DCT域

摘要： 目前在空间域上关于对抗样本的研究成果已经相当成熟,但是在频域上的相关工作却是十分缺乏。从频域的角度对对抗样本进行深入的研究,发现对抗样本在DCT域上表现出了高度可识别的伪影,并利用这些伪影信息训练了一个基于频域的对抗样本检测器CNN-DCT,结果表明,对于常见的对抗样本在数据集CIFAR-10和SVHN上都能达到98%的检测准确率。此外,针对对抗样本在频域上存在的伪影,也提出一种通用的改进算法IAA-DCT来解决。简而言之,本文不仅填充了对抗样本在频域上工作的缺少,也改进了对抗攻击算法在频域上存在伪影的弊端。

摘要： 为了提高低照度图像的可视性和清晰度,提出一种基于梯度策略的DCT域低照度图像增强算法.该算法将图像分为入射分量和反射分量,建立灰度线性增强模型,对入射分量进行灰度线性增强;分别将入射分量和反射分量分别分块同时变换到离散余弦变换域(Discrete Co-sine Trans-form,DCT)中,进行DCT多聚焦融合,这里采用的是局部梯度融合准则,而不是目前常用的基于方差的融合策略,并采用一致性判别对融合的图像进行校验.最后将融合结果进行逆DCT变换得到最终增强的图像.实验结果表明,该算法对于低照度图像阴暗区域的细节可视性有明显的提升效果.

摘要： 在JPEG图像中隐写会引起图像DCT系数直方图变化和分块效应比,分析者可以根据这些特征变化察觉到秘密信息的存在.为了提高隐写的安全性,提出了一种基于混合蛙跳优化的JPEG图像隐写算法.对图像进行分块处理后,在每个块中采用混合蛙跳优化算法,寻找最优的置换矩阵来替换秘密信息.在隐写过程中,将置换矩阵和置换后的秘密信息隐藏于修改了量化表的DCT系数中,算法不需传递其他边缘信息.仿真实验表明,所提出的隐写算法与修改量化表隐写算法,基于粒子群优化隐写算法相比,在隐写容量增大的同时,具有更高的安全性.

摘要： 在JPEG图像中隐写会引起图像DCT系数直方图变化和分块效应比,分析者可以根据这些特征变化察觉到秘密信息的存在。为了提高隐写的安全性,提出了一种基于混合蛙跳优化的JPEG图像隐写算法。对图像进行分块处理后,在每个块中采用混合蛙跳优化算法,寻找最优的置换矩阵来替换秘密信息。在隐写过程中,将置换矩阵和置换后的秘密信息隐藏于修改了量化表的DCT系数中,算法不需传递其他边缘信息。仿真实验表明,所提出的隐写算法与修改量化表隐写算法,基于粒子群优化隐写算法相比,在隐写容量增大的同时,具有更高的安全性。

摘要： SSIM (Structure similarity),结构相似性,是一种常见的图像质量评价方法,该方法通过计算原始图像与受损图像的结构信息的相似性来评判图像质量的失真程度,对于严重受损的模糊图像,如果用SSIM去评价,得到的结果不会太准确.论文在基于结构相似度的图像质量评价方法的基础上,考虑到DCT (Discrete Cosine Transform)域中离散余弦变换系数的值可以有效的反映图像的模糊程度,研究出了一种基于DCT域的结构相似度质量评价算法.该评价方法把原始图像和失真图像分别进行DCT变换,得到两幅DCT变换图像,然后对这两幅图像进行SSIM算法得到我们需要的DSSIM值.实验证明,该算法比SSIM的评价结果更加准确,更加符合人眼的主观感受.

摘要： 为了能够对高速公路视频中的违法车辆特征进行提取，需要完成车辆对象的目标检测和特征区域定位工作。在特征区域定位研究中，车标定位是很重要的工作，文中研究了一种直接在车脸图像DCT域中进行车标定位的方法。该方法首先使用Adaboost算法对高速公路视频中的车辆对象进行车脸区域的定位，得到感兴趣的车脸区域图像，然后利用车脸图像中车标纹理和散热器隔栏纹理所具有的不同方向性特点，直接在DCT域中提取车标的横向、竖向、斜向纹理的方向信息，通过区别于散热器隔栏只有横、竖向纹理的特性，采用阈值方法把车标区域从车脸图像背景中分割出来，从而定位到车标区域。实验采用大量不同车标的车辆图片进行处理，结果表明，该算法处理速度较快，且可以有效实现车脸区域的车标定位。%In order to extract illegal vehicles’ feature in highway video,the target detection of vehicle objects and the localization of char-acteristics areas need to be completed. In the work of characteristics areas localization,vehicle logo localization is a very important work. A new approach is proposed for vehicle logo localization directly in DCT domain of face image. Firstly adaptive boosting ( Adaboost) al-gorithm is used to locate the vehicle face region of vehicle objects and the vehicle face images could be gained. Secondly the vehicle lo-go’ s horizontal,vertical,and diagonal texture information in the DCT domain are extracted by the different directional characteristics be-tween vehicle logo’ s and radiator grille’ s texture in vehicle face images,then threshold method is used to divide the vehicle logo region out of the background image which could rule out the radiator grille’ s horizontal,vertical texture information. A large number of vehicle images with different logos are used for experiments,and the results show that the processing speed is faster,and the algorithm can effec-tively achieve the vehicle logo localization of vehicle face region.

