A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of…
离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的…
从傅里叶级数(Fourier series)到离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform) 一. 傅里叶级数(FS) 首先从最直观的开始,我们有一个信号\(x(t)\)(满足Dirichelet条件),先假设它是周期的,为了研究它,我们使用级数将之展开,展开方法如下 \[x(t)=\sum_{k=0}^{\infty}a_ke^{jkw_0t}\tag{1} \] 现在问题就是如何求解\(a_k\).因为三角函数是正交系,即 \[\forall \theta_1 \ne…
本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)…
图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用,被广泛应用于图像增强.去噪.压缩编码等众多领域.本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法,并在多个图像样本上进行测试,以探究二者的变换效果. 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换(DFT),可以得到图像信号的傅里叶频谱.二维 DFT 的变换及逆变换公式如下: DFT 尽管解决了频域离散化的问题,但运算量太大.从公式中可以看到,有两个嵌套的求和符号,显然直接计算的复杂度为 \(O(n^2)\) .为了加快傅里…
对各种transform的讲解已经很多了,但是有时MatrixTransform和其他transform变换效果之间需要转换时,变换量的转换又如何呢?下面的类就完成了Matrix和其他transform的转换方法. public static ScaleTransform GetScaleByMatrix(Matrix matrix) { ScaleTransform scaleTransform = new ScaleTransform(); scaleTransform.ScaleX = m…
Transform:对元素进行变形:Transition:对元素某个属性或多个属性的变化,进行控制(时间等),类似flash的补间动画.但只有两个关键贞.开始,结束.Animation:对元素某个属性或多个属性的变化,进行控制(时间等),类似flash的补间动画.可以设置多个关键贞. Transition与Animation:transition需要触发一个事件 ,而animation在不需要触发任何事件的情况下也可以显式的随着时间变化来改变元 素css的属性值,从而达到一种动画的效果. 我们首…
版权声明:本文作者靖心,靖空间地址:http://blog.csdn.net/kenden23/.未经本作者同意不得转载. https://blog.csdn.net/kenden23/article/details/24902179 把一般式子转换成逆波兰式. 这里的都是加括号的,难度减少点. Example Input: 3 (a+(b*c)) ((a+b)*(z+x)) ((a+t)*((b+(a+c))^(c+d))) Output: abc*+ ab+zx+* at+bac++cd+^…
在MATLAB中有blkproc (blockproc)对数据处理, 在python下没找到对应的Function, 这里利用numpy 的split(hsplit和vsplit) 对数据分块处理成8x8的小块, 然后在利用OpenCV的dct函数做变换, 同时利用idct 验证数据变换是否正确. import numpy as np import cv2 a = np.arange(256).reshape((16,16)) print("ori data: \n{}".format…
对图像处理经常用到DCT, Python下有很多带有DCT算法包, 这里使用OpenCV的DCT做变换, 并简单置0部分数据, 再查看反变换图像的效果. import numpy as np import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt y = cv2.imread('window.bmp', 0) # print(y.shape) cv2.imshow("gray",y) y1 = y.astype(np.float32) # p…