DFT와 DCT를 사용한 Image coding의 특징 분석(Matlab..

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본문내용 1. 서 론 최근 IT를 이용함에 있어 영상을 이용하는 데 빠른 처리 속도가 요구된다. 예로 디지털 카메라로 찍은 영상들을 저장 장치에 저장을 하는데 용량을 많이 차지하고 큰 용량은 연산 속도가 떨어지게 되어 실시간 커뮤니케이션의 저해 요소가 된다. 이러한 이유로 정보를 압축 저장하는 방식을 사용한다. 압축방식으로는 DFT, DCT, DST, 등이 있는데, 이 글을 통해 DFT와 DCT를 이용한 변환 방식을 소개하고 실험을 통해 특성을 분석하였다. 2. 본 론 figure 2.1 전체적인 Transform coding 절차 2.1 Transform 절차 입력 f(L)이 Transform과정을 거치고 F(L)로 변환이 되고, 그 후 비트 할당을 이용하여 각각의 위치에 데이터를 위치시키고, 양자화 하여 새로운 F(L)을 생성한다. 이 생성된 F(L)을 Invers transform과정을 거쳐 f(L)을 복원한다. 이 때 입력 f(1)과 복원된 f(1)의 데이터 차이가 0일 때 매우 좋은 변환 코딩 방법이다.(참고 1)) 2.2 DFT와 DCT의 정의 변환 방법 2-DFT와 2-DCT 수식을 정리 해보면, 다음과 같다. (참고 1)) Original image f(x,y)를 각 2-DFT와 2-DCT를 통과시킴으로서 Transform이 된다. Transform 후 Quantization, 비트 할당을 이용하여 코딩 후 다시 Invers transform과정을 거쳐서 Original image f(x,y)를 구할 수 있다. 이렇게 하는 이유는 Transform을 하여 Original image의 Region에서 할 수 없는 Remove noise, Image복원, Image의 크기(용량)를 압축시킬 수 있기 때문이다. 3. 실 험 3.1 에너지 밀도 분석 이 실험은 각각 256x256 size의 Image를 가지고 2-DFT와 2-DCT를 실행 후에 High-frequency의 데이터를 삭제시키고 에너지가 집중되어 있는 지역의 100x100 size만을 복원하여 복원 결과를 가지고 2-DFT와 2-DCT의 차이를 확인하는 실험이다. 목차 -요약 -서론 -본론 트렌스폼 절차 DCT DFT의 정의 -실험 JPEG알고리즘구현 -결론