Diferencia entre DCT y DFT en el procesamiento de imágenes

La diferencia entre los dos es el tipo de función base utilizada por cada transformación; El DFT utiliza un conjunto de funciones exponenciales complejas relacionadas con armónicamente, mientras que el DCT usa solo funciones de coseno (de valor real).

1. ¿Cuál es la diferencia entre DCT y DFT??
2. ¿Por qué DCT es mejor que DFT??
3. ¿Es DCT real parte de DFT??
4. Por qué se prefiere DCT para el procesamiento de imágenes?

¿Cuál es la diferencia entre DCT y DFT??

Al igual que la transformación discreta de Fourier (DFT), un DCT opera en una función a un número finito de puntos de datos discretos. La distinción obvia entre un DCT y un DFT es que el primero usa solo funciones coseno, mientras que el segundo usa tanto los cosenos como los sines (en forma de exponenciales complejos).

¿Por qué DCT es mejor que DFT??

> DCT se prefiere sobre DFT en algoritmos de compresión de imagen como JPEG > Porque DCT es una transformación real que da como resultado un solo número real por > punto de datos. En contraste, un DFT da como resultado un número complejo (real y > piezas imaginarias) que requiere el doble de la memoria para el almacenamiento.

¿Es DCT real parte de DFT??

DCT no es la parte real del DFT, sino que está relacionada con el DFT de una señal/imagen simétricamente extendida. La energía de la señal/imagen se empaqueta principalmente en solo unos pocos coeficientes DCT (i.mi. Solo unas pocas X (k) 's) significativas, por lo tanto, lo que hace que DCT sea muy útil para aplicaciones de compresión de datos.

Por qué se prefiere DCT para el procesamiento de imágenes?

1) El DCT tiene un valor real en lugar de complejidad (i.mi., implica magnitud y fase) de modo que sea más fácil de implementarse. 2) El DCT es más eficiente para la estimación de la variación de iluminación que el DWT. 3) El enfoque DCT es similar al filtrado homomórfico, que se ha utilizado para mejorar el contraste.