一种新的固定背景视频压缩算法

为了提高固定背景视频的压缩比,对JPEG静止图像压缩标准进行改进,提出了一种新的固定背景视频压缩算法.该算法将J PEG编码分解为有损处理和无损处理前后两部分,通过在有损处理后进行帧间异或运算来减小压缩后数据量.经MATLAB仿真和FPGA实现表明,该算法能够有效地提高固定背景视频的压缩比,解压后的视频中不会引入明显的噪声,并且具有硬件可实现性.     

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。     

彩色视频的四维矩阵离散余弦变换编码

为了在高信噪比条件下获得对彩色视频的高倍压缩 ,提出了 4维矩阵及 4维矩阵离散余弦变换理论 ,并将该理论应用于彩色视频编码 .基于 4维矩阵离散余弦变换的彩色视频编码方法将彩色视频的多个帧放在一个统一的数学模型 (即 ,4维矩阵 )中考虑 ,利用 4维矩阵离散余弦变换去除其间的各种相关性 ,并通过矢量量化对变换系数进行压缩编码 .其方法可以同时全面利用彩色视频图象相邻像素间、彩色空间 Y、U、V 3分量间 ,以及视频图象相邻帧之间的相关性 .实验结果证明 ,对可视电话和视频会议等应用中的彩色视频序列图象 ,利用该方法可在高信噪比条件下获得较高压缩比的编码效果     

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.     

一种基于双正交重叠变换的嵌入式编码算法研究

双正交变换为基于块的低复杂度变换,而且与传统的离散余弦变换相比,一定程度上减小了变换后图像的块效应,因而被采纳入联合图像专家组织JPEG（Joint Photographic Expert Group）最新制定的静态图像编码标准JPEG XR中。为了能够改善其无法实现码流长度控制的缺陷,文章深入研究了JPEG XR的编码技术,提出了一种针对固定压缩比的编码算法。主要思路是通过对双正交变换后的系数进行嵌入式位平面编码,取代了原先的量化步骤,使得压缩码流长度可以精确控制。     

抵抗JPEG的自嵌入内容认证水印方法研究

针对JPEG压缩,提出一种自嵌入的半脆弱内容认证水印方法.采用离散小波分解提取原始图像的稳态特征并映射成水印信息,在密钥控制下生成混沌序列对水印信息进行加密;将水印嵌入到离散余弦变换的量化系数中,最后进行逆量化和逆离散余弦变换变换得到含水印图像.当图像的内容需要认证时,可以区分正常的压缩和恶意篡改,而且还可以进行篡改定位.实验结果表明,该方法对JPEG有损压缩具有较好的鲁棒性、安全性和良好的不可见性.     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

基于预测和补偿的4D-MDCT彩色视频编码

为了提高彩色视频序列的压缩比,提出了一种4D-MDCT(四维矩阵离散余弦变换)彩色视频编码的改进方法。根据四维矩阵理论和四维矩阵离散余弦变换理论,对彩色视频序列进行变换;然后对变换系数应用量化矩阵进行量化。对量化后的系数进行预测和补偿,进一步去除系数之间的相关性。最后对补偿系数进行游程编码和熵编码。实验结果表明,该方法在保持高信噪比的同时,可以获得很高的压缩比。     

JPEG2000在低比特率图像压缩的研究

介绍了JPEG2000的主要特点和基本架构,以及JPEG2000编码器的两个重要部分:小波变换和熵编码.简明分析了小波变换DWT与离散余弦变换DCT的区别和小渡变换的优点.详细介绍了JPEG2000的核心编码算法EBCOT.着重介绍了JPEG2000在图像低比特率情况下的应用,并进行了实际应用的实验:在图像压缩比很高时,JPEG2000与JPEG的压缩效果对比图.     

一种改进的JPEG算法研究

图像压缩技术是视频信息存储和传输的关键技术之一,本文首先分析了标准JPEG算法的过程和不足,理论上讨论了切匹雪夫(HEBYCHEV)算法较DCT变换的优越性,并且引入自适应量化算法对标准JPEG的量化表加以重构,通过微机仿真表明在相同压缩比的条件下较标准JPEG的恢复图像信噪比有所提高,同时恢复图像的质量也有改进,这种方法有一定的价值和实用性。     

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.

