Re: 请问DCT可用于IMAGE COMPRESSION的关键原因是什么？# EE - 电子工程
l*j
1 楼
在图像压缩中选用 DCT 事多方面均衡的结果。主要有一下几点考虑：
1。从时域到频域变换的目的是减少像素在时域的相关性，同时将能量
集中到为数不多的几个 DCT coefficients 上。 DCT 在这方面
不是最好，但是已经是仅次于最好的了。
2。算法实现的复杂度。因为 DCT 容易实现，快速算法有很多。好像
一个8*8的矩阵通过十几次加减运算就可以得到其 DCT。 其实
视频和图像压缩的标准都是为了针对硬件实现而制定的，而不是考
虑软件的实现。这是很多刚入门的人往往容易忽略的一点。快速
的DCT算法可以非常容易地由硬件实现。
3。DCT 是正交单位变换，而且是线性的。其他的特性包括时域和频
域的能量守恒。而且 DCT(0,0) 等於时域信号的平均值，等等。
很多频域的处理都是基於这些特性才得以进行的。
DCT 有它自己的问题。主要是浮点运算在计算机实现时会有损失，
就是说 IDCT(DCT(A)) ！= A。 H.264 采用了新的整数变换。
都是整数运算，而且通过移位就可以完成。非常便於硬件实现。
你要提出自己的变换方法，首先要
1。从时域到频域变换的目的是减少像素在时域的相关性，同时将能量
集中到为数不多的几个 DCT coefficients 上。 DCT 在这方面
不是最好，但是已经是仅次于最好的了。
2。算法实现的复杂度。因为 DCT 容易实现，快速算法有很多。好像
一个8*8的矩阵通过十几次加减运算就可以得到其 DCT。 其实
视频和图像压缩的标准都是为了针对硬件实现而制定的，而不是考
虑软件的实现。这是很多刚入门的人往往容易忽略的一点。快速
的DCT算法可以非常容易地由硬件实现。
3。DCT 是正交单位变换，而且是线性的。其他的特性包括时域和频
域的能量守恒。而且 DCT(0,0) 等於时域信号的平均值，等等。
很多频域的处理都是基於这些特性才得以进行的。
DCT 有它自己的问题。主要是浮点运算在计算机实现时会有损失，
就是说 IDCT(DCT(A)) ！= A。 H.264 采用了新的整数变换。
都是整数运算，而且通过移位就可以完成。非常便於硬件实现。
你要提出自己的变换方法，首先要