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我想使用 scipy 的 DCT-II，因为它已经编码并且速度很快。查看文档，它似乎是一维实现。是否可以以将其用作 3D 实现的方式使用它？我不确定数学。2D 和 3D 实现是否相当于在计算中使用不同维度将 1D 乘以 2 或 3 倍？

我想要的是我当前代码的一个工作的、优化的版本。虽然我的函数确实返回了一个包含实际结果的数组，但我不知道它们是否正确（我不是数学大师，也不知道 Java 代码可以将我的结果与已知实现进行比较）。其次，我希望该功能能够接受自定义表格大小，但我不知道该怎么做。表格大小是否等同于重新采样图像？我是否正确应用了系数？

我的 PHP 函数是 Java 中这篇文章的派生词：Java中 DCT 和 IDCT 算法的问题。我已经重写了 php 和可读性的代码。最终，我正在编写一个脚本，使我能够比较图像并找到相似之处。此处概述了该技术：http ://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html 。

谢谢！

我正在尝试读取图像，对其进行 DCT 变换，对其进行量化，然后将量化后的系数保存到将被读入分形编码程序的文件中。

当我解码文件（使用量化系数）时，我得到的只是一些灰屏。这是由于文件的内容还是我错过了其他东西？

假设您使用 dct 函数，然后不处理数据并使用逆变换；反转后的数据与转换前的数据不一样吗？为什么会出现浮点问题？这是报告的问题还是正常行为？

任何人都有解释为什么？当然，一个简单的c*10**-1方法就可以了，但是如果你重复调用函数以在多个维度上使用它，错误会变得更大：

这里是文档的链接。

我遇到了一些问题，希望您能够澄清。我自学了一个类似于 Mpeg2 的视频编码过程。过程如下：

1. 将 RGBA 图像拆分为 4 个单独的通道数据存储块。所以一个包含所有 R 值的数组，一个单独的 G 值数组等。

2. 获取数组并获取一个 8x8 像素数据块，使用离散余弦变换 (DCT) 对其进行变换。

3. 使用预先计算的量化矩阵量化这个 8x8 块。

4. 之字形编码量化步骤的输出。所以我应该得到一个连续数字的踪迹。

5. 运行长度编码 (RLE) 之字形算法的输出。

6. Huffman 编码 RLE 阶段后的数据。使用预先计算的霍夫曼表中的值替换。

7. 返回第 2 步并重复，直到所有通道数据都已编码

8. 返回第 2 步并为每个通道重复

第一个问题是我是否需要将 RGBA 值转换为 YUV+A (YCbCr+A) 值才能使进程正常工作，还是可以继续使用 RGBA？我问，因为 RGBA->YUVA 转换是一个繁重的工作量，我想尽可能避免。

下一个问题。我想知道 RLE 存储应该只运行 0 还是可以扩展到数组中的所有值？请参阅以下示例：

最后一个问题是关于霍夫曼阶段的单个符号是什么？例如，要替换的符号是 2 或 4 之类的值，还是符号是运行级别对 [2,4]。

感谢您花时间阅读并帮助我。我阅读了许多论文并观看了许多 youtube 视频，这有助于我理解各个算法，但不能帮助我理解它们如何链接在一起以形成代码中的编码过程。

进一步回答我几天前关于 基于 DCT 的视频编码过程的问题

我有 DCT、量化、之字形和 RLE 步骤，它们似乎正在输出合理的值，所以我现在需要知道我应该在整个帧、该帧的颜色通道还是在 8x8 宏块级别上运行 Huffman 编码？

我正在尝试使用 DCT 进行图像压缩（D iscrete C osine T转换）。有人可以帮我理解掩蔽如何影响 DCT 中的每像素位吗？掩码中的位分配是如何完成的？

PS：通过掩码，我的意思是将 DCT 系数与下面的矩阵相乘（元素乘法，而不是矩阵乘法）。

“蒙面”的背景

使用 DCT 的压缩计算图像块的 DCT，在本例中为 8x8 像素。图像的高频分量对于人类对图像的感知不太重要，因此可以丢弃以节省空间。

mask矩阵选择保留哪些 DCT 系数以及丢弃哪些以节省空间。左上角的系数代表低频。

有关更多信息，请访问离散余弦变换。

我需要实现一个程序，使用 DCT 矩阵在图像中嵌入文本消息（PNG 或 BMP 无关紧要）来隐藏消息。我阅读了一些文章，但其中大多数都非常复杂。以下是基本步骤：

1. 将图像分成 8x8 块（像素强度矩阵）。
2. 对每个块进行离散余弦变换 (DCT)。所以我们得到 8x8 DCT 系数矩阵。
3. 以某种方式将消息插入 DCT 系数矩阵中最不重要的元素中。
4. 执行 IDCT 并获得内部带有秘密消息的正常图像表示。

我不明白我应该在第三步做什么？也许在 C# 或 Java 中存在这种技术的一些现有实现？

我正在尝试计算输入图像的 DCT 和 IDCT，并将 IDCT 输出显示为结果图像。但我的 IDCT 值超过 300。我的输入图像是“.rgb”图像。我还将输入图像的高度和宽度视为常数，即 352*288

我将每个像素的输入红色、绿色和蓝色整数表示为 rgb[3][64][1583] 其中 [3] -> 红色/绿色/蓝色的索引和 [64] -> 每个块中的像素索引以及8*8块的[1583]->索引，即1583块中的块之一。

最后，我将我的量化表保持为具有统一值-> 2^N，其中 N 作为参数传递。在此代码中，quantLevel 是上面的 N。

以下是我的代码：

我没有尝试将输出图像显示为我检查的红色的 IDCT 输出高于 255。

请帮忙。

我想在 matlab 中使用 DCT 进行图像加扰。我使用了灰度图像。我想用随机值随机直流。如何将每个块的DC系数设置为随机值0-255并保留所有其他值？这些是实验的步骤：将灰度图像分成8x8块；对每个块执行DCT；将每个块的DC系数设置为随机值0-255和保留所有其他；执行逆 DCT 并恢复图像；通过 SSIM 将恢复的图像与原始图像进行比较。谢谢你