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La compresión de la imagen es un método que reduce el tamaño de los datos para reducir la cantidad de espacio requerido para almacenar los datos. La transformación de coseno discreto (DCT) es un método para transformar una señal o imagen del dominio espacial al componente de frecuencia. Es una técnica ampliamente utilizada en la compresión de imágenes.
- ¿Por qué se prefiere DCT para la compresión de imágenes??
- ¿Qué es DCT en compresión de imagen??
- ¿Es DCT Lossy o sin pérdida??
- ¿Por qué usamos DCT en el algoritmo de compresión de imagen JPEG??
¿Por qué se prefiere DCT para la compresión de imágenes??
El DCT se puede utilizar para convertir la señal (información espacial) en datos numéricos (información de "frecuencia" o "espectral") para que la información de la imagen exista en forma cuantitativa que pueda manipularse para la compresión. La señal para una imagen gráfica puede considerarse como una señal tridimensional.
¿Qué es DCT en compresión de imagen??
Definición DCT
La transformación de coseno discreto (DCT) representa una imagen como una suma de sinusoides de diferentes magnitudes y frecuencias. La función DCT2 calcula la transformación de coseno discreta bidimensional (DCT) de una imagen.
¿Es DCT Lossy o sin pérdida??
Esto permite que la técnica DCT se utilice para la compresión sin pérdidas de imágenes. Es una modificación del algoritmo DCT original e incorpora elementos de modulación inversa de DCT y delta. Es un algoritmo de compresión sin pérdidas más efectivo que la codificación de entropía. El DCT sin pérdidas también se conoce como LDCT.
¿Por qué usamos DCT en el algoritmo de compresión de imagen JPEG??
DCT tiene una función coseno que es más fácil de calcular y el número de coeficientes se vuelve menos. Por lo tanto, DCT puede dar como resultado una reconstrucción de imagen más precisa incluso si el JPEG es una transformación con pérdida. Hay un paso llamado cuantización donde los píxeles menos importantes se descartan de acuerdo con la distribución de frecuencia.
