小波变换下的特征匹配图像编码

针对现有图像编码算法大多是利用图像自身像素之间的相关性,而很少利用来自不同图像信息之间的相关性来减少编码过程中的冗余这一问题,本文提出在小波变换域下,利用图像特征匹配实现的编码方法。在编码端,首先通过小波变换将输入图像分解为低频子带和高频子带,低频子带经过低失真的编码算法编码后传到解码端;高频子带进行尺度不变特征变换特征提取,并与图像库码书进行匹配,将匹配索引传到解码端。在解码端,根据码书和索引解码出SIFT特征,并利用解码后的特征在图像库中找到复原图像块,进行高频子带的复原。最后通过小波逆变换,得到重构图像。结果表明:对测试图像进行编码,平均压缩比为437;在同等压缩比下,本文算法的PSNR值平均比JPEG 2000和JPEG分别高0. 18、4. 55 dB; SSIM值平均比JPEG 2000和JPEG高0. 001、0. 08。     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

基于Java语言的JPEG2000图像编码实现

介绍JPEG2000静止图像压缩标准及其特点,研究分析小波变换理论,通过细化图像压缩的具体流程及步骤,合理划分功能模块,优化算法,提高运行速度,用Java语言编写图像编码程序.为更为合理的硬件/软件混合模式提供依据和参考.     

小波零树编码算法的改进与实现

在嵌入式小波零树编码理论的基础上，探讨了一种改进的图像编码算法．通过结合空间方向树结构的分层树集合分割排序编码理论，继承了原小波零树编码算法的逐次逼近量化的思想．改进算法仍然采用了一种零树结构，但不仅把零树作为一个集合，而且把剩余树也作为一个集合进行处理．这样，被去除的节点存储在另一集合里，将不被重复扫描，从而提高了压缩的效率．实验仿真证明，这种改进编码算法能在一定程度上提高图像压缩效率和编码质量。     

基于小波系数奇异值分解关系的数字水印算法

为了平衡数字水印的不可见性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于小波系数奇异值分解关系的数字水印算法.针对图像小波变换后高低频带嵌入水印各自的特点,并根据各频带小波系数奇异值分解关系,结合人类视觉系统和图像局部特性自适应确定高低频的量化步长并分别嵌入水印,从而将高低频的优点结合起来,相互补充.经过实验证实,该水印算法对常用的图像攻击(JPEG压缩、噪声、剪切、缩放)是鲁棒的,同时具有感知透明性,是一种简单可行的盲数字水印算法.     

一种高效的贝尔图像编码方法

提出了一种基于小波高频子带替换的贝尔图像编码方法,所设计的编码器对绿色分量和红、蓝分量分开处理。采用JPEG-LS标准算法对绿色分量近无损压缩,对红、蓝分进行小波变换后,只对压缩低频子带进行压缩。解码端利用绿色分量的高频子带作为红蓝分量高频子带,从而恢复红、蓝分量。在给定失真条件下,与JPEG2000标准算法相比,所设计的编解码方法具有较高的近无损压缩比和较低的计算复杂度。     

小波图像编码技术的研究

小波图像编码由于基高压缩效率而得到广泛关系,其主要由小波、量化以及编码技术组成。本文主要对小波压缩技术的3部分进行了分析和评价,并对多个小波图像编码进行了比较。随后使用2个小波、3个编码器和3个编码器对Lena图像进行了实验。实验结果表明性能优越的小波编码器可以通过综合现有的小波、量化和无损编码技术而得到,并且在开发应用时,可使用该方法从众多的小波编码器中选择适合于自己应用的编码方案。     

一种基于SIFI的DWT域抗几何攻击水印算法

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提取水印,达到抵抗几何攻击的目的。实验结果表明,该算法不仅能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等常规信号处理攻击,也能较好地抵抗旋转、缩放、平移等几何攻击。     

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法

提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。     

基于JPEG应用于图像认证的半脆弱数字水印

给出了一种能经受JPEG压缩的半脆弱数字水印算法,该算法与JPEG编码、解码器相结合。利用小波和混沌产生与原始图像内容有关的水印,并与密码学相结合,提高其安全性;利用JPEG压缩前后的不变量,把水印信息半脆弱地嵌入到图像的DCT域中,同时密钥也被稳健地隐藏在载体信息中。实验表明,该算法在保持对常见的JPEG压缩鲁棒的同时,能有效地区分合理失真和恶意篡改。     

