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Discret Cosinus Transform - Transformée en Cosinus Discret
Fichas del conjunto (11)
- 1Que représente la transformée en cosinus discret ?La transformée en cosinus discret DCT représente une image comme une somme de sinusoïdes d'amplitudes variables et de fréquences.
- 2Quelle est la principale propriété de la DCT d'une image typique?Pour une image typique, le plupart de l'information significative visuelle de l'image est concentrée dans quelques coefficients de la DCT
- 3Dans quelles applications est souvent utilisée le transformée DCT ?la compression d'images
- 4Dans quel algorithme de compression d'image est utilisé la DCT ?JPEG
(Joint Photographic Experts Group) - 5Définition de la transformation DCT bidimensionnelle d'une matrice A(M*N)
- 6Première étape de la compression JPEGimage d'entrée divisée en blocs de 8-par-8 ou 16-par-16
- 72ème étape compression JPEGla transformée bidimensionnelle DCT est calculée pour chaque bloc
- 83eme étape de la compression JPEGLes coefficients DCT sont ensuite quantifiés, codés et transmis
- 9étape de réception compression JPEGLe récepteur JPEG (ou fichier de lecture JPEG) décode les coefficients DCT quantifiés, calcule la transformation inverse bidimensionnelle de chaque bloc, et remet à sa place les blocs dans une simple image.
- 10Code Matlab calculant la DCT bidimensionnelle de 8-par-8 dans l'image d'entrée, supprime (mise à zéro) tous sauf 1à des 64 coefficients DCT de chaque bloc, et reconstruit l'image en utilisant DCT inverse.
- 11Quel est l’avantage d’utiliser la transformation en cosinus discret plutôt que la transformée de Fourier en compression de données ?- pas d’effet de Gibbs aux bords si discontinuité
- décroissance plus rapide des coefficients (car symétrisée continue)
Información
- Descripción
- Fichas sobre Discret Cosinus Transform - Transformée en Cosinus Discret, creado por acl el 03/02/2015.
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- acl
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