乱理论并结合混沌序列加密的水印图像预处理方法;并根据水印信息对DCT中频系数范围内的两个特定系数进行替换,最终实现水印信息的嵌入.该水印算法在检测时不需要原始图像的参与,完全实现了盲提取.仿真实验和性能分析证明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且在抗JPEG压缩、噪声和滤波等攻击方面表现出较强的鲁棒性.     

基于混沌置乱的DCT域彩色图像自适应水印算法

基于混沌序列作为置乱序列的良好性能，作者利用次序统计量提出了一种混沌图像置乱网络，进而利用人类视觉对单色光的敏感度差异将混沌置乱图像作为水印自适应地嵌入到彩色图像的二维DCT变换域之中．实验结果表明，这种方法更好地平衡了水印的不可见性和稳健性的矛盾，所隐藏的水印具有良好的抗攻击性．     

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     

基于DCT域中频系数关系的冗余水印算法

提出了一种在DCT变换域中嵌入冗余信息的算法.用不同的密钥对水印信息进行置乱,得到不同的冗余水印信息,增强了安全性.根据ZigZag的扫描顺序,在DCT域中选取一串中频系数并进行分组,嵌入冗余水印信息.对提取的冗余水印信息用最大隶属原则进行判决,确定嵌入的水印信息.实验验证该算法具有较好的抗噪声攻击和几何变换的能力.     

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．     

DCT域上基于HVS的盲水印添加方法

提出了DCT变换域上基于人类视觉特性(HVS)的两种盲水印添加方法．在添加水印时,利用一种常见的混沌系统Tent-map帐篷映射对水印做了置乱和加密,并利用人类视觉特性(HVS)对嵌入的水印强度进行了调整,使水印的嵌入强度在不引起视觉警觉的基础上得到显著提高,增强了水印的稳健性．实验证明这两种方法都取得了良好的效果．     

基于 DCT 变换的频域视频水印在空域中实现的性能分析

数字水印技术是数字媒体版权保护和管理的主要方法。在广播电视领域,视频水印需处理的数据量大,对嵌入算法的时间复杂度限制较大,同时对视频质量要求也较高。数字水印技术主要分为空域和变换域两种。空域算法时间复杂度低,但鲁棒性不好;而变换域算法鲁棒性较好,但时间复杂度高。因此,在广播电视视频水印中,需要鲁棒性好且时间复杂度低的水印嵌入算法。这样,用空域的方法实现数字视频的变换域水印,就成为一个首选的方法。但是,目前我们尚不知道该方法的性能。本文基于DCT变换的频域水印算法,首先介绍了频域水印的空域实现的原理,然后,基于两个典型的频域水印算法,通过800幅图片的实验,测试了该算法的空域实现的时间复杂度和PSNR。实验结果表明,频域视频水印的空域实现,具有很好的性能。     

基于分块DCT变换的HVS模型加权数字水印算法

用灰度图像作为水印,并结合应用于图像压缩的人眼礼堂模型HVS和基于块分割DCT变换,对原有的基于DCT变换的数字水印算法作了一些改进。实验结果表明,这种改进方法具有良好的鲁棒性和不可见性。