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)

本篇是该系列的第五篇,承接上篇huffman解码,介绍接下来的两个步骤--反量化和逆zigzag变换,即IDCT前的两个步骤. 需要说明的是,这两个步骤可以颠倒,本人的实现是,先反量化,再逆ZigZag变换. 其实,这两步不需要太多说明,无非是查表对数据进行scale和数据重排,为了完整性,还是介绍一下吧. 1. 反量化 先拿到两个表,一个是解析文件头得到的量化表,另外一个是huffman解码得到的重建的8x8的block表.如下:       如何操作?对应位置相乘,即得到的反量化表:  2.

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

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

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:

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

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(¯﹃¯

[原创]继续我的项目研究,现在采用Libjpeg库函数来进行处理,看了库函数之后发现C语言被这些人用的太牛了,五体投地啊...废话不多说,下面就进入正题. Libjpeg库在网上下载还是挺方便的,这里就不附上来了,当然如果找不到的话,也可以发邮件给我,我的邮箱是gungnir2011@gmail.com. 打开库函数会看到有很多很多的文件,里面有两个解决方案,一个是apps,一个是jpeg.apps里面有5个工程,分别是用于压缩,解压,转换,读取JPEG中COM段,写入JPEG中COM段,COM

一直没搞明白TI 的Instaspin的SVPWM实现原理,最后只能在Matlab里仿真看看输出波形是不是和普通的SVPWM实现输出的波形一样,用M文件实现,下面是代码: clear all; theta = 0:1:360; vd = 0.0; vq = 1.15; Valpha = zeros(size(theta)); Vbeta = zeros(size(theta)); Vx = zeros(size(theta)); Vy = zeros(size(theta)); Vz = zer

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

据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中文参考.其中大部分是原文重点内容的翻译,并加入了一些注解. 一. 简介 先看一下使用FFTW编程的方法: #include <fftw3.h> ... { fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; ... in = (fftw_complex*) fftw_mall

据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中文参考.其中大部分是原文重点内容的翻译,并加入了一些注解. 一. 简介 先看一下使用FFTW编程的方法: #include <fftw3.h> ... { fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; ... in = (fftw_complex*) fftw_mall

背景 在重复图识别领域,对于识别肉眼相同图片,PHash是很有用的,而且算法复杂度很低.它抓住了 " 人眼对于细节信息不是很敏感 " 的特性,利用DCT变换把高频信息去掉,再加上合适&简单的二值化方式,使得算法效果比较鲁棒. PHash算法 附上python代码: def phash(image, hash_size=8, highfreq_factor=4): import scipy.fftpack img_size = hash_size * highfreq_facto

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J

1.任务说明 将LENA图像用JPEG方式压缩. 2.算法原理 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态 的数字图像数据压缩编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准. JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像. JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete C

离散余弦变换(英语:discrete cosine transform, DCT)是与傅里叶变换相关的一种变换,类似于离散傅里叶变换,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). 最常用的一种离散余弦变换的类型是下面给出的第二种类型,通常我们所说的离散余弦变换指的就是这种.它的逆,也就

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

0x00 隐写原理 Jphide是基于最低有效位LSB的JPEG格式图像隐写算法,使用JPEG图像作为载体是因为相比其他图像格式更不容易发现隐藏信息,因为JPEG图像在DCT变换域上进行隐藏比空间域隐藏更难检测,并且鲁棒性更强,同时Blowfish算法有较强的抗统计检测能力. 由于JPEG图像格式使用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)函数来压缩图像,而这个图像压缩方法的核心是:通过识别每个8×8像素块中相邻像素中的重复像素来减少显示图像所需的位数,并使用近

   一.简述 JPEG是一个压缩标准,又可分为标准JPEG.渐进式JPEG及JPEG2000三种: ①标准JPEG:以24位颜色存储单个光栅图像,是与平台无关的格式,支持最高级别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的.此类型图片在网页下载时只能由上而下依序显示图片,直到图片资料全部下载完毕,才能看到全貌. ②渐进式JPEG:渐进式JPG为标准JPG的改良格式,支持交错,可以在网页下载时,先呈现出图片的粗略外观后,再慢慢地呈现出完整的内容,渐进式JPG的文件比标准JPG的文件要来得小. ③JPEG20

JPEG是一个压缩标准,又可分为标准 JPEG.渐进式JPEG及JPEG2000三种: ①标准JPEG:以24位颜色存储单个光栅图像,是与平台无关的格式,支持最高级 别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的.此类型图片在网页下载时只能由上而下依序显示图片,直到图片资料全部下载完毕,才能看到全貌.②渐进式 JPEG:渐进式JPG为标准JPG的改良格式,支持交错,可以在网页下载时,先呈现出图片的粗略外观后,再慢慢地呈现出完整的内容,渐进式JPG的文件 比标准JPG的文件要来得小.③JPEG2000:新一代