“DTFT”是“Discrete Time Fourier Transformation”的缩写，中文术语是“离散时间傅立叶变换”。传统的傅立叶变换（FT）一般只能用来分析连续时间信号的频谱，而计算机只会处理离散的数字编码消息，所以现代社会需要对大量的离散时间序列信号进行傅立叶分析。DTFT就是IT领域中对离散时间信号进行频谱分析的数学工具之一。一、定义设有离散时间序列x（n），则其离散时间傅立叶
转载
2024-01-10 14:47:19
137阅读
数学表达式：1. Abel变换（Abel transform）是一种积分变换，常用于球对称或轴对称函数的分析，其数学表达式为： &nbs
转载
2023-11-28 09:24:14
293阅读
# 实现" dct 逆变换 python" 教程
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现“dct 逆变换 python”。这个过程可能对于刚入行的小白来说有些困难，但只要跟着我的步骤一步一步来，你就能成功完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[初始化输入信号]
C[进行 DCT 逆变换]
D[输出结果
原创
2024-04-03 05:10:41
54阅读
# 图像 DCT 变换及逆变换的科普
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种重要的信号处理技术，广泛应用于图像压缩、处理和分析等领域。它通过将空间域的图像信号转换为频率域信号，将图像的能量集中在较少的低频分量中，从而实现数据的压缩。
## DCT 原理
DCT 通过线性变换将图像中的像素点转换为相应的频率成分。在图像压缩中，DCT 主要用于JPEG
一，前期回顾：上一节主要讲了傅里叶基数到傅里叶变换，其主要的思想可以总结为两句话。对于傅里叶基数，“一个周期连续的波形可以由多个其周期整数倍的波形组合而成！” 由此给出了公式并进行了系数推导。从傅里叶基数到傅里叶变换的 idea 为 “ 把周期信号的周期逐渐扩大，当接近无穷大，这样周期信号不就成了非周期的！” 最终我们得出的结论是：我们能够将时域中非周期连续的信号通过傅里叶变换华丽转身到频域中连续
转载
2023-08-23 14:54:30
147阅读
## 图像DCT逆变换与量化表
在图像处理中，离散余弦变换（DCT）是一种经典的变换方法，它将图像从空域转换到频域，通常用于压缩和去噪。在DCT变换的过程中，图像会被分成若干个小块，每个小块都会被转换为频域的系数。而逆变换则是将频域的系数重新转换回空域，还原成原始的图像。
在逆变换的过程中，我们还需要考虑到量化表的作用。量化表是一种矩阵，用于将DCT系数进行量化，从而减小图像数据的大小。通过调
原创
2024-04-01 05:17:40
290阅读
DCT变换DCT又称离散余弦变换，是一种块变换方式，只使用余弦函数来表达信号，与傅里叶变换紧密相关。常用于图像数据的压缩，通过将图像分成大小相等(一般为8*8)的块，利用DCT对其进行变换，得到更加简洁的数据。因为图像像素间存在较大的空间相关性，DCT可以大大减小这些相关性，使图像能量集中在左上角区域，从而利于数据压缩。变换后得到的数据称为DCT系数。这一过程是无损的。二维DCT变换这里来看看二维
转载
2024-02-05 10:17:56
660阅读
绪论 Abel逆变换常用于对于三维物体的重建中。Abel变换（Abel Transform）的意义为一个轴对称函数到向一个平面的投影，而Abel逆变换则是通过投影反演出原轴对称函数。其实际意义在于对某些轴对称的光源进行记录时可以通过平面记录器件还原出原有光源光强的三维分布，对于医学重建、火焰重建等有重要意义。研究现状 A
转载
2023-10-11 10:59:50
131阅读
# Python实现图像DCT变换并通过DCT逆变换矩阵相关系数置0
图像处理是计算机视觉领域的重要分支，离散余弦变换（DCT）作为一种经典的变换方法，广泛应用于图像压缩和特征提取等任务。本文将介绍如何使用Python实现图像的DCT变换，并通过将DCT逆变换矩阵的相关系数置0，以实现图像的降噪。
## DCT基本概念
DCT可以有效地将信号从时域（空间域）转换到频域。其主要优势在于，可以将
原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85299446 数字图像都是实数矩阵，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。因此也可以在图像压缩算法中用来进行有损压缩。（如JPEG压缩编码）cv::Mat