全局约束自适应量化的遥感图像压缩算法

针对JPEG2000算法存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出一种全局约束自适应量化的星载遥感图像快速压缩算法.根据给定目标码率、输入图像特性和各子带特性,考虑JPEG2000内部之间的联系,从全局角度自适应设置各子带量化步长,从而减少最为耗时的EBCOT待编码数据量.实验结果表明,该算法减少了JasPer90%-95%的冗余数据,从而减少了层一编码时间和层二截断时间,显著提高了JPEG2000的编码速度,相比JasPer速度提高了1倍左右,而重构图像质量还略有提高.     

JPEG合成图像的盲篡改检测及定位

提出一种经过JPEG压缩且保存为BMP格式的图像盲篡改检测方法。该算法基于原始量化表不一致性实现篡改定位。首先根据压缩图像特性定位DCT块;然后依据块划分估计原始量化表;最后计算图像块偏离量化表程度,并寻找合适阈值,实现篡改区域的自动检测和定位。改进原始量化表估计算法的实验结果表明:改进算法能实现直流(DC)分量的量化系数估计,并提高量化表估计的正确率,且能有效检测单次JPEG压缩图像的篡改及定位。     

浅析静态图像压缩

由于图像数据巨大,不便于存储和传输,需进行压缩。根据解码后数据与原始数据是否完全一致可以分为无损压缩和有损压缩。无损压缩能较好保存图像信息,但压缩比太小;有损压缩则是在保持不影响人的视觉效果的前提下进行损失部分图像信息的压缩。JPEG标准是较典型的有损压缩,它是一种以DCT编码为核心的图像压缩格式,需经过颜色模式转换及采样、DCT变换、量化和编码等过程。而以小波转换为主的JPEG2000作为JPEG压缩标准的升级正在逐步推广中。     

对JPEG算法的分析和改进性研究

JPEG是静止图像数据压缩的国际标准.从分析标准JPEG算法中DCT变换的不足,提出了用切匹雪夫多项式改善DCT变换的方法,并引入自适应量化算法对标准JPEG量化表加以修正.这种改进通过实验表明,其恢复的图像信噪比和质量都有所提高.     

基于量化表估计的 JPEG 合成图像盲检测

利用块效应测度值大小定位篡改区域的关键在于能否准确得到原始图像量化表。本文研究一种量化表估计方法,首先将待测图像使用不同的质量因子对应的量化表求取量化误差,然后根据得到的量化误差进行极小值判定,极小值对应的质量因子即为原始图像量化表对应的质量因子。实验表明,该方法在检测JPEG复制粘贴型篡改时准确率高,算法复杂度小。     

基于JPEG2000的失真模型

研究了JPEG2000的压缩码流特性,给出了图像失真模型。通过将JPEG2000压缩码流的误码率映射到位通道编码码流的误码率,并结合位通道编码码流受误码影响不同,将图像失真与位通道编码码流的误码率建立了数学表达式。实验结果表明:该算法得出的失真值与实际基本一致,仅仅相差一个常数,这对发送端估计解码端图像失真很有参考意义。     

基于多维矢量矩阵离散余弦变换的熵编码

针对传统JPEG中游程-霍夫曼熵编码方法在彩色图像的多维矢量矩阵离散余弦变换体系中,不能充分有效压缩数据的问题,提出了一种根据非零交流系数幅值尺寸和该系数前零游程长度尺寸的联合分布进行游程编码,再进行霍夫曼编码的新方法,并重新统计设计了霍夫曼码表。实验结果表明:该方法的压缩性能较改进前熵编码,在PSNR相同的情况下,比特率至少降低了9%,远优于JPEG方法,在更高维的视频图像变换压缩中有着良好的应用前景。     

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。     

JPEG2000纠错译码研究

JPEG2000是联合图像专家小组制定的一个新的静止图像压缩编码国际标准。文章深入研究了JPEG2000的编码特性及重要比特误码对恢复报文的影响,提出了基于重要多比特反转的纠错译码算法,实现了对JPEG2000码数据中重要比特内多比特错误的纠错译码。