DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),主要用于将数据或图像的压缩,能够将空域的信号转换到频域上,具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的,但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件,同时,由于DCT变换时对称的,所以,我们可以在量化编码后利用DCT反变换,在接收端恢...
离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, 简称 DCT)是一种正交变换[39],DCT 变换使信号的能量集中。图像变换到 DCT 域后的能量集中在低频部分,低频分量携带能量多,是图像的概貌信息;高频分量携带能量少,是图像的细节信息,在视觉效果可以接受的情况下,对变换系数进行量化,在编码时舍弃掉一些小的系数,从而达到压缩的...
离散余弦变换通过变换图像频率谱,然后将变换后图像数据转换成基底图案,从而达到减少图像数据量的目的。基底图案是基于一组余弦变换系数,可用于把二进制图像数据转换成低频成分和高频成分。基于上述原理,在DCT算法中,可以轻松生成基底图案。一般来说,该算法中包含四个不同的基底图案,分别为Low-Pass Filter、High-Pass Fil...
本发明涉及一种离散余弦变换测量基排序方法,1根据期望的图像分辨率初始化参数,设置正方形图像M×M个像素,M=2n,n=1,2,...;2通过逆离散余弦变换,生成完备的DCT测量基组;3选取合适的实数值d,构造函数fdi,j;4分别对i=1,2,...,M,j=1,2,...,M取值,依次得到M2个fd的
缩写为IDCT。与离散余弦变换相关的还有离散正弦变换(DST)，它本质上是将一个长度约为其两倍的实奇函数进行离散傅里叶变换。而在实际应用中，改进的离散余弦变换(MDCT)更为常见，它是对数据进行交叠处理后的离散余弦变换，这种变换在音频和图像处理等领域发挥着重要作用。
DCT 的基本原理是将原始信号表示为余弦函数的线性组合,通过将原始信号转换为一组余弦基函数来实现。离散余弦变换使用的基函数是从正余弦函数中选取出来的一组奇偶性相同的余弦函数,它们的频率依次递增,形成一个正交基。这组基函数的选择使得信号的变换能够更好地适应实际情况,因为大多数实际信号都是以相对于它们的平均...
个测量基。 优选的,通过一维逆离散余弦变换生成完备的DCT测量基组,步骤如下: (2.2.1)基于步骤(1)中设定的参数M,分别构建行向量V i (V j ),其长度均为M,1≤i,j≤M,第i(j)个分量置1,其余为0;i为测量基在竖直方向上的变化次数,j为测量基在水平方向上的变化次数; (2.2.2)分别对步骤(2.2.1)中获得...
首先,我们来了解一下离散余弦变换。DCT是一种广泛应用于信号处理和图像压缩中的变换方法,它将一个信号或图像分解为不同频率的成分。在DCT中,图像被分割成8x8的小块,每个小块都会进行DCT变换。通过DCT变换,图像中的能量集中在少量的频率分量上,这为压缩提供了可能。
根据离散傅里叶变换的性质，实偶函数的傅里叶变换只含实的余弦项，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)。通过研究发现，DCT除了具有一般的正交变换性质外，其变换阵的基向量很近似于Toeplitz矩阵的特征向量，后者体现了人类的语言、图像信号的相关特性。因此，在对语音、图像信号变换的确定的...
离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的变换核为余弦函数。DCT除了具有一般的正交变换性质外,它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特征。因此,在对语音信号、图像信号的变换中,DCT变换被认为是一种准最佳变换。近年颁布的一系列视频压缩编码的国际标准建议中,都把DCT作为其中的一...