python代码实现采用DCT离散余弦变换和其逆变换对图像进行压缩、解压处理
时间: 2024-02-05 12:05:01 浏览: 31
下面是一个简单的 Python 代码实现,演示了如何使用 DCT 进行图像压缩和解压缩。这个实现使用了 Python 的 `numpy` 库来处理图像和进行 DCT 变换。
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct, idct
import cv2
def compress_image(image, ratio):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行 DCT 变换
dct_coef = dct(dct(gray, axis=0), axis=1)
# 获取 DCT 变换系数的形状
rows, cols = dct_coef.shape
# 计算需要保留的 DCT 系数数量
num_coeffs = int(rows * cols * ratio)
# 将所有 DCT 系数按照幅度大小排序
flat = dct_coef.flatten()
indices = np.argsort(np.abs(flat))[::-1]
# 保留前 num_coeffs 个 DCT 系数,其他系数置为 0
dct_coef.flat[indices[num_coeffs:]] = 0
# 对 DCT 系数进行反变换,得到压缩后的图像
compressed = idct(idct(dct_coef, axis=0), axis=1)
# 将像素值限制在 0~255 之间,并转换为 8 位整数类型
compressed = np.clip(compressed, 0, 255).astype(np.uint8)
return compressed
def decompress_image(image):
# 对图像进行 DCT 变换
dct_coef = dct(dct(image, axis=0), axis=1)
# 对 DCT 系数进行反变换,得到解压缩后的图像
decompressed = idct(idct(dct_coef, axis=0), axis=1)
# 将像素值限制在 0~255 之间,并转换为 8 位整数类型
decompressed = np.clip(decompressed, 0, 255).astype(np.uint8)
return decompressed
# 读取图像
image = cv2.imread('lena.png')
# 压缩图像并保存
compressed = compress_image(image, 0.1) # 保留原图像的 10% 的 DCT 系数
cv2.imwrite('lena_compressed.png', compressed)
# 解压缩图像并保存
decompressed = decompress_image(compressed)
cv2.imwrite('lena_decompressed.png', decompressed)
```
在这个实现中,`compress_image` 函数对输入图像进行 DCT 变换,并保留一定数量的 DCT 系数,将其他系数置为 0。然后,对保留的 DCT 系数进行反变换,得到压缩后的图像。`decompress_image` 函数用于对压缩后的图像进行解压缩,即对 DCT 系数进行反变换。