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 .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。     

—种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解（SVD）和离散余弦变换（DCT）的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

彩色图像盲数字水印新算法的研究

提出了一种基于彩色图像亮度分量的DCT域下的数亨水印算法．该算法利用丁密钥和水印之问的对应关系，将二值图像作为水印嵌入到彩色图像亮度分量的DCT域系数中，提取过程无需使用原始图像，实现了隐藏信息的肓检测．实验结果表明：该算法不仅具有较好的透明性，而且对于如JPEG压缩、几何剪切、高通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．     

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 ,并且还用到了互换思想 ,从而使算法的运算量比现有算法大为减少     

基于两次DCT变换的图像数字水印算法

提出一种基于两次DCT变换的数字水印策略,该方法在对图像先进行一次整体DCT变换后,对变换后的局部中低频DCT系数矩阵再做一次DCT变换,将水印信息隐藏在第二次DCT变换后的系数中.实验表明:该方法实现简单,具有较好的稳健性,能有效地抵抗噪声、JPEG有损压缩、裁剪、缩放、滤波等干扰.     

基于LDPC码的数字图像水印技术研究与利用

主要研究了LDPC码在数字水印中的应用。图像水印系统和通信系统的模式具有相似性,对一种基于LDPC码的图像数字水印算法进行了研究。该算法利用LDPC码的纠错性能和图像的人眼视觉特性（HVS）,以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取。实验结果表明,该算法降低了水印在传输过程中的差错率,具有很强的鲁棒性和隐匿性。     

基于DCT的数字水印的嵌入和提取

离散余弦变换（DCT）的这种频域算法能实现数字水印的嵌入和提取,然后对嵌入水印后的载体图像进行加噪、剪切、滤波等攻击实验,能够证明嵌入水印后的图像有较强的鲁棒性,进而说明数字水印技术的实用性．     

一种基于边缘检测和正负量化的盲水印算法

提出了一种基于DCT域边缘检测和正负量化的盲水印算法:先用Arnold置乱方法对水印图像进行加密,并对其进行正负变换,然后用边缘检测算子对载体图像进行边缘提取,再根据阈值的设定选择不同的量化值将水印嵌入,提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲提取.实验结果表明:该算法对于裁剪、压缩、噪声、滤波、缩放等攻击都具有较好的鲁棒性和不可见性.