基于分块DCT变换的图像重建 Matlab 仿真

于 2023-09-12 15:31:11 发布
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本文介绍了如何在Matlab中使用分块DCT变换进行图像压缩和重建。通过选择8x8块大小对图像进行DCT变换，然后进行逆DCT变换以重建图像。尽管有损压缩会导致一定失真，但可以调整参数优化质量。

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基于分块DCT变换的图像重建 Matlab 仿真

图像压缩是数字图像处理中的重要任务之一。分块离散余弦变换（DCT）是一种常用的图像压缩方法，它将图像分成小块，并对每个小块进行DCT变换。本文将介绍如何使用 Matlab 对图像进行分块DCT变换和重建。

首先，我们需要准备一张输入图像。在本示例中，我们将使用名为"input_image.jpg"的图像。你可以根据自己的需要选择不同的图像。

% 读取输入图像
input_image = imread('input_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像（如果输入图像不是灰度图像）
gray_image = rgb2gray<
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基于分块DCT变换的图像压缩与重构matlab仿真
HackSquad的博客
08-07 251
DCT是离散余弦变换的缩写，是一种常用的信号处理技术，主要应用于数字图像处理、音频处理等领域。因此，图像压缩处理便应运而生，将图像数据进行有损压缩，达到减少数据量的效果。其中，分块DCT变换在图像压缩领域应用广泛，并具有较好的压缩性能。图像重构即将经过DCT变换的图像数据进行解码处理，还原出原始图像。为归一化的离散余弦基底。基于分块DCT变换的压缩算法主要采用了DCT变换的思想，并将其应用在每个块上。本篇文章，将简单介绍图像压缩中的分块DCT变换原理，并给出相应的matlab源代码，以供参考。
DCT变换、DCT反变换、分块DCT变换
星月夜话
10-20 3067
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。如果原始信号是图像等相关性较大的数据的时候，我们可以发现在变换之后，系数较大的集中在左上角，而右下角的几乎都是0，其中左上角的是低频分量，右下角的是高频分量，低频系数体现的是图像中目标的轮廓和灰度分布特性，高频系数体现的是目标形状的细节信息。一维DCT变换时二维DCT变换的基础，所以我们先来讨论下一维DCT变换。
DCT变换 / DWT变换 ----课堂笔记
yamgyutou的博客
03-10 1万+
之前也学过，但没有个具体总结，忘差不多了。 一、 DCT变换的全称是离散余弦变换（DCT），主要用于数据或者图像的压缩，由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值系数归零，这就是图像压缩中的量化...
DCT变换和DFT变换
Flyingzhan的博客
12-16 8857
DCT变换和DFT变换 1：DFT变换 这里我只谈论二维的DFT变换，有关一维的DFT，请查看一下博客，里面有详细介绍： https://blog.youkuaiyun.com/IMWTJ123/article/details/79831242 根据上面的公式，我们可以得到对应的离散傅里叶变换呃代码，下面是matlab版本的代码，和公式(12)是一一对应的，时间复杂度为（MN)^2，通常记成N^4...
【DCT笔记】DCT变换、DCT反变换、分块DCT变换
weixin_30609331的博客
08-31 1万+
DCT变换、DCT反变换、分块DCT变换 欢迎转载，但请注明出处！ 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...
基于图像分块DCT变换的压缩重构算法matlab仿真+仿真操作录像
10-14
《基于图像分块离散余弦变换（DCT）的压缩重构算法MATLAB仿真解析》 在信息技术领域，图像压缩是至关重要的一个环节，它能够有效地减少存储空间和传输带宽。基于图像分块的离散余弦变换（DCT）压缩算法是其中一种...
基于分块DCT变换的图像重构matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
05-06 196
基于分块DCT变换的图像重构是一种经典的图像压缩和恢复技术。它将图像分成多个小块，并对每个小块进行离散余弦变换（DCT）以获得频域表示。然后，通过保留某些频率分量和量化其余分量来压缩图像。最后，压缩的图像可以通过解码器进行解码和重构。在本文中，我们将详细介绍基于分块DCT变换的图像重构技术的原理、步骤和应用。一、原理分块DCT变换的原理是将一个二维图像分成多个小块，然后对每个小块进行离散余弦变换（DCT）。DCT将一个时域信号转化为频域信号，其系数表示了该信号的频率成分。
matlab-基于图像分块DCT变换的压缩重构算法matlab仿真-源码
09-15
标题中的"matlab-基于图像分块DCT变换的压缩重构算法matlab仿真-源码"指的是使用MATLAB编程语言实现的一种图像压缩技术，该技术基于DCT变换。DCT是一种广泛应用于图像和音频压缩的标准数学工具，因其在低频部分能...
DCT变换在图像压缩中的实现
lwwangfang的博客
08-17 3万+
对于各种信号，都可以说它是由多个振幅与频率不同的正弦或者余弦函数组成的。并且一个信号通常由一个直流信号DC（幅值保持不变的信号）和多个交流信号AC（幅值以某种频率周期性变化的信号）组成。而离散余弦变换（DCT)，就可以将一个源信号分解为DC分量和AC分量。 对于DCT来说，其定义为： 一维变换： 二维变换：在这当中，由于DCT变换时可分离的，所以，以8*8的图像块来说，可以先对列进行一维
matlab对一个8*8的灰度图像块做DCT正变换，然后量化，zigzag扫描，记录前面的非零数值。然后对非零数值恢复成8*8的矩阵，乘量化矩阵，DCT反变换，恢复成图像，并计算误差
qq_45847033的博客
11-13 3848
这个代码不完整，欢迎评论补充 % DCT编码实例 I=[52 55 61 66 70 61 64 73 63 59 66 90 109 85 69 72 62 59 68 113 144 104 66 73 63 58 71 122 154 106 70 69 67 61 68 104 126 88 68 70 79 65 60 70 77 63 58 75 85 71 64 59 55 61 65 83 87 79 69 68 65 76 78 94]; disp('原图像块为'); disp(I);
分块DCT算法
12-31
将图片读入，进行RGB到YUV的变换。接着进行分款DCT，量化。之后反量化，YUV到RGB，并显示处理前后的图像，
分块dct 的matlab程序
05-21
分块dct的matlab程序，很实用，很经典的一个程序，对于初学者很有帮组
数字图像处理DCT矩阵分块变换matlab程序
03-30
数字图像处理DCT矩阵分块变换matlab程序
图像的DCT算法
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一千零一夜的博客
06-27 8万+
一，背景介绍 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）舍弃高频系数（AC系数），保留低频信息（DC系数）。高频系数一般保存的是图像的边界、纹理信息，低频信息主要是保存的图像中平坦区域信息。 二，图像 二维DCT变换就是将二维图像从空间域转换到频率域。形象的说，就是计算出图像...
DCT算法的原理和优化
qq_20613513的博客
12-07 5万+
未经博主允许，禁止转载! 离散余弦变换（DCT for Discrete Cosine Transform）是与傅里叶变换相关的一种变换，它与离散傅里叶变换类似，但是只使用实数。 这种变化经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图像（包括静止图像和运动图像）进行有损压缩。在压缩算法中，现将输入图像划分为8*8或16*16的图像块，对每个图像块作DCT变换；然后舍弃高频的系数，并对余下...
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