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#CP3 김광태_2007270397

#CP3 김광태_2007270397
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최초등록일 2012.06.06 최종저작일 2011.03
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    소개

    #CP3 김광태_2007270397

    목차

    1. Algorithm

    2. Code 분석

    3. 이론

    4. 결과

    5. Project 고찰

    본문내용

    1. Algorithm : Block 화 -> DCT -> Zigzag -> iZigzag
    -> iDCT -> 출력 -> mse, mad 값 구하기

    ⓐ 8X8 Size로 Block 화 시킨다.
    ⓑ DCT를 통해 Zigzag()함수(임의로 만든)를 이용하여 Zigzag scan을 한 후 일열로 늘어뜨린다.
    ⓒ 일열로 늘어뜨린 배열들을 하나로 붙여 넣는다.
    ⓓ 배열에서 원하는 배율에서 원래 block 화를 한다. 이때 원하는 압축률에 따라서 zigzag 배열에서 원하는 값만 가져온다. 그 이외의 값은 0으로 처리한다. 예) 1:1 압축 = 모든 Data를 가져온다. 2 : 1 압축 =1~33까지의 Data를 가져오고, 34 ~ 64번째 원소는 0으로 채워 넣는다. 64 : 1 압축 = 1번째, 성분인 DC성분을 제외한 2~64번째 원소는 0으로 채워 넣는다.
    ⓔ 원래 크기의 Block을 만들어 낸다. (inverse Zigzag)

    <중 략>

    3. 이론
    DCT (Discrete Cosine Transform)
    DCT를 이용하여 영상을 공간영역으로부터 주파수 영역으로 변환할 수 있으며 영상 데이터는 변화가 적으므로 낮은 주파수, 특히 0주파수(DC) 성분이 큰 값을 갖게 되고 높은 주파수 성분은 상대적으로 매우 작은 값을 갖게 된다. 즉, 대부분의 정보가 낮은 주파수 쪽으로 몰리게 되므로 다음에 설명할 양자화 과정을 적절히 거치면 높은 압축률로 우수한 화질을 얻을 수 있다.
    정보량이 많아 값이 낮은 주파수 성분만을 충실히 취하고 높은 주파수 성분은 값이 아주 작으므로 거의 무시해 버림으로써 전체 데이터 양을 줄이는 원리인데, 높은 주파수 성분은 영상의 세밀한 해상도에 기여하기 때문에 이런 방법을 사용해 심하게 압축하면 해상도 저하라는 불이익을 감수해야 한다.

    참고자료

    · 없음
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