Transcript 멀티미디어 신호처리 강의교안 7

변환 부호화 이론



한 영역에서 다른 영역으로 변환한 후 압축한다.
FFT (Fast Fourier Transform)
DCT (Discrete Cosine Transform) : 2D, 8 x 8

FDCT (Forward DCT)
7
7
1
 (2i  1)u   (2 j  1)v 
F (u, v)   C (u)C (v) f (i, j ) cos
 cos

4
16
16
 

 

i 0 j 0
1 / 2 ,
x0
여기서,C( x )  
otherwise
1,

IDCT (Inverse DCT)
1 7 7
 (2i  1)u   (2 j  1)v 
f (i, j )    C (u )C (v) F (u, v) cos
 cos

4
16
16
  u 0 v 0

 

멀티미디어 신호처리
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변환 부호화 이론
제1저주파항
제2저주파항
공간주파수 증가
= a1 x
+ a2 x
+ a3 x
+ a4 x
+ a5 x
+ a6 x
고주파항
+ a7 x
+ …….
+ a16 x
[그림 4-25] 일반적인 직교변환(주파수성분의 분해)에 대한 개념도
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변환 부호화 - DCT
[그림 4-26] Forward DCT 변환 원리
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변환 부호화 - DCT
[그림 4-27] DCT 계수값
에 대한 주파수 분포
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[그림 4-28] DCT 변환 예
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변환부호화 - DCT
[그림 4-29] 64 개의 DCT 기본 함수(basis function)
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변환부호화 - DCT
(a) 128 x 128 Lenna 영상
(c) 128 x 128 Citrus 영상
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(b) Lenna DCT 변환계수 영상
(d) Citrus DCT 변환계수 영상
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