一.引言 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,在接收端恢复原始的图像信息.DCT变换在当前的图像分析已经压缩领域有着极为广大的用途,我们常见的JPEG静态图像编码以及MJPEG.MPEG动态编码等标准中

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

DCT(Discrete Consine Transform),又叫离散余弦变换,它的第二种类型,经常用于信号和图像数据的压缩.经过DCT变换后的数据能量非常集中,一般只有左上角的数值是非零的,也就是能量都集中在离散余弦变换后的直流和低频部分. 1. 一维DCT变换 一维DCT变换共有8中,其中最实用的是第二种形式,公式如下: \[F(u)=c(u)\sum_{i=0}^{N-1}f(i)\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}u]}\] \[c(u)=\begin{cases}\s

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

DCT变换是一种与FFT变换紧密相连的数学运算,当函数为偶函数是,其傅立叶展开式只有余弦项,因些称为余弦变换,其离散化的过程称为DCT(离散余弦)变换.下面我们就推导下H.264的4x4整数DCT公式. 首先给出DCT变换的定义,其变换公式可以写成:Y = AXAT,这里A为单位正交距阵,满足:I = AAT,距阵A的公式如下:

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

算法说明: 图像的Radon变换是每个像素的Radon变换的总和. 该算法首先将图像中的像素分成四个子像素,并分别投影每个子像素,如下图所示. 根据投影位置和箱体中心之间的距离,每个子像素的贡献按比例分成两个最近的仓.如果子像素投影击中仓的中心点,则轴上的仓将获得子像素的全部值,或像素值的四分之一.如果子像素投影命中两个分区之间的边界,则子像素值在分区之间被均匀分割. 语法: R = radon(I, theta)[R,xp] = radon(...)[___]= radon(gpuarrayI

1. block_divide % 返回的块向量构成的矩阵,其维度信息为 K^2 * N,每一列由块构成的列向量 function P = block_divide(I, K) r = size(I, 1)/K; c = size(I, 2)/K; P = zeros(K^2, r*c); f = @(A) A(:); for i = 1:r, for j = 1:c, P(:, (i-1)*c+j) = f(I(K*(i-1)+1:K*i, K*(j-1)+1:K*j)); end end e

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义 正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义 欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,

课程要求 Assignment IV Transform + Quantization + Entropy Coding Input: an intra-frame or a residue picture after motion compensation. Task: Code the input picture into a bitstream  and decode the picture from the generated bitstream. Specifications: Imp

1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于DCT的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解基于DCT的图像数字水印技术,掌握基于DCT系数关系的图像水印算法原理,设计并实现一种基于DCT的数字水印算法. 3. 实验条件 (1) Windows 2000或Windows Xp以上操作系统: (2) MATLAB 6.5以上版本软件: (3)图像文件 4. 实验原理  基于DCT的图像数字水印 在信号的频域(变换域)中隐藏信息要比在时域中嵌入信息具有更好的鲁棒性.一幅图像经过时域到频域的

一.实验目的:熟悉变换编码的图像压缩方法 二.实验内容:以所给图像为例,采用dct进行图像压缩编码,通过改变模板矩阵中非零元素的个数,得到不同缩编码图像, 根据公式 ,编写程序计算原图像和dct变换后得到的图像之间的均方误差.用到的matlab函数为im2double,dctmtx,blkproc. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 先上实验要用到的图片 下面的程序的模板

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

搞了这么久音频算法,有些细节还没有很清楚. 比如DFT和DCT有哪些区别,DFT系数为什么会是对称的,同样帧长的数据,各自的频域分辨率是多少? 今天决定搞清楚这些问题, 首先DFT的系数对称(2N点的数据做DFT,变换系数关于N点位置对称)是因为DFT的的变换基是对0-2π分析的,因为0到π和π到2π对称所以会对称.可以参见DFT公式 而DCT的系数就不会对称(2N点的数据做DCT,变换系数不对称)是因为DCT的变换基是对0-π分析的,故不会存在变换关系,可参加DCT变换.(以DCT2型为例子)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

上次讲到了DCT变换的推导过程,这次主要给大家讲下IDCT反变换的推导过程.建议大家先看上次讲的DCT变换公式推导过程.这样在看这篇文章时会容易很多!话不多说,让我们开始IDCT的旅程吧! IDCT反换可以表示为:X = AT Y A = CTBTYBC.展开如下

这学期当本科生数字图像处理的助教老师,为使学生更好地理解DCF和DFT之间的关系给出三题,大家可以思考一下,看一下自己对这些最简单的变换是否真正理解. 1.求解序列f(n)=[2,3,3,4,4,3,2,1]的DFT变换,并画出对应的时域图像f(n).频域图像F(u),频谱及相位谱. input f(n) |F(u)| |P(u)| 2.求解序列f1(n)=[2,3,4,4]的DCT变换和序列f2(n)=[4,4,3,2,2,3,4,4]的DFT变换,画出对应的频谱,并分析它们之间的关系. 提示