最近在做RDOQ算法优化和硬件系统结构设计,建立其时序模型,估算算法的硬件复杂度。在做这部分工作的同时,博主学习了图像的二维变换与离散余弦变换(DCT),总结如下:
1. 图像的二维离散变换
与一维的有限长离散非周期信号存在傅里叶变换(DFT)一样,图像作为一个二维离散信号同样存在着二维离散变换(注意这里是介绍一个通用的概念,二维离散变换,包括了DFT、DCT等多种变换在内的一种通式写法),其通式可以表达为
![图像的二维离散变换](https://img-blog.csdnimg.cn/20190221190403933.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4Mzk5Mw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
1.1 二维变换的可分性与对称性
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190221190443381.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY4Mzk5Mw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
如果一个二维变换核同时具备可分性与对称性,此时允许用两个一维变换来计算二维变换,即首先沿着输入的行(列