基于交织抽取与分块压缩感知策略的图像多描述编码方法

该文基于交织抽取和分块压缩感知(Interleaving Extraction and Block Compressive Sensing,IEBCS)理论,提出了一种可以在成像过程中实时实现的多描述编码方法(IEBCS-MDC)。首先利用交织抽取将图像划分成若干个子图像,然后对各个子图像进行分块压缩感知形成多个描述码流,接收端通过求解优化问题重建原图像。分块策略保证了观测过程的复杂程度不因图像尺寸而改变,所以该方法结构简单易于实现,适合处理高分辨率图像,另外特有的自恢复能力提升了算法的抗丢包性能。实验表明,在相同的硬件环境下,该文方法可以处理的图像尺寸远远大于CS-MDC方法,在同样的丢包率下重构质量也优于CS-MDC方法。     

基于Mojette变换的多描述编码

本文利用Mojette变换实现了一种图像多描述编码方法.Mojette变换是一种离散投影变换,它的各个投影之间是相互独立的,任一组的投影数据可以被另一组所替换.利用这个特性,我们可以方便地控制冗余度来构成多描述码流,并且构造出来的多描述码流不局限于二信道多描述系统,可以任意扩展到多个描述码流的系统.实验证明,这种多描述编码方法实现简单,并且能够获得较好的抗误码性能.     

基于多描述和不等差错保护的航空遥感图像传输方法

 本文提出了一种针对航空遥感图像传输的信源信道联合编码方法.将小波变换后的图像进行小波树分组以形成多描述,并重复描述重要的低频子带系数;然后利用改进的多级树集合分裂(SPIHT)算法对每个描述单独编码,并为其提供不等差错保护.为保证编码实时性,提出了一种快速的码率分配搜索算法.仿真结果表明该方法在频率选择性莱斯衰落信道下实现了遥感图像的鲁棒传输,且具有较低的复杂度.     

基于加权小波的三维网格多描述编码

鉴于网格小波系数特点与图像小波系数的差异性,提出一种基于加权小波系数的多描述编码(WW_MDC)方法.利用小波变换,提取模型最粗糙网格和小波系数,对小波系数进行加权处理,使其更加适合随后的SPIHT算法,利用SPIHT码流分层内嵌特性将小波系数分组形成多个描述,可以很好的适应网络带宽的变化和丢包率(PLR)的变化.试验结果表明,该方法具有较高的压缩率和抗误码能力,并且相比较其他三维模型的多描述编码方法,该方法具有更小的重建误差.     

一种基于运动补偿三维小波的 多描述视频编码方法

 本文将多描述编码与运动补偿三维小波可扩展视频编码相结合,提出了一种基于运动补偿三维小波的多描述视频编码方法.该方法首先根据编码序列的运动特性,自适应地进行每个描述的码率分配,以控制各个描述中的冗余,然后将编码序列的关键信息-运动矢量和低频帧码流复制到两个描述中,并将高频帧码流分配到不同的描述中.在解码端根据正确接收信息的不同,采用不同的方法进行视频重建.实验结果表明,与单描述编码方法相比,在信道丢包率较高的情况下,本文方法可以提供更好的传输鲁棒性.     

基于三维小波变换嵌入式视频压缩算法的研究

本文把二维图像的等级树集分割编码方法(SPIHT)推广应用于三维的视频编码中,提出了一种用于三维视频序列图像的扩展等级树集分割编码方法.此方法所编码码流是嵌入式码流,在解码端可随意截取一段码流解码以达到所要求的码率和视频质量.另外此方法无需进行运动补偿,降低了算法的复杂度.通过理论分析和仿真实验得出,此方法有很好的编码效率,但对于帧内图像较复杂的序列,编码效率有所下降.     

一种具有抗误码性能的树块压缩算法

星载图像编码系统要求图像压缩算法具有一定压缩比、低复杂度的特点,同时希望尽可能减少码流比特错误造成的误码扩散。为了减少误码扩散,提出了一种易于硬件实现、低复杂度、抗误码强的树块数据无损压缩算法。图像数据经过小波变换后,将各级分辨率的系数按照树的结构进行排序,并由若干棵相邻的树构成树集合,称之为树块,每个树块独立进行比特平面编码,产生的码流独立进行打包。结果表明,这种编码方法有较低复杂度,易于硬件实现,能够有效优化,使输出码率达到最短,而且可以有效提高系统的抗误码性能。     

基于DCT变换的渐进式图像编码方法

本文将DCT变换与SPECK算法相结合,提出了一种基于DCT变换的渐进式图像编码方法.该方法充分利用了DCT变换实现简单的特点,还能充分发挥零树编码的优势实现对图像的高效压缩.输出码流具有嵌入的特性,便于码率控制,具有一定的抗误码能力.同时计算复杂度低,比较适合于低复杂度的图像编码与传输.     

