第4章离散余弦变换
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二维离散余弦变换为 正变换
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4.2.3 离散余弦变换的矩阵表示
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4.2.3 离散余弦变换的矩阵表示
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4.2.3 离散余弦变换的矩阵表示
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4.2.3 离散余弦变换的矩阵表示
结果分析: 结果分析: 离散余弦变换具有信息强度集中的特点。 离散余弦变换具有信息强度集中的特点。图像进行 DCT变换后,在频域中矩阵左上角低频的幅值大而右下 变换后, 变换后 角高频幅值小,经过量化处理后产生大量的零值系数, 角高频幅值小,经过量化处理后产生大量的零值系数, 在编码时可以压缩数据,因此DCT被广泛用于视频编码 在编码时可以压缩数据,因此 被广泛用于视频编码 图像压缩。 图像压缩。
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Baidu Nhomakorabea.2 离散余弦变换
数字图像处理中的正交变换,除了傅里叶变换以外, 数字图像处理中的正交变换,除了傅里叶变换以外, 正交变换 还经常用到离散余弦变换( 还经常用到离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)。 , 。 DCT是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅 是与傅里叶变换相关的一种变换, 是与傅里叶变换相关的一种变换 里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT),但是只 里叶变换 , 使用实数 实数。 使用实数。 离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里 叶变换, 叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的 (因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数 。 因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数)。 因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数
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4.2.2 二维离散余弦变换
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4.2.2 二维离散余弦变换
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4.2.3 离散余弦变换的矩阵表示
二维离散余弦变换具有系数为实数, 二维离散余弦变换具有系数为实数,正变换与逆变 换的核相同的特点。离散余弦变换是一种正交变换。 换的核相同的特点。离散余弦变换是一种正交变换。 为了分析计算方便,还可以用矩阵的形式来表示。 为了分析计算方便,还可以用矩阵的形式来表示。 为一个N点的离散信号序列 设f为一个 点的离散信号序列,可以用一个N × 1 的 为一个 点的离散信号序列, N 列向量表示, 为频域中一个 的列向量。 列向量表示,F为频域中一个 N × 1 的列向量。 × N的矩阵 C为离散余弦变换矩阵,一维离散余弦变换表示为 为离散余弦变换矩阵, 为离散余弦变换矩阵
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DCT的步骤 的步骤
分块:在对输入图像进行 分块:在对输入图像进行DCT前,需要将图 前 像分成子块。 像分成子块。 变换:对每个块的每行进行DCT变换,然后 变换, 变换:对每个块的每行进行 变换 每列进行变换。 每列进行变换。得到的是一个的变换系数矩 阵。 (0,0)位置的元素就是直流分量,矩阵中的其 位置的元素就是直流分量, 位置的元素就是直流分量 他元素根据其位置, 他元素根据其位置,表示不同频率的交流分 量。
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4.1.2 离散傅里叶变换
图4.10 二维傅里叶变换的频谱分布
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4.1.2 离散傅里叶变换
图4.11 频率位移示例
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4.1.2 离散傅里叶变换
图4.11为二维离散傅里叶变换的频率位移特性。围绕坐 标中心的是低频,向外是高频,频谱由中心向周边放射,而 且各行各列的谱对中心点是共轭对称的,利用这个特性,在 数据存储和传输时,仅存储和传输它们中的一部分,进行逆 变换恢复原图像前,按照对称性补充另一部分数据,就可达 到数据压缩的目的。 2)图像傅里叶变换的统计分布 (1)傅里叶变换后的零频分量F(0,0),也称作直流分 量,根据傅里叶变换公式有:
第4章 图像变换 章
4.1 傅里叶变换 4.2 离散余弦变换 4.3 K-L变换 变换 4.4 小波变换
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4.1.2 离散傅里叶变换
4. 数字图像傅里叶变换的频谱分布和统计特性 1)数字图像傅里叶变换的频谱分布 数字图像的二维离散傅里叶变换所得结果的频率成分如 图4.10所示,左上角为直流成分,变换结果的四个角的周围 对应于低频成分,中央部位对应于高频部分。为了便于观察 谱的分布,使直流成分出现在窗口的中央,可采用图示的换 位方法,根据傅里叶频率位移的性质,只需要用f(x,y)乘上 因子进行傅里叶变换即可实现,变换后的坐标原点移动到了 窗口中心,围绕坐标中心的是低频,向外是高频。
1 F (0,0) = MN
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M −1 N −1 x =0 y =0
∑∑ f ( x, y)
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它反映了原始图像的平均亮度。
4.1.2 离散傅里叶变换
(2)对大多数无明显颗粒噪音的图像来说,低频区集中 了85%的能量,这一点成为对图像变换压缩编码的理论根据, 如变换后仅传送低频分量的幅值,对高频分量不传送,反变 换前再将它们恢复为零值,就可以达到压缩的目的。 (3)图像灰度变化缓慢的区域,对应它变换后的低频分 量部分;图像灰度呈阶跃变化的区域,对应变换后的高频分 量部分。除颗粒噪音外,图像细节的边缘、轮廓处都是灰度 变化突变区域,它们都具有变换后的高频分量特征。
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4.2.1 一维离散余弦变换
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4.2.1 一维离散余弦变换
是第u个余弦变换系数 个余弦变换系数, 是广义频率变 式中 F (u ) 是第 个余弦变换系数,u是广义频率变 是时域N点序 量, = 1,2,... N − 1;f (x ) 是时域 点序 u 列, = 0,1,2,..., N − 1 ;两式构成了一维离散余弦变 x 换对。 换对。
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4.2 离散余弦变换
对信号和图像进行有损数据压缩。 对信号和图像进行有损数据压缩。 离散余弦变换具有很强的“能量集中”特性。 离散余弦变换具有很强的“能量集中”特性。 大多数的自然信号(包括声音和图像 包括声音和图像)的能量 大多数的自然信号 包括声音和图像 的能量 都集中在离散余弦变换后的低频部分。 都集中在离散余弦变换后的低频部分。