数字图像处理 离散余弦变换(DCT)和峰值信噪比(PSNR)

已于 2022-04-22 17:43:00 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 数字图像处理从入门到精通 文章标签： 离散余弦变换 均方误差 峰值信噪比 傅里叶分析 图像处理
于 2021-11-20 12:27:22 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/121437383
本文介绍了离散余弦变换（DCT）及其在图像处理中的应用，探讨了峰值信噪比（PSNR）的概念，用于评估图像质量。同时，提供了C++、Python以及OpencvSharp的相关代码示例，用于计算DCT后的图像PSNR和比特率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        求输入图像和经过离散余弦逆变换之后的图像的峰值信噪比。并求出离散余弦逆变换的比特率。

        一、名词简介

        DCT - 离散余弦变换，在（声音、图像）数据压缩中得到了广泛的使用。

        PSNR - 峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio）缩写为PSNR，用来表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值，可以显示图像画质损失的程度。峰值信噪比越大，表示画质损失越小。

        MSE - 均方误差，（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。

        二、参考c++代码

#include <opencv2/core.hpp>
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