一种高性能纠错码及其在通信技术中的应用

LDPC(低密度奇偶校验码)码是近年来受到广泛关注的新一代高性能纠错码。该码逼近香农限,易实现,系统复杂度低,对提高数字通信的性能具有重要意义。文中首先对纠错编码的发展进行了系统回顾,然后着重介绍了LDPC码的基本原理、结构与编码方法,并与其他编码方法的性能进行对比,最后概括了目前国内外的研究现状,介绍了LDPC码在通信技术领域中的各种广泛应用。     

基于数据分割的H.264抗分组丢失不等保护方案

根据一个GoP (Group of Picture)内不同的数据帧类型由于编码模式不同造成对信源解码后的图像质量影响不同,对H.264编码产生的码流进行基于帧的数据分割(data partition),分成I帧、P帧、B帧3种数据类型.对3种数据类型分别采用不同的码率做LDGM Triangle信道编码,即对H.264码流进行不均等差错保护(Uneaqual Error Protection,UEP),对H.264码流中重要的数据采用较低码率、抗丢包性能更好的LDGM Triangle编码传输,而对不太重要的数据采用较高的码率来保护,以提高H.264的抗丢包算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法对重要数据可以进行较好的丢包保护,使得信源解码后的视频图像峰值信噪比(PSNR)具有较好的稳健性.     

改善分形图像编码视觉效果的有效方法研究

针对当前分形图像编码面临如何改善重建图像视觉效果的问题,利用局部图像的特点,采取自适应的分块方法与缩短编码时间的多种块分类技术相结合设计图像编码算法,该算法明显改善了图像编码视觉效果,编码时间缩短上千倍,具有快速实现分形图像编码之功效。     

A fast quadtree motion segmentation for image sequence coding

A new fast quadtree-based variable size block matching scheme is devised for image sequence coding. The novelty of the method lies in the quadtree-based block matching with significantly less computations. In the proposed method, the computational requirements for matching are largely transferred from the evaluation of the mean absolute difference to the computations of the sum norms of the blocks which can be easily obtained. The fast quadtree decomposition scheme partitions an image frame into uniform motion blocks (larger blocks) and non-uniform motion blocks (small blocks). Standard VQ-based interframe coding is applied to uniform motion blocks while non-uniform blocks are intraframe coded. Implementation of this method shows a significantly lower computational requirement and a good-quality reconstruction of images at low bit-rates.     

基于语义分割的红外图像增强方法

针对对比度受限的自适应直方图均衡化（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）强行分块造成的视觉不自然现象，本文提出了一种基于语义分割的红外图像增强方法。语义分割网络将整个红外图像分割成种类块而不是传统的矩形图像块。然后，每个种类块各自进行对比度受限的直方图均衡化，以减少过度增强。最后，采用了一种新的边缘过渡方法来避免种类块之间的突变。实验结果表明，本文所提出的红外图像增强方法在对比度和熵上优于其他对比算法，而且避免了传统CLAHE的视觉不自然现象，具有更好的视觉效果。     

基于视觉加权的奇异值分解压缩图像质量评价测度

以像素值为基础的传统图像质量评价方法有其固有局限性,如对图像结构的忽视及对完全参考图像的需求等。为解决这些问题,该文研究了图像的奇异值向量对图像结构的表征能力,提出了基于视觉权重的奇异值分解和均值偏差率的部分参考图像质量评价方法BWSVD(Block Weighted Singular Value Decomposition)。首先,将图像分成88 大小的图像块,再利用其奇异值向量差值和均值偏差来定量描述图像畸变程度,并结合人眼视觉敏感性为每个图像块赋予一个视觉权重。最后,利用the Live Image Quality Assessment Database, Release2005中的227幅不同压缩倍率的JPEG2000降质图像进行实验,并与PSNR,RMSE,UQI,MSSIM,MSVD等算法进行了对比,实验表明,该文算法对压缩图像质量评价具有更好的稳定性,同时体现了更好的主客观评价一致性。     

Copy-move image forgery detection based on Gabor magnitude

With advancement of media editing software, even people who are not image processing experts can easily alter digital images. Various methods of digital image forgery exist, such as image splicing, copy-move forgery, and image retouching. The most common method of tampering with a digital image is copy-move forgery, in which a part of an image is duplicated and used to substitute another part of the same image at a different location. In this paper, we present an efficient and robust method to detect such artifacts. First, the tampered image is segmented into overlapping fixed-size blocks, and the Gabor filter is applied to each block. Thus, the image of Gabor magnitude represents each block. Secondly, statistical features are extracted from the histogram of orientated Gabor magnitude (HOGM) of overlapping blocks, and reduced features are generated for similarity measurement. Finally, feature vectors are sorted lexicographically, and duplicated image blocks are identified by finding similarity block pairs after suitable post-processing. To enhance the algorithm’s robustness, a few parameters are proposed for removing the wrong similar blocks. Experiment results demonstrate the ability of the proposed method to detect multiple examples of copy-move forgery and precisely locate the duplicated regions, even when dealing with images distorted by slight rotation and scaling, JPEG compression, blurring, and brightness adjustment.     

