http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/07/29/2614250.html
1. 变换编码
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变换编码的目的
- 去除空间信号的相关性
- 将空间信号的能力集中到频域的一小部分低频系数上
- 能量小的系数可通过量化去除，而不会严重影响重构图像的质量
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块变换和全局变换
- 块变换：离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)，4x4，8x8，16x16
- 全局变换：小波变换(Wavelet)
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变换的能量集中特性
- DCT编码
2. 变换类型
- K-L变换
- 傅里叶变换
- 余弦变换
- 小波变换
3. KL变换
- 最优变换
- 基函数根据具体图像而确定
- 没有快速算法
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实际中很少使用
- 复杂度极高
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K-L变换非常复杂度很高，不实用
- 需要计算协方差矩阵U
- 需要计算特征向量
- 需要发送 到解码器
4. 离散傅立叶变换
5. 离散傅立叶变换性质
6. 离散余弦变换
- 比K-L变换，傅里叶变换的复杂度更低
- 变换性能仅次于K-L变换
- 有快速算法可以加快变换速度
- 可以用整数变换进一步降低复杂度
7. DCT与DFT的关系
8. 离散余弦变换的重要性质
9. 快速DCT变换
下图是一个动态展示：
10. 整数离散余弦变换
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离散余弦变换为浮点操作
- 需要64位精度
- 浮点计算复杂度高
- 变换精度高
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整数变换：离散余弦变换的整数近似
- 需要更少的位宽
- 整数计算复杂度低
- 好的整数变换的变换精度接近浮点变换
- 浮点近似方法
11. H.264的4x4整数变换
12. 小波变换
- 新的变换方法
- 避免由于块编码带来的块效应
- 更适合视频空间可分级编码