原创
2022-01-25 13:59:44
1690阅读
【说明】 看的教程书上是用的opencv基于C的函数，但是在代码实现过程用的是C++的函数。因此，下文中的函数介绍和示例代码会有一些出入，理解效果就好，都是通用的。一、卷积（convolution）一个特殊卷积所实现的功能是由其卷积核的形式决定的。这个核本质是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点（anchor point）通常位于数组的中心。数组的大小成为核支撑（support of
转载
2024-05-08 23:43:02
78阅读
DCT变换可谓是JPEG编码原理里面数学难度最高的一环，我也是因为DCT变换的算法才对JPEG编码感兴趣。这一章我就把我对DCT的研究心得体会分享出来。1.离散余弦变换(DCT)介绍如果想深入了解这一章，就需要从傅里叶变换开始。学过《信号与系统》或者《数学信号处理》的朋友，肯定都对傅里叶变换这一章特别有印象（mengbi），这里有一个对于理解傅里叶变换有很大的帮助。我们从离散傅里叶变换也就是DFT
转载
2023-07-10 22:07:21
151阅读
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
转载
2023-09-04 13:19:40
286阅读
在数字图像处理中，为了同时减弱或去除数字图像数据相关性，可以用二维离散余弦变换，将图像从空间域转换到DCT变换域。定义一个大小为M*N的图像g(i,k)，二维离散余弦变换G(m,n)为图像(m,n)在0,1,2,...N-1的DCT域系数，相应的二维离散余弦变换公式为： &nbs
转载
2023-11-23 14:58:08
245阅读
逆变换采样（英语：inverse transform sampling），又称为逆采样（inversion sampling）、逆概率积分变换（inverse probability integral transfor米
原创
2023-11-06 13:53:41
315阅读
在图像处理领域中，经常通过极坐标与笛卡尔直角坐标的互转来实现图像中圆形转为方形，
原创
2022-12-18 00:18:12
3279阅读
点赞
一、在opencv中实现图像的傅里叶变换傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数； 傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。正变换：dft = cv2.dft(src, dst=None)参数：src: 输入图像，要转换成np.float32格式dst:参数是可选的, 决定输出数组的大小。默认输出数组的大小和输入图像大小一样。如果输出结果比输入图像大，输入图
转载
2023-10-21 23:07:18
116阅读
1、逆变换
恒等变换，定义：Ix : Rn->Rm, In(X) = X；相当于从自身到自身的变换；
逆变换定义，变换Fx : Rn->Rm, 如果存在F‘y : Rm->Rn, F'oF = In 且 FoF' = Im，F’称之为F的逆变换，也可以叫逆函数； 这两个条件实际上时可以相互证明的；从形式上也可以看出F和F’互为逆函数。
F存在
转载
2023-11-13 22:59:35
139阅读
# 深入理解PyTorch中的DCT变换
离散余弦变换（DCT）是一种在信号处理和图像处理领域非常重要的变换。它通常用于数据压缩，例如JPEG图像压缩。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及在实际应用中的一些示例。
## DCT的基本概念
离散余弦变换（DCT）与傅里叶变换密切相关，它将信号从时域转换到频域。通过将信号表达为一组余弦函数，DCT在保留信号的主要特征
原创
2024-10-26 03:49:45
630阅读
# DCT变换及其在Python中的应用
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种重要的信号处理技术，广泛应用于图像和音频压缩中。它通过将信号从时间域转换到频率域，帮助去除冗余信息，同时保留信号的主要特征，使其在压缩过程中更有效。
## DCT的基本原理
DCT的基本思想是在保持信号关键信息的前提下，尽量减少数据量。在图像处理中，DCT可以有效地将图
原创
2024-09-13 07:27:49
113阅读
