dct

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次元（8 * n）x（8 * n）のの画像があり、m = n-1とします。トン行を減少させることによってから得られた切出し画像dimentions（8×m個）×（8×m個）のJ Iはを考慮し、上記の下から8-T行、左からK列を形成しますおよび8-k右の列のフォーム。トンとK両方が0に等しく、またはその両方が8に等しい場合、JのDCTマトリックスはのDCTマトリックスの "部分行列" であるI

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フーリエ

DCT 1X8データのテキスト検出の前に基づいて画像圧縮を変換[8,16,24,32,40,48,56,64] - （dct8） - >[100、 - 52,0、-5,0、-2,0,0.4]。 [100、-52,0、-5] - （idct8） - >[0、0、0、0]のように、1x4データの逆DCTを取ると、 8,15,24,32,40,48,57,63]。すなわち、我々はほぼ同じデータを得る。

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イメージをブロックに分割してそれらのdctを取る方法

イメージをk * k個のブロックに分割し、各ブロックのdctを取りたいと思います。イメージのサイズをブロックのサイズの整数倍にするためにゼロ埋めを追加します。私はこのコードを書いていますが、私はブロックのdctを取って、画像の同じサイズの行列に結果を入れる方法がわかりません。 [m,n]=size(I); m1=floor(m/K); n2=floor(n/K); if(m1~=m/K)

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2d DCTプログラムが動作しない

私のプロジェクトでは、この2D DCTイメージを作成する必要があります。コードに式を正しく翻訳しました。論理的にはすべてうまく見えますが、必要な結果は得られません。私は3x3の行列の結果を確認するためにmatlabの関数で集計しましたが、間違っています。また、私が何をどのようにコーディングしたかによって、実際のイメージ操作には計算時間がかかります。ループを減らし、プログラムのエラーを指摘する

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この2D DCTコードは実際にどのように機能しますか？ここで

コードは次のとおりです。 void dct(const tga_image *tga, double data[8][8], const int xpos, const int ypos) { int i,j; double in[8], out[8], rows[8][8]; /* transform rows */ for (j=0; j<

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Python scipy画像上の小さいブロック上のDCT

私は、pythonの画像配列に対してscipy.fftpack.dctとscipy.fftpack.idctを使用しています。しかし、イメージ全体に適用するのではなく、イメージ内の個々の8x8ブロックに適用したいと考えています。これは私が私が午前問題は、私は8×8ブロックにDCTを適用すると、その後、IDCT右その後、すべての情報が失われることである。この from PIL import Imag

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2D配列の数値演算が1つ多いと、2D配列内の値が正しくありません

私のコードで問題の原因を見つけようとしています。 FDCTHorizontalは2D配列内のすべての数値を変換し、IDCTHorizontalはそれらを変換する必要があります。メソッドは、各メソッドの内部で同じ要素に対して1つの数学演算が行われた場合にのみ機能します。 2つの操作が行われた場合、返された2D配列IDCTHorizontalは、FDCTHorizontalと同じではありません。引

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直接DCTと行および列DCTの違いは何ですか？

ダイレクトDCTは行と列の方法を使用するのと比べて高速ですが、どれが正確に動作するのですか？私はインターネット上のすべてを検索しましたが、私はリソースを見つけることができないようです。

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Pythonで2D離散コサイン変換を実装したIssiue

私はZhao Kochステガノグラフィの方法をmatlabからPythonに書き直そうとしています。それらはMATLABであるように最初の2つの手順が：ステップ1： A = imread(casepath); # Reading stegonography case image and aquiring it's RGB values. In my case it's a 400x400 PN

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変更されたJPEGデコーダのための8ポイント1d DCTの高速実装

私はWebで使用するためのカスタムビデオコーデックを開発してきました。カスタムコーデックは、javascriptとhtml5 Canvas要素によって提供されます。私はこの質問の一番下にリストしたい理由がいくつかありますが、最初に私がこれまで行ってきたことと、なぜ私が高速DCT変換を探しているのかを説明したいと思います。すべてのビデオ圧縮の背後にある主要なアイデアは、お互いに次のフレームは類似