Image Transform ( 이미지 변환)

소개

Image Transform에 관한 개요와 비교 자료입니다. 세미나때 사용하던 자료이므로 세미나 자료만들때 참고가 될만한 좋은 자료입니다. 각 트랜스폼에 대한 결과도 있으니 참고하시면 좋습니다.

목차

Image Transform

Transform의 종류

1-D Transform
Basic vectors of 8X8 transforms
The characteristic of Orthogonal Transform

Transform
DCT
DST
Hadamard

실험 결과
Subband Image
Transform Gain

본문내용

차원의 데이터를 에너지의 손실이 없이 공간영역에서 주파수 영역으로 변환
자연 영상의 주파수 성분을 낮은 주파수 성분으로부터 높은 주파수 성분으로 분해
변환 후에 대부분이 낮은 주파수쪽으로 몰리기 때문에 적절한 양자화 과정을 통하여 정보 압축이 가능

1-D sequence {u(n), }에 대해 Transformation은 다음과 같이 정의된다.
벡터인 의 열, 를 A의
basis vectors라고 한다.
Basic vectors of 8X8 transforms
The characteristic of Orthogonal Transform
임의의 orthogonal transform, y=Ax에서
이 결과는 orthogonal transform의 기본 조건인 로부터
얻을 수 있다.
그러므로, orthogonal transform은 단순히 벡터 x의 회전을 의미한다.
변환된 y의 각 성분들은 회전된 basis vector에 대한 projection을 의미한다.
2차원의 orthogonal transform에 대해서도 동일한 결과가 성립한다.
DCT(Discrete Cosine Transform)
DCT Transform의 가장 큰 장점은 입력 데이터의 correlation이 높은 경우에 우수한 energy compaction 특징을 갖는다.

The Hadamard Transform
Hadamard Transform은 basis vectors의 값이 +1, -1로 제한되어 있다.
크기가 N X N인 Hadamard transform matrix는 으로 표시되고 여기서 이다.
핵심행렬은
이고 은
Kronecker product를
통해서 얻을 수 있다.
Sequency
0

참고자료

· ANIL K. JAIN, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1989
· 정제창 역, 그림으로 보는 최신 MPEG, 교보문고, 1995
· 김재균 저, 영상통신시스템, 영지문화사, 2000