opencv3/C++ 離散余弦變換DCT方式
離散余弦變換/Discrete cosine transform,
根據(jù)離散傅里葉變換的性質(zhì),實(shí)偶函數(shù)的傅里葉變換只含實(shí)的余弦項(xiàng),而數(shù)字圖像都是實(shí)數(shù)矩陣,因此構(gòu)造了一種實(shí)數(shù)域的變換——離散余弦變換(DCT)。
離散余弦變換具有很強(qiáng)的”能量集中”特性,左上方稱為低頻數(shù)據(jù),右下方稱為高頻數(shù)據(jù)。而大多數(shù)的自然信號(hào)(包括聲音和圖像)的能量都集中在離散余弦變換后的低頻部分。因此也可以在圖像壓縮算法中用來進(jìn)行有損壓縮。(如JPEG壓縮編碼)
OpenCV中dct()
在OpenCV中有專門進(jìn)行離散余弦變換的函數(shù)dct()。
dct()函數(shù)執(zhí)行1D或2D浮點(diǎn)數(shù)組的正向或反向離散余弦變換(DCT):
N個(gè)元素的一維向量的正余弦變換:
該函數(shù)通過查看輸入數(shù)組的標(biāo)志和大小來選擇操作模式:
如果(flags&DCT_INVERSE)== 0,則函數(shù)執(zhí)行向前的1D或2D變換。否則是一個(gè)逆1D或2D變換。
如果(flags&DCT_ROWS)!= 0,則函數(shù)執(zhí)行每行的一維變換。
如果數(shù)組是單列或單行,則該函數(shù)執(zhí)行一維變換。
如果以上都不是,則該函數(shù)執(zhí)行2D變換。
目前dct支持偶數(shù)大小的數(shù)組(2,4,6 …)。對(duì)于數(shù)據(jù)分析和逼近,可以在必要時(shí)填充數(shù)組。另外,函數(shù)性能對(duì)數(shù)組大小的依賴性非常大,而不是單調(diào)的。在當(dāng)前實(shí)現(xiàn)中,大小為N的矢量的DCT通過大小為N / 2的矢量的DFT來計(jì)算。因此,最佳DCT大小N1 > = N可以計(jì)算為:
size_t getOptimalDCTSize(size_t N){return 2 * getOptimalDFTSize((N + 1)/ 2); } N1 = getOptimalDCTSize(N);
dct()參數(shù)
src 輸入浮點(diǎn)數(shù)組。
dst 輸出與src大小和類型相同的數(shù)組。
flags 轉(zhuǎn)換標(biāo)志
opencv示例
#include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\core\mat.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("E:\\image\\sophie.jpg", 0); if(src.empty()) { cout << "the image is not exist" << endl; return -1; } resize(src, src, Size(512, 512)); src.convertTo(src, CV_32F, 1.0/255); Mat srcDCT; dct(src, srcDCT); imshow("src", src); imshow("dct", srcDCT); waitKey(); return 0; }
可以看到因?yàn)榈谝环鶊D像的細(xì)節(jié)較少,因此DFT變換數(shù)據(jù)主要集中在左上方(低頻區(qū)域),高頻區(qū)域大部分為0:
而第二幅圖像相對(duì)而言具有較為豐富的細(xì)節(jié),因此相對(duì)于第一幅圖像中間區(qū)域出現(xiàn)了大量的非0值:
以上這篇opencv3/C++ 離散余弦變換DCT方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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