原理简介 离散傅立叶.离散余弦和离散小波变换是图像.音频信号常用基础操作,时域信号转换到不同变换域以后,会导致不同程度的能量集中,信息隐藏利用这个原理在变换域选择适当位置系数进行修改,嵌入信息,并确保图像.音频信号经处理后感官质量无明显变化. 变换定义 一维离散傅立叶变换对定义: 一维离散余弦变换对定义: 一维连续小波变换对定义: 二维离散傅立叶变换对定义: 二维离散余弦变换对定义: 用离散傅立叶变换分析合成音频和图像 分析合成音频文件包括以下步骤: l     读取音频文件数据 l     一

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

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

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

http://chuquan.me/2018/09/25/ios-graphics-render-principle/ 通过 图形渲染原理 一文,大致能够了解图形渲染过程中硬件相关的原理.本文将进一步介绍 iOS 开发过程中图形渲染原理. 图形渲染技术栈 下图所示为 iOS App 的图形渲染技术栈,App 使用 Core Graphics.Core Animation.Core Image 等框架来绘制可视化内容,这些软件框架相互之间也有着依赖关系.这些框架都需要通过 OpenGL 来调用 G

上篇文章<拥抱 C/C++ : Android JNI 的使用>里提到调用 native 方法直接修改 bitmap 像素缓冲区,从而实现将彩色图片显示为灰度图片的方法.这篇文章将介绍该操作的实现原理. 开始先不讲关于 Bitmap 的相关细节,先从计算机底层存储与运算原理讲起.总所周知,计算机只识别 0 和 1,无论是八进制.十进制.十六进制,在底层都会被转换为二进制.有几个单位与概念要提及一下: 计量单位 bit(位) 计算机表示信息的最小单位,也是最小的存储单位,只有两种状态:0 和 1

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

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

一. 简介 离散傅立叶.离散余弦和离散小波变换是图像.音频信号常用基础操作,时域信号转换到不同变换域以后,会导致不同程度的能量集中,信息隐藏利用这个原理在变换域选择适当位置系数进行修改,嵌入信息,并确保图像.音频信号经处理后感官质量无明显变化. 二. 数学公式 一维离散傅立叶变换对定义 一维离散傅里叶变换: 一维离散傅里叶逆变换: 一维离散余弦变换对定义 一维离散余弦正变换: 一维离散余弦反变换: 一维连续小波变换对定义 一维连续小波变换,其总h(t)是小波母函数: 一维连续小波逆变换: 二维离

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

原理: 离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅里叶变换(DFT for Discrete Fourier Transform),但是只使用实数.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,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),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的). 使用场景: 离散余弦变换

MEDIA INFO 下载: https://mediaarea.net/en/MediaInfo/Download/Windows 摘要:          整理了一些基本视音频术语,用于入门和查询使用. H264: H264是视频的标准,是MPEG4-10,基于内容的高效编码方式. H.264/MPEG-4第10部分,或称AVC(AdvancedVideo Coding,高级视频编码),是一种视频压缩标准,一种被广泛使用的高精度视频的录制.压缩和发布格式.第一版标准的最终草案于 整理了一些基

一:前言 H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中, 一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整 的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续 以参考B的方式编码C帧,这样循

图像分割 8X8 颜色空间转换RGB->YCbCr 3个8X8的矩阵 离散余弦变换:(Discrete cosine transform),简称DCT. DCT转换后的数组中第一个是一个直线数据,因此又被称为“直流数据”,简称DC,后面的数据被称为“交流数据”,简称AC 经过颜色空间的转换,每一个8X8的图像块,在数据上表现为3个8X8的矩阵,紧接着我们对这三个矩阵做一个二维的DCT转换,结果矩阵仍为8X8.但,经过DCT转换,矩阵的“能量”被全部集中在左上角上的直流分量F(0,0)上,其他位置

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的

前言 H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛,最流行的.随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出,大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究,这大降低了人们使用H264的成本. 但为了用好H264,我们还是要对H264的基本原理弄清楚才行.今天我们就来看看H264的基本原理. H264概述 H264压缩技术主要采用了以下几种方法对视频数据进行压缩.包括: 帧内预测压缩,解决的是空域数据冗余问题. 帧间预测压缩(运动估计与补偿),解决的是时域数据冗徐问

JPEG算法解密 by jinchao   图片压缩有多重要,可能很多人可能并没有一个直观上的认识,举个例子,一张800X800大小的普通图片,如果未经压缩,大概在1.7MB左右,这个体积如果存放文本文件的话足够保存一部92万字的鸿篇巨著<红楼梦>,现如今互联网上绝大部分图片都使用了JPEG压缩技术,也就是大家使用的jpg文件,通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比,如此高的压缩率是如何做到的呢?        JPEG能够获得如此高的压缩比是因为使用了有损压缩技术,所谓有损压

作者:vivo 互联网数据库团队- Li Shihai 本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案. 一.从一个游戏开始 1.1 游戏找茬 请拿出你的秒表计时,在15秒时间内找出下面图片的差异. 时间到了,你发现两张图片的差异了吗? 二.智者的成长 在上面的游戏中,你可能你并没有发现两张图片间有任何差异,而实际上它们一张是3.7MB的jpg格式的原图,另外一张是大小为485KB的jpg格式压缩图片,只是大小不同.你可能会有些生气,愤愤不平到

--iOS多媒体 概览 随着移动互联网的发展,如今的手机早已不是打电话.发短信那么简单了,播放音乐.视频.录音.拍照等都是很常用的功能.在iOS中对于多媒体的支持是非常强大的,无论是音视频播放.录制,还是对麦克风.摄像头的操作都提供了多套API.在今天的文章中将会对这些内容进行一一介绍: 音频 音效 音乐 音频会话 录音 音频队列服务 视频 MPMoviePlayerController MPMoviePlayerViewController AVPlayer 摄像头 UIImagePicker