如何使用OpenCV3的C接口进行离散余弦变换(DCT)?
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离散余弦变换(DCT)是利用离散余弦函数的属性对数字图像进行变换的一种方法。其核心思想是根据余弦函数的性质,将图像数据分解为包含实际余弦项的系数。与离散傅里叶变换(DFT)不同,DCT仅包含实际的余弦项,而不涉及正弦项。这使得DCT在图像处理中特别有效,因为数字图像通常可以很好地表示为余弦函数的组合。
离散余弦变换/Discrete cosine transform,
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。
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离散余弦变换(DCT)是利用离散余弦函数的属性对数字图像进行变换的一种方法。其核心思想是根据余弦函数的性质,将图像数据分解为包含实际余弦项的系数。与离散傅里叶变换(DFT)不同,DCT仅包含实际的余弦项,而不涉及正弦项。这使得DCT在图像处理中特别有效,因为数字图像通常可以很好地表示为余弦函数的组合。
离散余弦变换/Discrete cosine transform,
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。

