opencv3/C++ 离散余弦变换DCT方式

2023-08-04 17:04:04 82

离散余弦变换/Discretecosinetransform，

根据离散傅里叶变换的性质，实偶函数的傅里叶变换只含实的余弦项，而数字图像都是实数矩阵，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)。

离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。因此也可以在图像压缩算法中用来进行有损压缩。（如JPEG压缩编码）

OpenCV中dct()

在OpenCV中有专门进行离散余弦变换的函数dct()。

dct()函数执行1D或2D浮点数组的正向或反向离散余弦变换（DCT）：

N个元素的一维向量的正余弦变换：

该函数通过查看输入数组的标志和大小来选择操作模式：

如果（flags＆DCT_INVERSE）==0，则函数执行向前的1D或2D变换。否则是一个逆1D或2D变换。

如果（flags＆DCT_ROWS）！=0，则函数执行每行的一维变换。

如果数组是单列或单行，则该函数执行一维变换。

如果以上都不是，则该函数执行2D变换。

目前dct支持偶数大小的数组（2,4,6…）。对于数据分析和逼近，可以在必要时填充数组。另外，函数性能对数组大小的依赖性非常大，而不是单调的。在当前实现中，大小为N的矢量的DCT通过大小为N/2的矢量的DFT来计算。因此，最佳DCT大小N1>=N可以计算为：

size_tgetOptimalDCTSize（size_tN）{return2*getOptimalDFTSize（（N+1）/2）;}
N1=getOptimalDCTSize（N）;

dct()参数

src输入浮点数组。

dst输出与src大小和类型相同的数组。

flags转换标志

opencv示例

#include
#include
#include
#include
usingnamespacestd;
usingnamespacecv;
intmain()
{
Matsrc=imread("E:\\image\\sophie.jpg",0);
if(src.empty())
{
cout<<"theimageisnotexist"<
可以看到因为第一幅图像的细节较少，因此DFT变换数据主要集中在左上方（低频区域），高频区域大部分为0：


而第二幅图像相对而言具有较为丰富的细节，因此相对于第一幅图像中间区域出现了大量的非0值：


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