dft.rar_DFT_DFT图像压缩_dft图像_图像dft资源-CSDN下载

共15个文件

pdb：2个

cpp：1个

ilk：1个

版权申诉

58 浏览量 2022-09-22 18:53:40 上传评论收藏 733KB RAR 举报

**离散傅立叶变换（DFT）与图像压缩** 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，简称DFT）是一种重要的数学工具，在信号处理和图像处理领域有着广泛的应用。DFT允许我们将一个时域（或空间域）的信号转换到频域，揭示信号在不同频率成分上的分布。在图像处理中，DFT被用于分析图像的频谱特性，为图像压缩提供了理论基础。标题中的“dft.rar”可能包含了一个关于DFT的程序代码库，用于实现对图像的DFT变换。"DFT_DFT图像压缩_dft图像_图像dft"这些标签则明确了这个程序的核心功能，即通过DFT进行图像的压缩。图像压缩的主要目的是减少存储和传输图像所需的数据量，而DFT在其中起到关键作用。通过执行DFT，图像的每个像素被转换为频域的复数系数。在频域中，低频成分通常对应于图像的基本结构和颜色，而高频成分则对应于细节和噪声。由于人眼对高频细节不如低频结构敏感，因此在压缩过程中，我们可以对高频部分进行一定程度的丢弃或量化，以达到减少数据量而不显著降低视觉质量的效果。具体来说，DFT后的图像通常会进行傅立叶域的量化，即将复数系数转换为有限的离散值。这一步骤可以结合熵编码（如哈夫曼编码或算术编码）进一步减小数据量。此外，还可以应用阈值策略，保留低频系数，舍去高频系数，这种方法被称为频域子采样。另一种常见的方法是利用人类视觉系统的特性，对高频部分进行有损压缩，例如采用下采样或使用小数延迟。在压缩过程中，可能会使用到一些特定的图像压缩标准，如JPEG，它就基于DFT并采用了块状DFT、离散余弦变换（DCT）以及量化和熵编码等技术。尽管JPEG使用DCT而不是DFT，但两者的原理相似，都是通过将图像转换到频域来实现压缩。回到提供的压缩文件，"dft"可能是包含DFT算法实现的源代码文件，例如用C++、Python或其他编程语言编写。用户可以查看和运行这些代码，以理解DFT如何应用于图像压缩，并根据需求进行自定义修改。 DFT在图像压缩中的应用是基于其能够将图像的时域信息转换为频域信息，从而通过分析和处理频域特征来实现数据的减少。通过对DFT的理解，我们不仅可以优化图像的存储和传输，还能深入探究图像的本质属性。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

dft.rar （15个子文件）

dft

dft.ncb 41KB

dft.plg 1KB

dft.cpp 1KB

dft.opt 53KB

dft.dsw 531B

dft.dsp 4KB

Debug

dft.exe 208KB

dft.pch 2.46MB

dft.pdb 513KB

dft.sbr 0B

vc60.idb 89KB

dft.ilk 295KB

dft.obj 25KB

vc60.pdb 116KB

dft.bsc 281KB

#include <iostream.h> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <complex> using namespace std; #define PI 3.1415926 void dft(complex<double> *TD, complex<double> * FD, int r) { long count; // 循环变量 int i,j,k,m; int bfsize,p;// 中间变量 double angle; // 角度 complex<double> *W,*X1,*X2,*X; count = 1 << r;// 计算付立叶变换点数 W = new complex<double> [count/2];//加权系数 X1 = new complex<double> [count];//X1 X2 = new complex<double> [count];//X2 //以下计算加权系数 for(i=0;i<count;i++) { angle=-2*PI*i/count; W[i]=complex<double>(cos(angle),sin(angle)); } memcpy(X1,TD,sizeof(complex<double> )*count); //以下进行碟行FFT变换 //根据FFT碟行公式，对变量进行说明 for(k=0;k<r;k++)// 蝶形变换次数 { m=1<<k; for(j=0;j<m;j++) { bfsize=1<<(r-k); for(i = 0; i < bfsize / 2; i++) { p=j*bfsize; X2[i+p]=X1[i+p]+X1[i+p+bfsize/2]; X2[i+p+bfsize/2]=(X1[i+p+bfsize/2]-X1[i+p])*W[i*m]; } X=X1; X1=X2; X2=X;//x1和X2交换顺序 } } delete W,TD,FD; } int main() { complex<double> *TD = new complex<double>[16]; complex<double> *FD = new complex<double>[16]; int i=0,k=4; for(i=0;i<16;i++) { TD[i]=i; cout<<TD[i].real()<<"\t"<<TD[i].imag()<<endl; } for(i=0;i<16;i++) { FD[i]=0; // cout<<InPut[i].real()<<"\t"<<InPut[i].imag()<<endl; } dft(&TD[i],&FD[i],k); for(i=0;i<16;i++) { cout<<FD[i].real()<<"\t"<<FD[i].imag()<<endl; } }