     

采用量化离散余弦变换系数检测视频单帧连续多次复制粘贴篡改

目前大多数时域视频帧复制粘贴篡改检测算法都是针对至少20帧以上的视频子序列的复制粘贴篡改,而对单帧复制粘贴篡改无法判断。而根据人眼视觉感知的特性,修改视频内容需要至少15帧以上的帧操作,因此篡改帧想通过单帧复制粘贴篡改来达到想要的效果,必须进行连续多次粘贴操作。为了检测这种篡改方式,针对性地提出了一种基于量化离散余弦变换(DCT)系数的视频单帧连续多次复制-粘贴篡改检测算法。首先,将视频转换为图像,采用量化后的DCT系数作为视频帧图像特征向量,并通过计算巴氏(Bhattacharyya)系数来衡量两相邻帧帧间相似度;再设定阈值来判断两相邻帧帧间相似度是否有异常,最后根据出现相似度异常的帧是否连续,以及连续出现的帧数来判断视频是否经过篡改,并定位篡改位置。实验结果表明,所提算法对不同场景的视频都能检测,不仅检测速度快,而且不受再压缩因素影响,算法的正确率高、漏检率低。     

Malicious inter-frame video tampering detection in MPEG videos using time and spatial domain analysis of quantization effects

In this paper, a new algorithm is proposed for forgery detection in MPEG videos using spatial and time domain analysis of quantization effect on DCT coefficients of I and residual errors of P frames. The proposed algorithm consists of three modules, including double compression detection, malicious tampering detection and decision fusion. Double compression detection module employs spatial domain analysis using first significant digit distribution of DCT coefficients in I frames to detect single and double compressed videos using an SVM classifier. Double compression does not necessarily imply the existence of malignant tampering in the video. Therefore, malicious tampering detection module utilizes time domain analysis of quantization effect on residual errors of P frames to identify malicious inter-frame forgery comprising frame insertion or deletion. Finally, decision fusion module is used to classify input videos into three categories, including single compressed videos, double compressed videos without malicious tampering and double compressed videos with malicious tampering. The experimental results and the comparison of the results of the proposed method with those of other methods show the efficiency of the proposed algorithm.     

视频图像高压缩比编码算法研究

提出了一种基于DCT变换的矢量自适应分类的全局矢量量化编码算法。为降低码矢的维数和计算复杂度，提高搜索速度和压缩比，将变换的DCT矢量自适应分类为平滑类、边缘类和纹理类，根据矢量的类别构造不同长度的变换矢量和根据矢量的类别分别采用改进的全局矢量量化算法进行相应的码书设计。为提高光照变化时相邻帧间矢量运动补偿的匹配率，在矢量构造中将DC系数单独进行编码。实验结果表明：该算法在信噪比和压缩比方面具有良好的视频压缩性能，比较适合于智能视频监控系统以及水下视频等光照随时间有较大变化的场合。     

适用于低压缩比环境的高效率图像压缩算法

静态图像压缩算法国际标准JPEG目前已广为应用,但其作为通用静态图像压缩算法,实现方法较为复杂,在某些场合并不适用。在深入分析JPEG压缩原理的基础上,通过改进JPEG算法的量化与编码模块,提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的简单压缩算法。该算法在低压缩比（压缩比小于15）环境下具有很好的压缩效果,而实现方法却比JPEG简单许多。     

奇偶量化DCT系数实现文本信息隐藏

提出了一种基于图像载体的文本信息隐藏算法。引入一种新的基于地址错位的随机发生器算法,对所嵌入信息进行置乱。根据置乱后信息按照特定规则对图像量化系数进行奇偶处理,从而实现文本信息嵌入。针对图像压缩时所导致的误码,利用JND模型,提出了一种新的基于提取对比的误码修正算法。实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可见性,在抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等干扰具有较优良的性能。     

基于光流场的鲁棒性视频水印算法

为改善视频水印抗H.264压缩的性能,提出一种基于光流场的视频水印算法。根据视频图像中各点的光流速度,计算其帧图片的总光流,再根据总光流的差值来选定视频关键帧,在这些关键帧中利用DCT分块变换来嵌入水印信息。实验结果表明,该算法能有效对抗H.264的3种压缩模式,满足了水印的鲁棒性和视频高压缩率的双重要求。