Recovering Sign Bits of DCT Coefficients in Digital Images as an Optimization Problem

要約

DCT 係数内の不明、欠落、損傷、歪み、または損失した情報を回復することは、画像圧縮、選択的画像暗号化、画像通信などのデジタル画像処理の複数のアプリケーションで一般的なタスクです。
この論文では、一般に NP 困難である混合整数線形計画法 (MILP) 問題を解決するための 2 つの異なる近似方法を提案することにより、デジタル画像の DCT 係数の符号ビットの回復を調査します。
1 つの方法は、MILP 問題を線形計画法 (LP) 問題に緩和するもので、もう 1 つは、元の MILP 問題をいくつかの小さな MILP 問題と LP 問題に分割します。
私たちは、提案された方法を JPEG エンコード画像にどのように適用できるかを検討し、そのパフォーマンスを検証するために広範な実験を実施しました。
実験結果は、客観的な品質指標と私たちの主観的な評価の両方に従って、提案された方法が他の既存の方法よりも大幅に優れていることを示しました。

要約(オリジナル)

Recovering unknown, missing, damaged, distorted, or lost information in DCT coefficients is a common task in multiple applications of digital image processing, including image compression, selective image encryption, and image communication. This paper investigates the recovery of sign bits in DCT coefficients of digital images, by proposing two different approximation methods to solve a mixed integer linear programming (MILP) problem, which is NP-hard in general. One method is a relaxation of the MILP problem to a linear programming (LP) problem, and the other splits the original MILP problem into some smaller MILP problems and an LP problem. We considered how the proposed methods can be applied to JPEG-encoded images and conducted extensive experiments to validate their performances. The experimental results showed that the proposed methods outperformed other existing methods by a substantial margin, both according to objective quality metrics and our subjective evaluation.

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