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.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

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(¯﹃¯

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

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:

import numpy as npimport pylabwave_data =np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\bins\\4.b_le.bin", dtype=np.int16 , count=21220 )wave_data.shape = -1,2wave_data = wave_data.TN=88200start=0 #开始采样位置df = 1000/(N-1) # 分辨率freq = [df*n for n

JPEG图像压缩算法流程详解 JPEG代表Joint Photographic Experts Group(联合图像专家小组).此团队创立于1986年,1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得了ISO10918-1的认定. JPEG是一种有损压缩. 色彩空间转换 图片由RGB色彩空间转换到YUV色彩空间,转换关系如下 一般来说U,V是有符号的数字,但这里通过加上128,使其变为无符号数,方便存储和计算 采样 研究发现,人眼对亮度变换的敏感度比色彩变换的敏感度高.因此,可以认为Y分量比U,

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

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

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

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

本次记录的几种截图对比方式,主要是为了在进行手机自动化测试时,通过截图对比来判断测试的正确性,方式如下: # -*- coding: utf- -*- ''' 用途:利用python实现多种方法来实现图像识别 author:SYW ''' import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 最简单的以灰度直方图作为相似比较的实现 def classify_gray_hist(image1,image2,size

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

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

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)

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