Howtosignalprocessing
- Warum diskrete Cosinus -Transformation DCT bei der Bildkomprimierung häufig verwendet wird?
- Warum wurde DCT als Transformationsdomäne für JPEG ausgewählt??
- Was ist 2D DCT in der Bildverarbeitung?
Warum diskrete Cosinus -Transformation DCT bei der Bildkomprimierung häufig verwendet wird?
Diskrete Cosinus -Transformation wird in der Verlustbildekomprimierung verwendet, da sie eine sehr starke Energieverdichtung aufweist, i.e., Seine große Informationsmenge wird in sehr niedriger Frequenzkomponente eines Signals gespeichert und andere Frequenz mit sehr geringen Daten mit sehr geringer Anzahl von Bits (normalerweise höchstens 2) gespeichert werden ...
Warum wurde DCT als Transformationsdomäne für JPEG ausgewählt??
DCT hat eine Cosinusfunktion, die leichter zu berechnen ist und die Anzahl der Koeffizienten weniger wird. Somit kann DCT eine genauere Bildrekonstruktion hervorrufen, selbst wenn es sich bei dem JPEG verletzte Transformation handelt. Es gibt einen Schritt, der als Quantisierung bezeichnet wird, bei dem weniger wichtige Pixel gemäß der Frequenzverteilung verworfen werden.
Was ist 2D DCT in der Bildverarbeitung?
Die diskrete Cosinus -Transformation (DCT) repräsentiert ein Bild als Summe von Sinusoiden unterschiedlicher Größen und Frequenzen. Die DCT2-Funktion berechnet die zweidimensionale diskrete Cosinus-Transformation (DCT) eines Bildes.
