Howtosignalprocessing
A compressão da imagem é um método, que reduz o tamanho dos dados para reduzir a quantidade de espaço necessário para armazenar os dados. A transformação discreta de cosseno (DCT) é um método para transformar um sinal ou imagem do domínio espacial para o componente de frequência. É uma técnica amplamente usada na compressão da imagem.
- Por que o DCT é preferido para a compressão da imagem?
- O que é DCT na compressão da imagem?
- É DCT com perda ou sem perdas?
- Por que usamos o DCT no algoritmo de compressão de imagem JPEG?
Por que o DCT é preferido para a compressão da imagem?
O DCT pode ser usado para converter o sinal (informações espaciais) em dados numéricos ("frequência" ou informações "espectrais") para que as informações da imagem existam em uma forma quantitativa que pode ser manipulada para compressão. O sinal para uma imagem gráfica pode ser pensado como um sinal tridimensional.
O que é DCT na compressão da imagem?
Definição do DCT
A transformação discreta de cosseno (DCT) representa uma imagem como uma soma de sinusóides de magnitudes e frequências variadas. A função DCT2 calcula a transformação bidimensional de cosseno discreto (DCT) de uma imagem.
É DCT com perda ou sem perdas?
Isso permite que a técnica DCT seja usada para compressão sem perdas de imagens. É uma modificação do algoritmo DCT original e incorpora elementos da modulação inversa de DCT e delta. É um algoritmo de compressão sem perdas mais eficaz do que a codificação de entropia. DCT sem perdas também é conhecido como LDCT.
Por que usamos o DCT no algoritmo de compressão de imagem JPEG?
DCT tem função cosseno que é mais fácil de calcular e o número de coeficientes se torna menos. Assim, o DCT pode resultar em uma reconstrução de imagem mais precisa, mesmo que o JPEG seja uma transformação com perdas. Há uma etapa chamada quantização em que pixels menos importantes são descartados de acordo com a distribuição de frequência.
