我一直在试图找出一种获取图像 DCT 的方法。得到图像并进行一堆过滤后，我想计算 DCT。以下是代码片段：

我一直在尝试使用此处给出的描述，但没有成功。当我尝试类似：

我收到如下错误：

从错误中我可以理解的是，输入不是 32 位浮点数而是 8 位。我如何转换它并将其作为 32 位浮点数传递？我不确定这个问题。我会很感激你的帮助。如何获得 DCT？我对 openCV 和 python 很陌生。我在同一主题上搜索了其他 2/3 线程，但没有用。

我介绍了如何在图像和视频压缩标准中使用 DCT（离散余弦变换）。

但为什么仅 DCT 优于 dft 或 dst 等其他变换？

Java中是否有一个以对数时间计算DCT的DCT库？我读到 DCT 可以用 FFT 算法计算，所以 dct 也应该有一个对数时间算法。

我正在使用 VHDL 进行离散余弦变换。我正在尝试将 VHDL 代码从整数转换为标准逻辑向量。我应用了一些我在网上和教科书中阅读的技术，但没有奏效。下面是我尝试转换的代码。我希望输入长度为 8 位，输出长度为 12 位。谢谢。

这是我在阅读了一些书后尝试过的，但我一直在出错。

我正在尝试实现 Loeffler 的 1D DCT 版本，但没有任何结果......我按照流程图中显示的操作链进行操作，但图像变为白色 :( 我做错了什么？

示意图：

编码：

包括

Lena 的 pic 64 x 64 像素的结果：

我正在尝试移植使用 FFTW 的代码以使用 KissFFT。
代码使用fftwf_plan_r2r_2d()withFFTW_REDFT01。

KissFFT 中的等效调用是什么？

如果这个调用 (with FFTW_REDFT01) 等效于 DCT，我可以只使用直接 DCT 变换，例如OpenCVcv::dct吗？
是否需要进行一些输入数据修改，例如反射和对称化？

我制作了一个可以在 C# 中执行 DCT 的程序。

这是我的代码：

这部分是为了得到c[0,0] DCT：

而这部分是为了得到平均Image DC DCT系数：

问题出在主程序中。我想计算这个等式中的指数：x = exp(- ((miuN - miu)^2))，但我的程序总是返回 0。

这是主程序中的代码：

谁能帮我解决这个问题？谢谢！

我正在为每一帧使用 JPEG 压缩技术编写视频编解码器。到目前为止，我已经对 YUV、DCT 和量化 DCT（编码和解码）进行了编码。我也已经编码了 YUV422 编码，但我不明白如何进行逆向（解码）。

为了计算每个像素的 YUV，我使用了以下等式：

编码：

解码：

这个方程做得很完美。

现在要进行子采样编码，我将图像编码为 YUV，计算 2 个相邻像素的总和，然后将结果除以 2。结果是为 2 个像素设置的。

前任 ：

为简单起见，我将采用 0 到 255 之间的像素值（不使用 RGB 分量）。

就在下面：2个具有相同结果的示例。

如果我将这个方程应用于我的 YUV 图像的所有像素，我会得到一个新图像，但这次是在 YUV422 子采样中编码的。

所以我想知道如何从 YUV422 图像中取回 YUV 图像。我上面的例子表明，不可能取回原始的 YUV 图像，因为有很多组合会导致相同的结果（此处为 10）。但是，我认为有一种方法可以获得、给予或获取一些相同的原始 YUV 像素值。有人可以帮助我吗？我真的迷路了。非常感谢您的帮助。

在研究这份关于JPEG 演变的文档时，我在上述文档的第 7.3 节中遇到了“八定律”。

尽管通过 SmartScale 扩展引入了从 1 到 16 的其他块大小，超出了原始 JPEG 标准中的固定大小 8，但事实仍然是块大小 8 仍将是默认值，并且所有其他大小的 DCT参考标准 8x8 DCT 进行缩放。

“<strong>八法则”解释了为什么尺寸 8 是 DCT 尺寸的正确默认值和参考值。

我的问题是

这个“八法则”究竟是什么？

• 从历史上看，是否有一项研究评估了样本中的大量图像以得出8x8图像块包含足够的冗余数据以支持使用 DCT 的压缩技术的结论？随着 8M（4Kx4K）等非常大的图像尺寸迅速成为大多数数字图像/视频的标准，这种假设仍然有效吗？

• 将宏块限制为 8x8 的另一个历史原因是较大宏块的计算量过高的图像数据大小。对于现代超标量架构（例如 CUDA），该限制不再适用。

之前存在类似的问题- 1、2和3。但他们都不关心这个神秘的基本“八定律”的任何细节/链接/参考。

_{1. 原始研究的参考/摘录/细节将受到高度赞赏，因为我想用具有非常大尺寸图像的现代数据集重复它，以测试 8x8 宏块的有效性是最佳的。}

_{2. 如果最近进行了类似的研究，也欢迎参考。}

_{3. 我明白SmartScale是有争议的。没有任何明显的潜在好处¹，它充其量只能与 jpeg 标准的其他向后兼容扩展²相媲美。我的目标是了解选择 8x8 作为 DCT 块大小（在 jpeg 图像压缩标准中）的原始原因是否仍然相关，因此我需要知道八的法则是什么。}

我正在尝试修复一个已经存在的程序，但总是有这个错误“ ==> DCT1 在 254 decm_eq BIN2DEC = ([I_runco​​de (a, b) code (1 + m * (c_indx-1).M * c_indx) DEC2BIN (0 bpp_diff)])。 “我不知道该怎么做。请帮我