摘要： 现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.

摘要： 提出一种混沌加密的DCT域灰度级盲水印算法。该算法利用80位外部密钥和两个混沌序列加密水印图像，为保证水印图像的安全性，两个混沌映射初始条件由外部密钥经过分组和数学变换提供，且动态变化。加密后的水印图像再经过灰度处理后嵌入到数字图像之中。仿真实验表明，该算法对图像信号处理和几何失真有较好鲁棒性，可应用于网络环境下版权保护和多媒体数据认证之中。

摘要： Digital watermarking technology is an important research in image data protection areas recent years. Through the airspace of watermarking technology and the exchange of domain analysis, put forward a kind of airspace for digital image copyright recognition combined with DCT domain digital watermarking algorithm is proposed. Algorithm using MATLAB simulation software implementation. The experimental results show that this algorithm is simple, has the very good visual effect, but also to JPEG losses compression, me-dian filtering and noise and so on all has strong robustness.%数字水印技术是近年来图像数据保护的一个重要研究领域，论文通过对水印技术的空域与交换域的分析，提出一种用于数字图像版权识别的空域与DCT域相结合的数字水印算法。算法使用MATLAB仿真软件实现，实验结果证明，该算法简单易行，具有很好的视觉效果，而且对 JPEG压缩、中值滤波以及噪声干扰等都具有较强的鲁棒性。

摘要： 现有的很多基于内容图像检索算法是在空间域中进行的，为避免海量的图像解压的时间消耗，本文提出了一种新的DCT域上基于主颜色和纹理特征的图像检索算法，为了避免从压缩域到空间域的IDCT过程，本文采取部分解压的方法，在DCT分块上提取颜色的均值，并以分块的方差作为筛选的标准，以颜色块的统计特征作为图像检索的部分特征，然后对方差比较大的子块提取纹理特征，实验证明，本文的算法不仅运算复杂性比较低，运算速度高，而且有很好的检索效率。

摘要： 现有的很多基于内容图像检索算法是在空间域中进行的，为避免海量的图像解压的时间消耗，本文提出了一种新的DCT域上基于主颜色和纹理特征的图像检索算法，为了避免从压缩域到空间域的IDCT过程，本文采取部分解压的方法，在DCT分块上提取颜色的均值，并以分块的方差作为筛选的标准，以颜色块的统计特征作为图像检索的部分特征，然后对方差比较大的子块提取纹理特征，实验证明，本文的算法不仅运算复杂性比较低，运算速度高，而且有很好的检索效率。

摘要： 现有的很多基于内容图像检索算法是在空间域中进行的，为避免海量的图像解压的时间消耗，本文提出了一种新的DCT域上基于主颜色和纹理特征的图像检索算法，为了避免从压缩域到空间域的IDCT过程，本文采取部分解压的方法，在DCT分块上提取颜色的均值，并以分块的方差作为筛选的标准，以颜色块的统计特征作为图像检索的部分特征，然后对方差比较大的子块提取纹理特征，实验证明，本文的算法不仅运算复杂性比较低，运算速度高，而且有很好的检索效率。

摘要： 现有的很多基于内容图像检索算法是在空间域中进行的，为避免海量的图像解压的时间消耗，本文提出了一种新的DCT域上基于主颜色和纹理特征的图像检索算法，为了避免从压缩域到空间域的IDCT过程，本文采取部分解压的方法，在DCT分块上提取颜色的均值，并以分块的方差作为筛选的标准，以颜色块的统计特征作为图像检索的部分特征，然后对方差比较大的子块提取纹理特征，实验证明，本文的算法不仅运算复杂性比较低，运算速度高，而且有很好的检索效率。

