[DSP 실험_프로젝트] DCT,IDCT

소개

DCT에 대해서 조사한 후, RAW 이미지를 이용하여 DCT, IDCT과정을 매트랩을 이용하여 각 과정을 분석하고, 결과를 비교, 분석한다.

목차

1. 이론
2. DCT / IDCT with Matlab
3. Matlab File명

본문내용

1. 이론
< DCT (discrete cosine transform) >
⇒ 멀티미디어 통신 : 텍스트나, 음성, Graphics, 이미지, 오디오, 비디오 같은 정보를 저장, 전송하는 것
멀티미디어통신에는 멀티미디어 문서와 그림의 전송이 많은 비중을 차지한다. 따라서 이미지 압축은 영상통신 분야에서 매우 중요한 문제가 된다. 데이터를 압축함에 따라 저장 공간을 줄일 수 있고, 통신부하를 줄일 수 있기 때문이다. 이미지 압축이란 이미지를 표현하는데 꼭 필요로 하는 정보의 양을 최소화하는 것을 말한다.

Digital image processing에서 각각의 이미지 샘플은 어떤 숫자로 표현된 후, 저장되고 통신상으로 전송된다. 대개의 경우 압축된 이미지는 나중에 복원되더라도 어느 정도 이미지 손실을 낳기도 한다. 압축 알고리즘의 성능은 바로 이미지 데이터 압축률, 복원 때의 이미지 손실의 양, 그리고 압축에 사용된 알고리즘의 복잡도(이것은 하드웨어적으로 구현할 때 매우 중요한 요인임) 등에 의해 평가된다.

여러가지 이미지 압축방법들 중에서 Transform Coding을 이용한 방법이 가장 널리 쓰인다. Transform을 하는 이유는 이미지 샘플들 간의 "연관성(correlation)"을 이용하려는 것이고, 또는 서로서로 연관된 샘플들 간의 정보를 서로 독립적인 계수로 변환하려는 것이다.

이미지에서는 화면에서는 Amplitude가 거의 일정한데, 이를 Transform 시켜보면 그 Amplitude 성분은 "낮은 주파수" 성분의 공간주파수 성분으로 나타난다. 주파수 성분들 중에서 상당수는 (대개의 경우 높은 주파수 성분들이다) 낮은 계수를 갖는 경향이 있고 주로 0을 갖는다. 이럴 경우 이처럼 낮은 계수를 갖는 성분들을 무시함으로써 Data의 양을 줄일 수 있고 그리하여 압축이 이루어진다. 이러한 방법 중에 하나가 이번 프로젝트에서 사용하게 되는 DCT이다.

참고자료

· -DSP실험 강의자료
· -MATLAB 신호처리 및 이미지처리 : Gerard Blanchet / 아진
· -Web Site :
· http://blog.naver.com/cybercall?Redirect=Log&logNo=120031406736 http://blog.naver.com/duck1972?Redirect=Log&logNo=60067877718
· http://ko.wikipedia.org/wiki