Frage | Antworten |
Que représente la transformée en cosinus discret ? | La transformée en cosinus discret DCT représente une image comme une somme de sinusoïdes d'amplitudes variables et de fréquences. |
Quelle est la principale propriété de la DCT d'une image typique? | Pour une image typique, le plupart de l'information significative visuelle de l'image est concentrée dans quelques coefficients de la DCT |
Dans quelles applications est souvent utilisée le transformée DCT ? | la compression d'images |
Dans quel algorithme de compression d'image est utilisé la DCT ? | JPEG (Joint Photographic Experts Group) |
Définition de la transformation DCT bidimensionnelle d'une matrice A(M*N) | |
Première étape de la compression JPEG | image d'entrée divisée en blocs de 8-par-8 ou 16-par-16 |
2ème étape compression JPEG | la transformée bidimensionnelle DCT est calculée pour chaque bloc |
3eme étape de la compression JPEG | Les coefficients DCT sont ensuite quantifiés, codés et transmis |
étape de réception compression JPEG | Le récepteur JPEG (ou fichier de lecture JPEG) décode les coefficients DCT quantifiés, calcule la transformation inverse bidimensionnelle de chaque bloc, et remet à sa place les blocs dans une simple image. |
Code Matlab calculant la DCT bidimensionnelle de 8-par-8 dans l'image d'entrée, supprime (mise à zéro) tous sauf 1à des 64 coefficients DCT de chaque bloc, et reconstruit l'image en utilisant DCT inverse. | |
Quel est l’avantage d’utiliser la transformation en cosinus discret plutôt que la transformée de Fourier en compression de données ? | - pas d’effet de Gibbs aux bords si discontinuité - décroissance plus rapide des coefficients (car symétrisée continue) |
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