一种基于DCT系数的图像隐藏方法

近年来，随着网络和多媒体技术的快速发展，信息隐藏技术已经成为信息安全领域的一个研究热点。由于JPEG压缩方案中量化是损失信号的主要原因，所以可以在量化后的DCT系数中隐藏信息。文中提出了一种利用对JPEG压缩中的DCT系数进行处理的隐藏图像的方法，将待隐藏图像量化后的DCT系数转化成绝对值小于5的个位数，并将其隐藏在原始图像的量化后的DCT系数中。实验证明该方法能得到不错的隐藏效果，且对原始图像的影响很小。     

基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏

提出一种基于直方图对的JPEG图像无损数据隐藏方法。该方法通过调整直方图,在JPEG图像的量化后DCT中频系数中嵌入隐藏数据。同时,能够在不需要原始图像的情况下对隐藏数据进行盲提取并无损恢复图像数据。通过设置2个阈值来选择调整的直方图对和进行调整的DCT系数块,该方法能够在嵌入大数据量的同时依然保持较好的视觉效果。     

基于图像先验知识的量化噪声盲估计算法

经过离散余弦变换的图像在DCT域系数的分布近似符合一个用参数λ描述的拉普拉斯分布。利用该参数以及图像在JPEG压缩中使用的DCT域量化系数,可以实现对图像量化噪声的估计。提出一种基于图像先验知识的分布参数估计方法,可以在没有未压缩的原始图像作为参考时实现对λ值的估计,进而计算压缩图像的峰值信噪比。     

基于FPGA的JPEG图像数字水印系统

设计了一种基于FPGA的JPEG压缩域数字水印系统,可在JPEG图像中实时嵌入水印信息.在对水印信息作二值化和Arnold置乱预处理后,通过改进的LSB嵌入算法将水印信息嵌入到量化后的DCT系数中,经熵编码后生成JPEG压缩文件,完成JPEG压缩域的数字水印嵌入.最后,采用FPGA开发板和上位机对本文设计进行软硬件联合...     

基于混沌的DCT变换域数字水印算法

该算法一方面利用强混沌系统理论中的环形自同构系统对作为水印信息的二值图像进行置乱,另一方面对载体的灰度图像进行分块DCT变换,之后用JPEG标准中的较大压缩率情况下的量化矩阵量化DCT系数。用量化后不为零的DCT系数的统计特征来实现置乱后的水印信息的嵌入。结果表明,该算法较好地解决了鲁棒性（特别对JPEG压缩）和视觉不可见性。     

JPEG图像的信息隐藏方法

对JPEG图像编码过程进行分析,并对JPEG图像的信息隐藏方法进行研究,提出一种基于人类视觉系统的JPEG图像的信息隐藏方法.以人类视觉系统的Watson模型生成的量化表为基础,通过修改JPEG图像交换格式所包含的量化表的系数,在不超过人类视觉系统模型生成的量化表系数的情况下,直接将信息隐藏于量化表中.该方法可以单独使用进行信息隐藏,也可与其他方法结合达到更好的隐藏效果.由于没有直接修改图像内容,其隐蔽性较好,并且对嵌入的信息提取方便.实验结果表明,该方法隐藏的信息容量较大,隐藏信息后图片的质量好.     

基于JPEG双量化效应的图像盲取证

JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索.根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩.而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值.然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取.实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高.     

基于Retinex的JPEG图像增强新方法

针对现有JPEG图像压缩与增强的过程分离,且图像增强后容易产生块状效应的局限性,提出一种新的JPEG图像增强算法,该算法嵌入JPEG图像压缩框架之中,在量化步骤之前增强图像以充分利用图像原始信息。增强过程以Retinex理论为基础,将DCT系数分为照度分量(DC系数)和反射分量(AC系数),对DC系数进行动态范围调整,并利用DC系数的增强因子对AC系数做细节增强。最后,对调整后的DCT系数做平滑处理来抑制块效应。实验结果表明,与传统的其他算法相比,该算法能更好的增强细节信息和保持色彩信息,并能保持与标准JPEG同等的图像压缩比。     

基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测

传统JPEG篡改图像盲检测算法采用不同质量因子对待测图像进行尝试性再压缩.为了缩短检测时间,减少计算量,提出一种基于量化表估计的JPEG篡改图像盲检测有效算法.首先通过DCT系数直方图估计出篡改图像某一部分量化表,然后通过计算小块DCT系数中分别是对应量化步长整数倍的个数进一步判定该小块是否属于篡改区域.实验结果表明,提出的量化步长估计算法复杂度小,正确率高;检测算法能准确检测出copy-move和合成类图像篡改.此外,改进方法不仅对标准量化表压缩的JPEG篡改图像具有非常好的检测结果,而且对非标准量化表压缩的JPEG篡改图像检测也有效.     

