对原始图像进行离散余弦变换,变换后DCT系数能量主要集中在左上角,其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作,将小于一定值系数归零,这就是图像压缩中的量化过程,然后进行逆DCT运算,可以得到压缩后的图像。 我们常见的JPEG静态图像编码以及MJPEG、MPEG动态编码等标准中都使用了DCT变换。 二、公式 二维DCT变...
在空间域看来,图像内容千差万别;但在频率域上,经过对大量图像的统计分析发现,图像经过DCT变换后,其频率系数的主要成分集中于比较小的范围,且主要位于低频部分。利用DCT变换揭示出这种规律后,可以再采取一些措施把频谱中能量较小的部分舍弃,尽量保留传输频谱中主要的频率分量,就能够达到图像数据压缩目的。 (2)规律和特...
一是系数值全部集中到0值附近(从直方图统计的意义上),动态范围很小,这说明用较小的量化比特数即可表示DCT系数; 二是DCT变换后图像能量集中在图像的低频部分,即DCT图像中不为零的系数大部分集中在一起(左上角),因此编码效率很高。 三是没有保留原图像块的精细结构,从中反映不了原图像块的边缘、轮廓等信息,这一...
DCT 能够有效地分离图像信号中的能量,将大部分能量集中在少数系数上,然后进行量化,在量化过程中,舍弃高频分量,剩下的低频分量被保存下来用于后面的图像重建。工作原理如下: 灰度化与分块:去除颜色信息,保留亮度信息,将图像分割成 8x8 像素的块。 二维DCT 计算:对于每个 8x8 像素块,计算二维 DCT 即分别进行一次水平...
③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。如要从⼀幅...
某数字图像处理的主要内容及特点图像获取图像变换图像增强图像恢复图像压缩图像分析图像识别图像理解1处理精度高,再现性好。2易于控制处理效果。3处理的多样性。4图像数据量庞大。5图像处理技术综合性强。某图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具
3.1、DCT变换原理 离散余弦变换(DCT)是傅里叶变换的一种变种。它将信号从时域变换到频域,使得信号的能量大部分集中在几个频率分量上。对于图像而言,DCT可以有效地将图像的能量集中在左上角的低频部分。 一维DCT变换公式如下: 二维DCT变换(通常用于图像处理)可以通过两次一维DCT变换实现,首先对行进行变换,再对列进行...
图像变换是能量的重新分配。频率域中低频部分对应的是图像中的平滑部分(灰度变化缓慢的区域,)高频部分对应的是图像中的边缘、细节或噪声部分。 本实验主要函数: fft2; ifft2; dct2; idct2; abs; angle; fftshift; ifftshift; imshow ; subplot; title ...
变成了另外⼀个与之对应的灰度值，这样可以很容易根据需求得到相应的颜⾊，它的优点在于易于调整、起到突出图像的有⽤信息、增强图像的光对⽐度的作⽤。DISP2 1、粗略画出下列图象的傅⽴叶变换图象：变换后的图像如下：（从左⾄右）2、证明付⾥叶变换的可分离性及快速算法可⾏性。
2018年,提出一种基于二维经验模式分解(BEMD)和自适应PCNN的偏振图像融合算法,首先将线偏振度图像和偏振角图像进行融合得到偏振特征图像,然后将其与强度图像进行分解,最后高低频分量分别利用局部能量和区域方差自适应的融合策略。实验结果表明,提出的算法在多项评价指标上更具有优势。2020年,结合非下采样剪切波变换和参数...