이산 코사인 변환

목차

DCT 란?
DCT란
DCT 변환의 필요성
DCT의 원리
DCT 성분값 위치 변경의 이유
DCT 적용 예
1) 여러 개의 화소가 모여 하나의 영상 화면을 이룬다.
2) 정지영상(ex. 사진)을 보면, 한 pixel 주위는 서로 비슷한 색이 모여있다
3) 화면 행렬을 두부판 썰 듯 8*8 행렬로 쪼갠다.
4) encoding (정보압축하기)

본문내용

있는 큰 숫자를 DC(저주파)값, 나머지 63개의 숫자들은 AC(고주파)값이라고 부릅니다. 특히 DC값 및 이 근처에 있는 숫자들은 블록전체의 명도를 좌지우지하는 매우 중요한 정보를 담고 있습니다
- 양자화 : 전체적인 데이터량을 줄이기 위해 양자화 행렬이라는 설계자가 만든 임의의 정수행렬로 나눕니다. 그러면 작은 값들는 0으로 바뀌겠지요? 이렇게 0이 되어 사라진 숫자들 때문에, 약간의 정보손실(loss)가 발생하는 것입니다.
- 지그재그 스캐닝 및 허프만 코딩 테이블을 이용한 비트열 압축 : 지그재그 줄세우기로 만들어진 정수열을 이진수로 바꾼 후, 그 이진수의 인근값 특성 및 확률(0 또는 1이 연속으로 몇 개가 계속되는지 등등)을 이용한 허프만 코딩(자세한 설명은 생략하겠습니다.)을 이용해서 8*8행렬이 불과 몇 개의 0과 1의 조합으로 줄어들게 됩니다.
이처럼 원래의 8*8 정수 행렬이 DCT e 양자화 e 지그재그 스캐닝 e 허프만 코딩 등의 과정을 거치면서, 데이터량이 엄청나게 줄어드는 것을 확인하실 수 있습니다. 단 양자화 과정에서 아주 작은 AC 값들은 손실되기 때문에 원래 영상에 비해 약간 화질이 저하되는 손실압축방식이 되는 것입니다.

키워드

이산 코사인,   코사인 변환,   DCT ,   양자화