一、引言DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。DCT变换在当前的图像分析已经
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2023-09-04 13:19:40
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编码原理详解（二）----变换编码
原创
2018-01-30 08:55:06
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新的一年，好好科研！！！！！！变换编码用于预测后的残差块上，变换后得到的变换系数中低频分量集中在块的左上角高频分量在右下角。大尺寸变换块高频系数置零在VTM5中，变换编码的块最大尺寸可达64x64，这对于高分辨率的视频（例如1080p和4K视频）非常有用。对于尺寸（宽或高，或宽和高）达到64的变换块，将其高频系数置零只保留其低频系数。例如，对于MxN的变换块，M是块的宽N是块的高，当M...
原创
2021-07-09 15:22:30
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## DCT变换及其在图像编码中的应用
### 概述
DCT（Discrete Cosine Transform）是一种数学变换方法，常用于信号处理和图像编码中。在图像编码中，DCT变换可以将图像从空域转换到频域，以提取图像中的频域特征，并实现图像的压缩和编码。
本文将介绍DCT变换的原理和应用，并使用Python实现DCT变换编码的示例代码。
### DCT变换原理
DCT变换是一种离
原创
2023-09-29 04:44:08
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绝大多数图像都有一个共同的特征：平坦区域和内容缓慢变化区域占领一幅图像的大部分，而细节区域和内容突变区域则占小部分。也能够说，图像中直流和低频区占大部分，高频区占小部分。这样，空间域的图像变换到频域或所谓的变换域，会产生相关性非常小的一些变换系数，并可对其进行压缩编码。即所谓的变换编码(Transf
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2018-01-10 14:12:00
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%设置压缩比crcr = 0.5;%读入并显示原始图像I1 = imread('lena512.bmp');figure(1);imsho
原创
2022-10-10 15:24:08
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设置eclipse在新建了一个jsp中文件之后将字符编码自动设为utf-8字符编码： window --> preferences --> web -->JSP Files，选择右侧creating files组中的encoding 为UTF-8编码就可以了。eclipse修改默认编码：如果要使插件开
JPEG标准主要采用了基于块的DCT变换编码，同时综合应用了游程编码和霍夫曼编码等。其有损压缩算法编码的大致流程如下：第一步，对图像块（把整个图像分成多个 \( 8 \times 8 \) 子块）进行DCT变换，得到DCT系数；第二步，根据量化表对DCT系数进行量化；第三步，对DCT系数中的直流（DC）系数进行差分预测，对交流（AC）系数按Zig-Zig顺序重新排序；第四步，对第三步得到的系数
变换？指的是把图像中的各个像素通过一种数学变换（如傅立叶变换、正交变换等）从一种空间变换到一种空间（如频率域、正交矢量空间），信号在时域或空域信息冗余度大，而变换后参数之间相关性很小或者不相关，减少了数据量。利用人的视觉特性—对高频细节不敏感，滤除高频系数、保留低频系数，对变换后的信号进行量化与编码操作，达到数据压缩的效果。最后再在接收端对信号译码、反变换恢复原图。预测编码可以去除图像数据的时间和
3. 变换编码理论基础 Theoretical Foundations of Transform Coding本文主要讲述一种编码方式，对应上一篇博客中，将图片编码为latent representation的算法
论文地址为Theoretical Foundations of Transform Coding 本文主要讨论了几种有损信源编码的方案，信源编码组成为编码器+解码器，将像素级的向量映
不出门、不聚集，抗击疫情不给国家添麻烦。不可分离变换：整个变换就是一个二维矩阵乘法过程。可分离变换：将二维矩阵乘法分为水平和垂直方向两个一维向量乘法，复杂度较低。二次变换：就是在主变换（Primary transform）之后对频域信号进行第二次变换，将信号从一个变换域转换至另外一个变换域，之后再进行量化，熵编码等操作，其目的是进一步去除统计冗余。在VTM5中低频不可分离变换 (L...
原创
2021-07-09 15:22:28
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在VTM中允许对使用帧间预测的CU进行子块变换( sub-block transform,SBT)。在SBT模式下，只需要对残差块的一个子部分进行变换处理。当这个帧间预测块的cu_cbf=1时，需要传输一个标志位cu_sbt_flag表示是对整个残差进行处理还是只对其进行部分处理。对前一种情况需要解析其帧间MTS信息决定其使用的变换类型。对于后一种情况对需要处理的部分使用自适应变换对于其他部分残差...
原创
2021-07-09 15:24:31
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1.编码的转换1 s1 = "汤圆"
2 s2 = s1.encode("utf-8") 将s1的Unicode编码转换成utf-8格式的编码
3 s3 = bs.decode("utf-8") 将s2的utf-8格式的编码转换成Unicode的编码
4 bs2 = s2.encode("gbk") 将bs的Unicode格式的编码转换成gbk格式的编码 2.文件的操作流程
实验三 图像的DCT变化及量化一、问题描述利用matlab，将road.tif彩色图像的分辨率转换为256*256，将图片转化为double数据类型，再利用T=dctmtx(8)建立一个8*8的DCT变换矩阵。将图像I划分为多个8*8的图像块B，对每一个图像块B进行DCT变换（D=T*B*T’），接着对结果采用四种量化方案：只保留直流系数；保留直流系数和前9个交流系数；保留直流系数和前35个交流系
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2023-11-06 12:51:24
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1.算法概述我们使用11或13维特征向量表示图像中的每个像素。两个特征用于表示像素之间的空间关系；由图像尺寸规格化的x和y像素坐标。对于灰度图像，一个特征是低通表示，它捕获平均图像强度。（低通r、g和b平面用于彩色图像）。我们使用8个特征来表示纹理信息，使用对一组定向过滤器的响应。最后，利用主成分分析法对特征空间进行降维。详细说明如下。二、a、平均灰度（和颜色信息）我们使用中值滤波从图像中提取平均
原创
2022-12-27 12:04:29
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从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在
# Java换编码
在Java编程中，我们经常需要处理不同的字符编码。字符编码是将字符转换为特定的编码形式，以便在计算机系统中存储和传输。在处理文本数据时，正确的字符编码非常重要，否则可能会导致乱码问题或数据损坏。本文将介绍Java中如何进行字符编码的转换，以及一些常见的编码问题和解决方法。
## 字符编码基础知识
在计算机中，字符编码将字符映射到字节序列，以便在存储或传输中使用。常见的字符
原创
2023-07-23 15:05:58
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变换编码(1)大尺寸变换块舍弃高频系数（2)多核变换技术 视频的变换编码是指将帧内预测和帧间预测得到的残差信号从空间域转换至变换域，用变换系数来表示，使得能量较为分散的残差信号在变换域变得相对集中，达到进一步去除二维矩阵中预测残差的统计冗余的口的。变化编码是视频混合编码框架中的一个重要环节，为视频压缩后期的量化操作做前期准备，变换编码本身是无损的，但后续的量化却是有损的。口前视频编码标准采用离
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。 离散余弦变换（DCT）是N.Ahmed等人在1974年提出的正交变换方法。它常被认为是对语音和图像信号进
# MySQL 转换编码的完整指南
在使用 MySQL 数据库时，不同的编码在数据存储和检索中扮演着至关重要的角色。编码决定了如何将字符转换为字节，以及如何从字节中恢复字符。当我们的应用程序需要支持多种语言或处理用户输入时，掌握 MySQL 中的编码转换显得尤为重要。本文将带领你深入探讨 MySQL 中的编码转换，包括如何更改数据库和表的字符集，以及如何进行数据的编码转换。
## 什么是字符集
