FFT将信息量集中在了矩阵的四个角上,这一特性导致了图像中信息量的分散,相比于将信息量集中在一个角的DCT变化,FFT变换的压缩性能较差。将系数矩阵转换为极坐标形式,可见中心附近较亮。中心附近为低频信息,距中心较远的为高频信息。但边缘附近也有较多的能量分布。 FFT变换有两种量化方法,第一种是对FFT系数矩阵进行线性量化(量化方式同整幅DCT变换方法的量化方式),第二种是对FFT系数矩阵进行非线性量化(以直角系系数矩阵中心为圆心进行量化)。 实验中对线性量化与非线性量化方式都进行了尝试,但因为线性量化会损失大量的频域信息,导致还原出的图像质量很差,在实际应用中不能采取该方式进行量化;而非线性量化可以极大的避免大量频域信息的损失,很好的符合了FFT系数矩阵中能量集中在四个角的特性,还原出的图像质量高,因此本报告中只选用非线性量化方式。 算法流程 1. 将图像进行FFT变换得到FFT系数矩阵。 2. 以FFT系数矩阵中心为圆心,分别以不同的半径将圆内系数置为零。 3. 将量化后的FFT系数矩阵进行IFFT变换还原图像。
2022-05-10 09:06:37 66KB matlab FFT图像压缩 图像压缩与还原
利用fft对图像进行压缩的小程序,matlab
2020-01-03 11:26:47 681B matlab,fft,图像压缩
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