Python二维离散余弦变换图像压缩应用（基于OpenCV）

最新推荐文章于 2024-07-30 22:12:05 发布

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分类专栏： python宝典

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/James_Ray_Murphy/article/details/79163705

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本文介绍了Python中使用二维离散余弦变换（DCT）进行图像压缩的应用。DCT特性使图像大部分能量集中在低频部分，适合于语音和图像处理。在图像压缩中，仅保存DCT后的低频系数，还原时能重构原始图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考：https://blog.youkuaiyun.com/James_Ray_Murphy/article/details/79163705

离散余弦变换的特征是将物体信息能量汇聚到低频成分，高频成分接近0，因此被用于语音和图像处理领域。

在图像压缩存储中，可以将原始图像进行二维离散余弦变换，然后存储含有信息的低频部分的数据。在图像还原过程中，通过这些携带信息的低频数据就可以还原原始大小的图像。

# -*- coding: -utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('d:/bgs.jpg', 0)  # 读取图片，
img1 = img.astype('float')  # 将uint8转化为float类型
img_dct = cv2.dct(img1)  # 进行离散余弦变换
img_dct_log = np.log(abs(img_dct))  # 进行log处理
img_recor = cv2.idct(img_dct)  # 进行离散余弦反变换
print(img_dct.shape)
zip_len=300
# 图片压缩，只保留100*100的数据
recor_temp = img_dct[0:zip_len, 0:zip_len]
recor_temp2 = np.zeros(img.shape)
recor_temp2[0:zip_len, 0:zip_len] = recor_temp
# 压缩图片恢复
img_recor1 = cv2.idct(recor_temp2)

# 显示
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('original')

plt.subplot(222)
plt.imshow(img_dct_log)
plt.title('dct transformed')

plt.subplot(223)
plt.imshow(img_recor)
plt.title('idct transformed')

plt.subplot(224)
plt.imshow(img_recor1)
plt.title('idct transformed2')

plt.show()
效果图如下：