基于多维矢量矩阵的多视角视频编码

针对现行视频压缩编码标准对多视角视频编码(MVC)的支持与扩展存在一定的局限性这一问题,结合多维矢量矩阵理论,对先前研究中提出的针对单一视角彩色视频流的一整套压缩编码方案加以扩展,将其应用于八个视角的视频编码中,包括多维分块、多维重组、多维矢量DCT正交变换、多维量化、差分编码、多维扫描及行程编码。通过对实验数据的分析,验证了这一整套方案在多视角视频编码中的可行性,为多维矢量矩阵以及多视角视频编码的进一步研究奠定了基础。     

基于多维矢量矩阵正交变换理论的彩色图像压缩编码

在多维矢量矩阵理论的基础上提出了四维矢量矩阵离散余弦变换(4D-VMDCT)算子,扩展了多维矢量矩阵正交变换理论,验证了该变换算子的正交性和能量集中性;提出了适应于三维数据的量化方法,并将该方法用于图像压缩。根据彩色图像的行、列、颜色分量之间的强相关性构建了多维矢量矩阵采样模型,进行多维正交变换,大幅降低了多维数据的相关性,并通过多维量化和无损熵编码,进一步消除统计冗余。理论分析和实验结果表明:在增加压缩比的同时,峰值信噪比也有明显的提高,实验结果优于国际标准JPEG。     

离散余弦变换

本文定义了离散余弦变换(DCT)．提出了用快速什立叶变换对之进行处理的算法。并且证明了离散余弦变换可用于模式识别及滤波等方面的数据处理。本文把离散余弦变换的特性与一些正交变换的特性进行了比较．发现它与被公认为最佳变换的Karhunen—Loeve变换极为近似．而且．离散余弦变换及Karhunen—Loeve变换在速率失真标准方面的特性也极近似。     

基于YC子阵的彩色图像三维矩阵变换压缩编码

提出了一种新的基于子阵模型的三维矩阵变换彩色图像压缩方法。此压缩方法的创新之处在于:三维子阵分割中采用了亚采样和YC子阵技术,能更好地去除彩色图像分量间的冗余,提高压缩比,而且在YC子阵技术中提出了Y类三维子阵和C类三维子阵的概念;量化方法采用了线性非均匀标量量化,并定义了一种新的运算方法———量化除法。实验表明,与基于矢量量化方法的三维矩阵变换压缩方法相比,本文方法的优点是对具体的图像无依赖,并在压缩整体效果方面已经优于JPEG方法。     

基于离散余弦变换的数字水印图象

从离散余弦变换出发,提出了一种图象中植入数字水印的方法。此方法与ＪＰＥＧ,ＭＰＥＧ图象数据压缩标准算法相一致,不仅可方便地实现水印的图象植入,而且在ＪＥＰＧ,ＭＰＥＧ压缩之下,可取得高质量图象效果,并在很大程度上解决了由于图象能量损失导致的数字水印丢失问题。     

基于三维离散余弦变换的体三维视频数据压缩

针对体三维视频数据量巨大的问题,提出基于三维离散余弦变换(3D-DCT)的体三维视频数据压缩方法.该方法结合3D-DCT和三维运动估计,利用3D-DCT消除体帧内部的空间冗余.提出快速三维块匹配算法实现运动估计消除相邻体帧之间的时间冗余,利用半体素搜索算法提高块匹配精度.提出帧内体块和帧间体块的量化方法,对量化后的DCT系数采用三维之字形扫描方式组织,应用游程/自适应算术编码系统实现对DCT系数的编码.实验结果表明,对于运动较平缓的序列,该方法的性能优于JPEG2000方法;对于运动剧烈的序列,在高比特率情况下性能不如JPEG2000.该方法的平均峰值信噪比相对于3D-DCT静态体图像压缩方法提高2 dB左右.     

离散余弦变换的频率分解特性研究

利用离散余弦变换的频率分解特性,语音信号可以用一系列具有固定频率的余弦函数来表示。而生理实验表明,人耳外周听觉系统正是由一组代表不同特征频率的神经纤维来表达进入耳蜗的声波信号。因此,离散余弦变换可以应用到外周听觉系统的神经编码中。首先介绍离散余弦变换的定义,然后具体分析其频率分解作用的物理意义。对语音信号的仿真实验结果表明,离散余弦变换可以完好地保存原有信号中的各种频率成分。     

关于离散余弦变换的容错计算

基于Ｈｏｕ算法讨论了离散余弦变换的蝶形网络实现,并进一步利用离散余弦变换（ＤＣＴ）的正交特性和其与快速傅里叶变换网络之间的关系讨论了ＤＣＴ的容错计算问题,给出了有效的并发检错方案．     

