H.264采用整数DCT变换，避免了反变换中的误匹配问题，与传统的DCT变换相比它加快了变换速度，且加易于硬件实现。本文分析了H.264的整数DCT变换的原理和蝶形快速算法，并使用MATLAB软件对蝶形快速算法进行了软件验证。针对DSP的硬件特点和专有指令，使用汇编语言实现了H.264整数变换的优化。

离散余弦变换（DCT）C语言源代码，经过优化，输入数据是8*8方式

基于matlab实现对图像进行数字编码，将彩色图像转换为灰度图像对像素进行dct运算。含代码，运算结果。

dct变换matlab代码介绍 此存储库包含以下技术报告的源代码： @inproceedings{NBIQA2019, author = {Fu-Zhao {Ou} and Yuan-Gen {Wang} and Guopu {Zhu}}, title = {A Novel Blind Image Quality Assessment Method Based on Refined Natural Scene Statistics}, booktitle = {2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)}, pages = {1004-1008}, year = {2019}, } 摘要：自然场景统计（NSS）模型由于其对图像失真的高度敏感性而在图像质量评估（IQA）社区中受到了相当大的关注。 然而，大多数现有的基于 NSS 的 IQA 方法从空间域或变换域提取特征。 同时考虑这两个领域的特征的工作很少。 在本文中，提出了一种基于精化 NSS 的新型盲 IQA 方法（NBIQA）。 提议的 NBIQA 首先

【信号隐藏】基于小波变换算法DWT和离散余弦变换DCT变换音频数字水印嵌入提取matlab源码.zip

针对给定的静止图像进行DCT变换，可以按照两种方式选取系数： 1）将DCT系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为0； 2）将一个数据块中某些位置的值置为0； 将DCT系数进行(二)中的操作，再进行DCT反变换 自己设定3种不同的阈值，给出反变换图像，分析保留系数比例与图像质量的关系

图像dct变换matlab代码 《视频编码与通信》第一次大作业 实验内容 选择至少一张图片，分别进行DFT和DCT正反变换，观察并简单分析结果。 主要思路: 不要使用Matlab自带的变换函数，根据DFT和DCT的矩阵定义式进行实现(也可采用其他方法)。 选择一张图片，将其按8x8分块，对每一块分别作8x8的2D-DCT变换，并保留左上角前6六条对角线上的系数（其余置0）后作8x8的反变换，比较得到的图像与原图像并分析。 主要思路: 理解DCT在图像压缩中的作用。 保留前六条对角线并恢复图像，与原图像肉眼应该没有区别。 实现分块功能可以采用手动循环的对每个块依次操作，也可以使用Matlab提供的分块处理功能blkproc。 选择两张大小相同的图像，分别进行DFT变换后，置换两幅图像的幅度和相位信息后再作反变换，观察并分析结果。 主要思路: 直观理解DFT系数幅度和相位的意义。 理论上相位信息更多的React了图像的轮廓，且人眼对这些信息更敏感。 实验环境 Mac OS 10.15.6 MATLAB R2020a 目录结构 ├── Readme.md // 程序说明 ├── Part1

opencv实现dct变换

图像dct变换matlab代码 ImageProcessing 图像视频处理的代码 根据拍摄的图像完成以下任务（Matlab 语言实现）：（30 分） 1、编程实现图像傅立叶高通、低通滤波，给出算法原理及实验结果； 2、找一幅曝光不足的灰度或彩色图像，用 Matlab 按照直方图均衡化的方法进行图像增强处理； 3、用椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法进行滤波处理，并计算图像如下性能指标：均方根误差（RMSE）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）； 4、应用 Roberts 梯度法、Sobel 算子和拉普拉斯算子进行图像锐化，并比较结果。 二、MPEG7 中颜色布局特征描述算法，试根据一幅 256*256 RGB 彩色图像，将 整副图像平均分成 64 块，计算每一块中所有像素各颜色分量的平均值，以 此作为该块的代表颜色（主颜色），将各块的平均值数据进行 DCT 变换，通 过之字形扫描和量化，取出 3 组颜色 DCT 变换后的低频分量，构建该图像 的颜色布局描述符。（30 分） 三、如果一幅图像灰度级用 8 个待编码的符号 m0,……,m7 来表示

MATLAB编写的基于DCT变换的图像编码，包含DCT变换和DCT反变换，Z扫描等操作。