选择排序的DCT系数对JPEG图像的可逆数据隐藏

JPEG图像压缩算法可以为使用者提供良好的压缩性能,改善图像文件重建质量,在图像和视频处理领域有着广泛的应用价值。 提出了一种可行且有效的对JPEG图像进行可逆信息隐藏的算法。在该算法中,JPEG图像中所有的8×8块中量化的DCT系数重新排列成新的矩阵,纵列为每个块的系数值,横列为同频率下的系数值。对相同频率下的系数进行模拟嵌入比特位,优先选择失真小的频率下的系数嵌入信息,直到嵌入完秘密比特流信息,同时在嵌入秘密信息时根据解码矩阵减少了无效的比特流扩展。实验结果表明,该算法在嵌入同等数量的比特流的情形下能够得到更好的JPEG图像视觉质量和更少的图像比特流扩展。     

No-reference image quality assessment based on localized discrete cosine transform for JPEG compressed images

In this paper, we propose a new no-reference image quality assessment for JPEG compressed images. In contrast to the most existing approaches, the proposed method considers the compression processes for assessing the blocking effects in the JPEG compressed images. These images have blocking artifacts in high compression ratio. The quantization of the discrete cosine transform (DCT) coefficients is the main issue in JPEG algorithm to trade-off between image quality and compression ratio. When the compression ratio increases, DCT coefficients will be further decreased via quantization. The coarse quantization causes blocking effect in the compressed image. We propose to use the DCT coefficient values to score image quality in terms of blocking artifacts. An image may have uniform and non-uniform blocks, which are respectively associated with the low and high frequency information. Once an image is compressed using JPEG, inherent non-uniform blocks may become uniform due to quantization, whilst inherent uniform blocks stay uniform. In the proposed method for assessing the quality of an image, firstly, inherent non-uniform blocks are distinguished from inherent uniform blocks by using the sharpness map. If the DCT coefficients of the inherent non-uniform blocks are not significant, it indicates that the original block was quantized. Hence, the DCT coefficients of the inherent non-uniform blocks are used to assess the image quality. Experimental results on various image databases represent that the proposed blockiness metric is well correlated with the subjective metric and outperforms the existing metrics.

     

基于DCT快速变换的图像压缩编码算法

在JPEG标准中,基于图像压缩的有损压缩算法中的离散余弦变换（DCT）,应用于很多图像压缩场合,并且在实际操作中,能获得较高的压缩比,同时压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同,因此得到了广泛应用。为了达到提高图像质量的目的,文中提出了一个基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩改进算法,该算法通过设置量化系数来控制图像压缩数组的大小。同时,在图像压缩部分利用DCT快速算法。仿真实验结果表明：该算法进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。     

A comparison of fast inverse discrete cosine transform algorithms

The discrete cosine transform (DCT) is often applied to image compression to decorrelate picture data before quantization. This decorrelation results in many of the quantized transform coefficients equaling zero, hence the compression gain. At the decoder, very few nonzero quantized transform coefficients are received, so the input to the inverse DCT is sparse, greatly reducing the required computation. This paper describes different styles of implementations of fast inverse DCTs designed especially for sparse data and compares them on workstation processors.This research has been sponsored by ARPA     

基于DCT变换的数字水印算法研究

提出了一种基于DCT变换嵌入到图像的中频带水印改进算法。该算法在DCT变换水印算法的基础上,调整DCT对应系数,然后将其嵌入到原始图像的中频系数中。从实验结果来看,该算法真正做到水印的盲监测,实现水印能够抵抗常见的噪声、裁剪、JPEG压缩等攻击,使水印具有较好的不可见性和鲁棒性。     

一种基于模糊分类的信息隐藏方法

提出了一种在图像DCT域内的信息隐藏方法。为了在保证隐秘图像视觉质量可以接受的前提下,有效提高载体图像的信息隐藏量,首先根据HVS特征和模糊理论将载体图像的各个DCT子块分为三类,然后根据DCT子块的类型不同,自适应变化嵌入每个DCT系数的秘密信息的位数。实验结果表明：该文方法在图像质量和信息嵌入量方面,都优于DCT域内固定嵌入位数的信息隐藏方法。此外,在秘密信息提取时,该文算法不需要参考原始载体图像,实现了提取信息的盲检测。     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换（DCT）的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数（NC）和峰值信噪比（PSNR）来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。     

HSV色彩空间盲嵌盲检盲提取DCT域视频水印

提出了一种基于欧拉数及HSV色彩空间的视频水印离散余弦变换(DCT)算法。在视频中选择欧拉数较小的帧,在HSV色彩空间亮度分量DCT中频系数中嵌入水印。该算法能实现盲嵌入、盲检测和盲提取,且健壮性强、透明性好,能经受噪声、滤波、剪切、压缩、帧插入及删除等图像、视频处理与攻击。     

DCT图像压缩方法的改进及其应用

利用基于二维离散余弦变换（DCT）的方法进行图像压缩,通过设置自适应量化截断阈值来控制图像压缩数组的大小。为了加快运算速度,在图像压缩部分利用快速DCT算法;并直接对量化后的非零系数进行存储,而不采用熵编码的方式。在解码端,针对量化产生的块效应,利用基于自适应邻域的思想进行后处理。所提方法进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量,并且达到了实时在线处理的要求。文中所提基于DCT的图像压缩方法在一个基于视觉位置反馈的二自由度机械臂远程控制系统中得到实际应用。