O kompresji obrazu vs. Dct

Kompresja obrazu to metoda, która zmniejsza rozmiar danych w celu zmniejszenia ilości miejsca wymaganego do przechowywania danych. Dyskretna transformacja cosinusowa (DCT) jest metodą przekształcania sygnału lub obrazu z domeny przestrzennej do komponentu częstotliwości. Jest to szeroko stosowana technika w kompresji obrazu.

1. Dlaczego DCT jest preferowany do kompresji obrazu?
2. Co to jest DCT w kompresji obrazu?
3. Czy DCT jest stratny lub bezstronny?
4. Dlaczego używamy DCT w algorytmie kompresji obrazu JPEG?

Dlaczego DCT jest preferowany do kompresji obrazu?

DCT można użyć do konwersji sygnału (informacji przestrzennej) na dane numeryczne („częstotliwość” lub „spektralna”), aby informacje obrazowe istnieją w formie ilościowej, którą można manipulować w celu kompresji. Sygnał obrazu graficznego można traktować jako sygnał trójwymiarowy.

Co to jest DCT w kompresji obrazu?

Definicja DCT

Dyskretna transformacja cosinusowa (DCT) reprezentuje obraz jako suma sinusoidów o różnych wielkościach i częstotliwościach. Funkcja DCT2 oblicza dwuwymiarową dyskretną transformacją cosinusową (DCT) obrazu.

Czy DCT jest stratny lub bezstronny?

Umożliwia to stosowanie techniki DCT do bezstratej kompresji obrazów. Jest to modyfikacja oryginalnego algorytmu DCT i zawiera elementy odwrotnej modulacji DCT i Delta. Jest to bardziej skuteczny algorytm kompresji bezstratów niż kodowanie entropii. Bezstratne DCT jest również znane jako LDCT.

Dlaczego używamy DCT w algorytmie kompresji obrazu JPEG?

DCT ma funkcję cosinus, która jest łatwiejsza do obliczenia, a liczba współczynników staje się mniejsza. Zatem DCT może powodować dokładniejszą rekonstrukcję obrazu, nawet jeśli JPEG jest stratną transformacją. Istnieje jeden krok zwany kwantyzacją, w którym mniej ważne piksele są odrzucane zgodnie z rozkładem częstotliwości.