dct图像压缩变换

⑴ dct 图像压缩

图像处理我不懂，你另外找人问吧，抱歉。

⑵ 对图像进行基于DCT压缩，

我正在做关于JPEG压缩的论文，希望得到用MATLAB编写基于离散正弦变换的图像压缩%计算二维DCT，矩阵T及其转置是DCT函数P1*X*P2的参数
B=blkproc(I,[8,

⑶ 数字图像压缩技术

⑷ 请教图像压缩中的颜色转换、DCT是怎样实现的

JPEG压缩格式是目前图像处理领域里面用得最广泛的一种图像压缩方式，它的实现主要分成四个步骤： 1．颜色模式转换及采样； 2．DCT变换（离散余弦变换）； 3

⑸ dct变换本身能不能压缩数据，为什么

dct变换本身不能压缩数据，以图像处理为例，dct变换只是将数据从空间域转换到频率域。但是dct变换之后的数据再用其他编码方法进行压缩可以实现很高的压缩比。

⑹ 你认为图像压缩的方式有哪些

去除多余数据·以数学的观点来看，这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合，图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码·减少表示数字图像时需要的数据量。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，因此，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面。图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中，图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与 抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。色度抽样，这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化，这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。变换编码，这是最常用的方法。

⑺ 为什么图像压缩中采用dct，而不采傅里叶变换

图像包含空间2维信息。DCT变换就是将空间2维信息变换到频域上。在频域上，可以利用人眼的视觉特性，进行压缩处理。

图像噪声包含高频信号分量。通过傅里叶变换，将图像变换到频域上。在频域上通过低通滤波，可以滤到高频噪声。

基本思路都很类似。即，如果一些数据在一个域里面不好处理，就把它变换到等效的另外一个域里处理。

⑻ 图像压缩为什么用DCT 而不用DFT DCT 和 DFT的区别

DCT是近似的KL变换，在JPEG的实验中，对比了几种变换的实验结果，DCT要比其他的要好。
DFT是离散傅立叶变换。

⑼ 各位大神，快帮帮我吧。是关于MATLAB的DCT图像压缩。

%IMG=imread('c.jpg');
IMG=imread('lena.jpg');
figure
imshow(IMG,[0,255]);%
title('原始图像');

I=rgb2gray(IMG);
J=dct2(I);
figure
subplot(1,2,1);
imshow(J,[0,255]);
title('dct变换图像');
colormap(jet(256));

J(abs(J)<10)=0;
subplot(1,2,2);
imshow(J,[0,255]);
title('dct-10变换图像');
colormap(jet(256));

K=idct2(J);
figure;
imshow(K,[0,255]);
title('dct2逆变换图像');

⑽ dct图像压缩运行后，结果大小不变是为什么

你拿10行10列的矩阵代替cameraman.tif 运行一下，就知道原因，虽然你说只保留10个系数，但其余的0经反变换后也用相同的字节数来储存，因此根本都没有变化。

光改以上的代码是实现不了真正的压缩的，JPEG压缩除了DCT变换，还需要编码的，编码才是真正的核心。