摘要： 提出了一种DCT域的视频字符检测算法，它利用压缩视频流中字符纹理所具有的方向性和字符通常都成行/列分布的特点，通过一种新的自适应阈值分割，有效地将字符块与非字符块区分开来，并进一步利用形态学操作去除噪声和假文本区域，最后，通过水平和垂直方向投影，准确地检测到字符区域。实验结果表明，该算法在复杂背景下也能取得较高的检测率，具有良好的鲁棒性和实用性。

摘要： 提出了一种DCT域的视频字符检测算法，它利用压缩视频流中字符纹理所具有的方向性和字符通常都成行/列分布的特点，通过一种新的自适应阈值分割，有效地将字符块与非字符块区分开来，并进一步利用形态学操作去除噪声和假文本区域，最后，通过水平和垂直方向投影，准确地检测到字符区域。实验结果表明，该算法在复杂背景下也能取得较高的检测率，具有良好的鲁棒性和实用性。

摘要： 提出了一种DCT域的视频字符检测算法，它利用压缩视频流中字符纹理所具有的方向性和字符通常都成行/列分布的特点，通过一种新的自适应阈值分割，有效地将字符块与非字符块区分开来，并进一步利用形态学操作去除噪声和假文本区域，最后，通过水平和垂直方向投影，准确地检测到字符区域。实验结果表明，该算法在复杂背景下也能取得较高的检测率，具有良好的鲁棒性和实用性。

摘要： 提出了一种DCT域的视频字符检测算法，它利用压缩视频流中字符纹理所具有的方向性和字符通常都成行/列分布的特点，通过一种新的自适应阈值分割，有效地将字符块与非字符块区分开来，并进一步利用形态学操作去除噪声和假文本区域，最后，通过水平和垂直方向投影，准确地检测到字符区域。实验结果表明，该算法在复杂背景下也能取得较高的检测率，具有良好的鲁棒性和实用性。

摘要： 提出了一种DCT域的视频字符检测算法，它利用压缩视频流中字符纹理所具有的方向性和字符通常都成行/列分布的特点，通过一种新的自适应阈值分割，有效地将字符块与非字符块区分开来，并进一步利用形态学操作去除噪声和假文本区域，最后，通过水平和垂直方向投影，准确地检测到字符区域。实验结果表明，该算法在复杂背景下也能取得较高的检测率，具有良好的鲁棒性和实用性。

摘要： 本文针对宿主彩色图像。提出了一种在DCT域嵌入特征水印信息的盲水印。在宿主图像的YCbCr空间中,对Y分量进行分块DCT变换,原始二值水印图像经m序列置乱加密后,根据水印序列来调整每一块中25个DCT变换系数整数部分的奇偶性。提取水印时不需要原始图像参与。实验结果表明：该算法具有很好的不可见性并对涂改,剪切,JEPG压缩和噪声等一序列攻击都具有较好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种结合DCT域和像素域学习的JPEG压缩图像去压缩效应方法。主要包括以下步骤：针对JPEG压缩图像，分别构建基于卷积神经网络的DCT域网络和像素域网络结构模型；利用训练图像集，分别训练构建的两个卷积神经网络模型；使用训练得到的两个卷积神经网络，分别对JPEG压缩图像进行预测输出；使用加权平均的方式，将两个网络的预测结果进行融合；将融合后的图像张量重组成图像，得到最终的去压缩效应处理结果。本发明所述方法可以减少JPEG压缩图像中存在的压缩效应，并在一定程度上恢复图像在压缩过程中丢失的细节信息。本发明方法可以应用于图像及视频压缩、数字多媒体通信等领域。

摘要： 本发明提出了一种基于DCT域的HEVC压缩噪声水平估计去噪方法。考虑HEVC压缩编码过程本身是对DCT系数进行量化，而量化是产生压缩噪声的根本来源，压缩噪声与DCT系数密不可分，通过DCT系数估计压缩噪声水平较为精确。在不改变编码器的情况下，提出一种在HEVC解码端利用码流中获取的量化参数、帧内帧间压缩噪声分布函数及当前视频帧重建块DCT系数对压缩视频进行压缩噪声水平估计及去除的方法。实验结果表明，本发明方法与HEVC标准相比，帧内编码时平均BDBR减少3.06％，BDPSNR高0.1671dB，帧间编码时平均BDBR4.11％，BDPSNR高0.2576dB，说明本发明方法起到了很好的去噪效果。