基于MPEG-2的离散余弦变换设计

离散余弦变换(Discrete Fourier Transform—DCT)是MPEG-2视频编码系统的关键技术之一。DCT变换有快速算法，能实现实时视频压缩。本在对DCT快速算法与分布式算法DA进行分析与改造的基础上，综合考虑精度、速度、面积等主要性能指标，提出了设计方案并用FPGA加以实现。设计采用流水线处理，通过对系统时序的分析，证明本设计具有高度流水特性，符合了实时运算的要求。     

基于离散余弦变换的语音增强

在进行余弦变换时,语音信号主要分布在余弦系数的低频区域,而随机噪声主要分布在高频区域．鉴于此特点,给出了一种基于离散余弦变换的阈值语音增强方法．利用余弦系数的高频区估计噪声得到阈值,对DCT阈值化,利用信噪比估计值和语音出现概率对算法做了进一步的改进,增强了算法的去噪能力．实验结果表明,该方法为有效的语音增强方法．     

基于DCT及高频屏蔽窗的小波图像去噪方法

为精确估计噪声方差,提出一种基于离散余弦变换及高频屏蔽窗的去噪方法,利用离散余弦变换（DCT）对小波高频子带进行局部特征提取,在此基础上对由噪声引起的小波系数的幅值进行估计,从原小波系数中屏蔽噪声部分的幅值,并用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复,从而得到去噪后的图像．该方法避开了噪声方差的估计,并在去噪效果和保留细节方面要好于传统的阈值去噪方法．     

无损图像压缩编码方法及其比较

研究游程编码,LZW编码和哈夫曼编码三种无损图像压缩的原理,并对其进行分析,这有助于针对不同类型的图像选择合适的压缩编码方法。     

一种基于DCT和混沌序列的图像加密算法

文章提出了一种利用离散余弦变换（DCT）和混沌系统相结合的图像加密算法,首先利用DCT将图像在频率域压缩,然后利用混沌系统分别生成置换规则和混沌符号序列对压缩后的数据在频率域加密。通过仿真实验表明,文章所提出的算法,在取得良好的加密效果同时,还具有一定的压缩性能,并且可以根据需要对压缩性能和加密效果进行适当的调整。     

一种分类自适应混合DCT／DPCM图像编码方法

在图像压缩编码方法中，如何将传统意义上的Ｓｈａｎｎｏｎ编码理论与人的视觉特征更为一致性的结合，已受到越来越普遍的重视．为此，文中依据视觉特性，从更多考虑图像边缘区域的编码性能入手，提出了分类自适应ＤＣＴ／ＤＰＣＭ图像编码方法．实验结果表明，与单独ＤＣＴ或ＤＰＣＭ编码方式比较，此方法具有压缩比较高、恢复图像主观性能良好、且易实现与现存的国际编码标准（如ＪＰＥＧ、Ｈ．２６１、ＭＰＥＧ等）结合使用等优点     

基于离散余弦和Contourlet混合变换域的图像水印方案

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散余弦变换和Contourlet变换的优点,提出了一种基于离散余弦变换和Contourlet混合变换域的数字图像水印算法．该算法采用二值图像作为水印,利用混沌映射对水印图像进行加密．将水印嵌入到人眼最不敏感的蓝色分量的离散余弦和Contourlet混合变换域的低通采样逼近子带中,增加了嵌入信息容量．仿真结果表明该水印算法不仅具有较好的安全性、不可见性和稳健性,而且水印采用盲提取,不需要载体图像的信息,更有利于实际应用．     

三维矩阵可变分割彩色图像压缩编码

针对基于三维矩阵宽离散余弦变换的彩色图像压缩方法通常采用的固定尺寸的子阵分割方案和固定尺寸的变换编码。由于图像的不同区域具有不同的统计特性,故采用固定尺寸的分割方案不能有效利用图像本身的相关性,提出了一种三维矩阵可变分割的彩色图像压缩编码方法。该方法采用可变分割的子阵分割方案和变尺寸三维矩阵宽离散余弦变换。首先计算图像的活动性,根据图像活动性的大小将被编码图像划分成不同大小的三维子矩阵。对不同大小的子矩阵分别采用相应尺寸的三维矩阵宽离散余弦变换。变换系数采用非均匀标量量化和熵编码。实验结果表明该方法的压缩性能在低比特率时远远优于JPEG方法,在压缩比相同的情况下,PSNR最多有超过2 dB的提高,主观质量也有提升。     

针对影像处理的快速二维离散余弦转换算法

由于离散余弦转换在影像处理领域之重要性与日俱增,且消耗许多处理器运算时间,所以众多快速二维离散余弦转换算法不断被发表。该文提出一个应用于JPEG及MPEG图像处理的快速二维8×8离散余弦转换算法,该算法主要运用基本的累加及移位运算,快速评估8×8影像区块的复杂程度,可调整离散余弦转换参数的计算数量。该算法只需花费少量硬件成本,如比较器、加法器、移位器,便可有效降低离散余弦转换运算时间,且在模拟结果显示所提出的算法与传统及整数离散余弦转换相比,可达到较快的运算速度,且在量化系数较大的情况下,可得到更好效果。