红外图像改进非局部均值滤波算法研究

为了有效地滤除红外图像中的噪声,提出了一种改进型非局部均值滤波算法(INLMF)。该算法首先针对传统算法中采用固定尺寸的方形图像块无法有效刻画图像中大量分布的细节信息这一缺陷,结合图像中像素点灰度信息提出了一种图像块自适应划分方法,使得划分后的图像块在尺寸和形状上依赖于图像中灰度信息的实际分布情况;其次引入结构相似度因子对算法中的图像块权重值计算方法进行适当改进;最后分别将INLMF算法与已有的两类改进型NLMF算法对两幅红外监控图像进行滤波,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,INLMF算法相对于其余几类算法而言,滤波效果较好,该研究对于提高红外图像滤波效果是有帮助的。     

Multiscale fragile watermarking based on the Gaussian mixture model.

In this paper, a new multiscale fragile watermarking scheme based on the Gaussian mixture model (GMM) is presented. First, a GMM is developed to describe the statistical characteristics of images in the wavelet domain and an expectation-maximization algorithm is employed to identify GMM model parameters. With wavelet multiscale subspaces being divided into watermarking blocks, the GMM model parameters of different watermarking blocks are adjusted to form certain relationships, which are employed for the presented new fragile watermarking scheme for authentication. An optimal watermark embedding method is developed to achieve minimum watermarking distortion. A secret embedding key is designed to securely embed the fragile watermarks so that the new method is robust to counterfeiting, even when the malicious attackers are fully aware of the watermark embedding algorithm. It is shown that the presented new method can securely embed a message bit stream, such as personal signatures or copyright logos, into a host image as fragile watermarks. Compared with conventional fragile watermark techniques, this new statistical model based method modifies only a small amount of image data such that the distortion on the host image is imperceptible. Meanwhile, with the embedded message bits spreading over the entire image area through the statistical model, the new method can detect and localize image tampering. Besides, the new multiscale implementation of fragile watermarks based on the presented method can help distinguish some normal image operations such as JPEG compression from malicious image attacks and, thus, can be used for semi-fragile watermarking.     

基于元胞自动机的红外弱小目标图像分割

针对红外成像制导中弱小日标图像分割,提出了基于元胞自动机的自动分割方法.首先使用元胞自动机增强图像的对比度,状态转移函数采用了冯.诺伊曼邻域和一致的演化规则,然后采用边缘双阈值策略二值化图像,最后标记形成目标块,并依据种子点和目标复杂度进行滤波,得到精确的图像分割结果.在实拍的3幅不同类型的红外图像上进行分割实验,其结果表明:提出的方法均能够有效地分割出多个弱小目标区域,有利于下一步的目标识别和跟踪.     

Human visual system based data embedding method using quadtree partitioning

In this paper, we proposed a data embedding method based on human visual system (HVS) and quadtree partitioning. For most HVS-based methods, the amount of embedded data is based on the measurement of differences of pixel pairs or the standard deviation of image blocks. However, these methods often result in larger image distortion and are vulnerable to statistical attacks. The proposed method employs a specially designed function to measure the complexity of image blocks, and uses quadtree partitioning to partition images into blocks with different sizes. Larger blocks are associated with smooth regions in images whereas smaller blocks are associated with complex regions. Therefore, we embed less data into larger blocks to preserve the image quality and embed more data into smaller blocks to increase the payload. Data embedment is done by using the diamond encoding technique. Experimental results revealed that the proposed method provides better image quality and offers higher payload compared to other HVS-based methods.     

基于奇异值分解的近无损可逆数字水印方案

提出一种基于奇异值分解(SVD)和可逆信息隐藏的近无损鲁棒水印方法。首先将图像分块,然后进行SVD分解,并将水印嵌入到其进去奇异值的U分量中,最后将可恢复载体图像的信息经可逆信息隐藏方法嵌入到水印图像中,在提取水印和恢复载体图像过程中都不需要原载体图像。实验证明,该算法不仅能使原载体图像近无损恢复,而且能有效地抵抗JPEG压缩、噪声干扰、低通滤波,剪切和旋转等典型的攻击,具有较强的鲁棒性。