摘要： 本发明提出了一种基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法。首先计算待测图像的梯度图，图像的边缘信息可以从梯度图中得到，然后把梯度图进行分块，并进行DCT变换，因为DCT域的交流系数反映了图像的边缘和清晰度，接着差分矩阵来分析DCT域的交流系数信息，通过计算差分矩阵的奇异值，并构造响应函数来表示块的图像的模糊程度，最终用均值和方差去归一化图像块响应之和，来消除图像内容的影响。实验表明该方法得到的模糊分数与人眼对图像的主观评价分数高度一致。本发明的检测模型考虑到图像变模糊过程中的边缘变宽，清晰度变弱等特点，并有效的消除图像内容的影响，因此检测准确率很高，而且检测效率快，整体性能优于前人的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于3D‑DCT域统计分析的无参考视频质量评价方法，主要解决现有方法中应用失真类型有限，对视频的空‑时信息利用不足的局限。其实现步骤是：(1)对数据集所有视频进行局部3D‑DCT计算；(2)根据3D‑DCT系数，提取反映不同统计特性的特征；(3)对特征进行合并得视频总体特征；(4)将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练特征到真实质量分数之间的回归映射模型，再将学习到的回归模型预测测试视频的质量分数。统计预测结果与真实分数之间相关性，作为质量评价的性能指标。本发明与现有方法相比，不需要额外的运动估计，仅需对3D‑DCT域统计分析，实现了同时捕获视频的空‑时统计特性，提高了客观质量预测与主观评价的一致性。

摘要： 本发明公开了一种融合残差域和DCT域的深度学习篡改图像定位方法，所述方法包括：获取待测图像，并将所述待测图像输入预设的篡改检测网络；通过所述篡改检测网络对所述待测图像进行篡改检测，得到检测结果；根据所述检测结果输出与所述待测图像相对应的篡改概率图，并根据所述篡改概率图确定篡改区域。本申请可以实现对待测图像中的篡改区域进行定位。

摘要： 本发明公开了一种结合DCT域和像素域学习的JPEG压缩图像去压缩效应方法。主要包括以下步骤：针对JPEG压缩图像，分别构建基于卷积神经网络的DCT域网络和像素域网络结构模型；利用训练图像集，分别训练构建的两个卷积神经网络模型；使用训练得到的两个卷积神经网络，分别对JPEG压缩图像进行预测输出；使用加权平均的方式，将两个网络的预测结果进行融合；将融合后的图像张量重组成图像，得到最终的去压缩效应处理结果。本发明所述方法可以减少JPEG压缩图像中存在的压缩效应，并在一定程度上恢复图像在压缩过程中丢失的细节信息。本发明方法可以应用于图像及视频压缩、数字多媒体通信等领域。

摘要： 本发明属于感知视频编码技术领域，公开了一种基于熵掩蔽的DCT域恰可察觉失真模型构建方法，1：构建DCT域贝叶斯预测模型；1.1：利用中心块与周围块的纹理能量差来计算它们之间的相似度；1.2：利用周围块及其与中心块的相似度来构建DCT域贝叶斯预测模型；1.3：利用DCT域的TE块分类法将图像分为边缘块和非边缘块进行预测；2：构建熵掩蔽模型；2.1：通过当前块及其预测块得到预测残差；2.2：利用预测残差及当前块的DCT系数度量当前块的无序度；2.3：根据无序度构建EM效应的调节因子；3：构建EM‑JND模型。本发明模型更符合人眼视觉特性，能更好地隐藏有序纹理区域的噪声，在实践中更实用。

摘要： 本发明提出了一种基于DCT域的HEVC压缩噪声水平估计去噪方法。考虑HEVC压缩编码过程本身是对DCT系数进行量化，而量化是产生压缩噪声的根本来源，压缩噪声与DCT系数密不可分，通过DCT系数估计压缩噪声水平较为精确。在不改变编码器的情况下，提出一种在HEVC解码端利用码流中获取的量化参数、帧内帧间压缩噪声分布函数及当前视频帧重建块DCT系数对压缩视频进行压缩噪声水平估计及去除的方法。实验结果表明，本发明方法与HEVC标准相比，帧内编码时平均BDBR减少3.06％，BDPSNR高0.1671dB，帧间编码时平均BDBR4.11％，BDPSNR高0.2576dB，说明本发明方法起到了很好的去噪效果。

摘要： 本发明涉及一种基于DCT域特征的立体图像质量客观评价方法。其技术方案是，基于双目融合特性，将左视图I

摘要： 本发明利用频域数字水印算法鲁棒性强的优点，公开了一种基于可变步长及二维离散余弦变换（2D‑DCT）的彩色数字图像盲水印方法。本发明在变换域中选取图像块经过二维离散余弦变换后的部分DCT系数，并以不同的量化步长对不同位置的DCT系数进行量化，完成数字水印的嵌入与盲提取。该发明将彩色数字图像水印嵌入到彩色宿主图像中，不但具有较高的水印不可见性，而且具有较强的鲁棒性，适用于数字图像版权保护的场合。