- Transformée en cosinus discrète
离散余弦变换的法文
- Transformée en cosinus discrète
例句与用法
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- 摘要根据数字图像离散余弦变换域交流系数的广义高斯分布模型,对盲图像水印技术进行研究,并给出了水印检测器检测性能的理论分析结果。
- 在此算法中,以二值图像作为水印,具有较强的直观性;利用经典的数字图像处理技术中的离散余弦变换和边缘检测算法确定水印嵌入区域并完成水印嵌入。
- 更进一步,论文采用veriloghdl语言来描述mpeg的运算核心部分:离散余弦变换( dct )反离散余弦变换( idct ) ,其主要内容是小数的乘加运算在可编程器件中的实现。
- 提出了一种基于dct和支持向量机的人脸分类和识别方法,首先对人脸图像作二维离散余弦变换,取离散余弦变换系数作为特征输入支持向量机,然后用支持向量机进行性别分类及人脸识别。
- 除最新的h . 264外,这些标准都是基于联合mc - dpcm dct的视频压缩框架,即采用运动补偿预测和离散余弦变换分别消除视频信号的时域和空域冗余。
- ( 4 )对小波变换在mpeg - 2中的应用做了研究,并讨论了用小波变换替换mpeg - 2标准中的离散余弦变换的可能性,最后提出了结合小波变换在视频处理中应用的一些设想。
- 本文选用二值图像作为水印信息,通过对原始音频信号做变换,在变换域内嵌入水印,采用的是离散余弦变换( discretecosinetransform ? dct )和离散小波变换( discretewavelettransform ? dwt ) 。
- 重点结合mcf5272的流水线操作和并行操作特征和反离散余弦变换算法原理,将的二维反离散余弦变换转换成8点的一维反离散余弦变换,利用乘法累加器合并加法运算和乘法运算高效快速地实现了反离散余弦变换算法。
- 本文主要的内容和创新点包括:由于广义高斯分布ggd ( generalizedgaussiandistribution )的高度灵活性,理论上和实际中它都可以非常好地描述离散余弦变换( dct )和小波变换( wavelettransform )的编码系数( transformcoefficients ) 。
- 首先,深入研究了人脸的检测与定位方法,建立了一个人脸自动检测系统,为后续的人脸识别提供了精确的器官位置;其次,针对人脸画像的特点,提出了一种基于离散余弦变换( dct )的画像识别方法,以及一种适用于画像的几何归一化方法;最后,研究了现有的几种人脸识别方法在画像识别中的应用,通过对包括本文提出的基于dct方法在内的几种识别方法作对比实验,分析了画像和照片在特征上的差别,并总结出用于画像识别的方法所应具有的基本特点。