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OpenCvとC++を使用してJPEG画像をDCT8x8に変換するにはどうすればよいですか？

私はMatlabと画像および信号処理にかなり慣れていません。これまでのところ、画像を読み込んでDCT変換を実行し、これをマトリックスに入力してから、低いDCT係数から高いDCT係数（5、10、15、30）を配置して、画像を再構築することができます。この数値を取得するための逆DCT--->

私が疑問に思っているのは、再構成された画像を再圧縮して別の変換を実行し、さらにJPEG損失を表示するにはどうすればよいですか？どうすればいいですか？おかげで、私はこの素晴らしい世界にまったく慣れていないので、私がしていること/やろうとしていることについての私の説明に我慢していただければ幸いです！

MATLAB で DCT とその逆を計算するには、2 つの代替方法があります。1 つはdct2/idct2で、もう 1 つは によって計算される変換行列dctmtxです。を利用した行列乗算に基づく別の方法があるのはなぜdctmtxですか?

JPEG 圧縮では、画像全体に離散コサイン変換を適用するのではなく、8x8 ブロックごとに画像を処理するのはなぜですか?

私がやろうとしているのは、画像の 2D DCT を計算しJava、結果をファイルに保存することです。

ファイルを読む:

float 配列に変換:

DCT を実行します。

そして、それを画像として保存します：

しかし、私が得るのは: http://kyle.pl/up/2012/05/29/dct_stack.png

誰が私が間違っているのか教えてもらえますか? それとも、私はここで何かを理解していませんか？

I hav a greyscale image. I did 8x8 blocks and computed each of their DCTs. I want to quantize the DCT coefficients and then replace their LSBs with my secret message bits. How exactly do I quantize the coefficients? Should I use the quantization matrix used by JPEG? How to determine the values of such a quantization matrix?

量子化（jpeg_write_scanlines？）の後、ハフマンエントロピーコーディングの前、およびファイルをディスクに書き込む前に、DCT係数テーブルにアクセスする必要があります。libjpegでそれは可能ですか？回避策として、圧縮ファイルをディスクに書き込み、バッファイメージモード（jpeg_read_coefficients）を使用してすぐに読み取ることができることは知っていますが、その迂回は避けたいと思います。

Rprof を使用すると、dtt パッケージの dct が、実行速度が非常に遅い R コードの主な原因であることが明らかになりました。stats パッケージで fft に交換すると (これは同じ変換ではありませんが、計算には同じ時間がかかるはずです)、実行時間が劇的に改善されました。実際、私の Rprof 行の 3 分の 2 は以前は dct 呼び出しであり、約 600 行のうちわずか 3 行が切り替え後に fft 呼び出しでした。

dtt パッケージの dct 実装は、高速離散フーリエ変換を使用して行われていませんか? もしそうなら、それを持っているパッケージはありますか? (1 のデータを 2 倍にして、それらの fft 係数から dct の係数を抽出できることはわかっていますが、まっすぐ高速な dct の方が確実に優れており、どこかにあるはずです)。

jpeg画像圧縮について調べてみました。量子化ステップに問題が 1 つあります。行列 16x16 の量子化テーブルが見つかりません。dct を使用したデジタル画像圧縮用の JPEG 量子化テーブル (16x16) の matlab コードを探しています。参照できるリンクやリソースはありますか?

たとえば、ブロック サイズを 8x8 から 16x16 に増やします。マージされたブロックの対応する係数間で平均化が行われるため、係数が減少すると予想されます (上記の例では、8x8 の 4 ブロックが 16x16 の 1 ブロックを構成します)。それらが本当に減少する場合、低域はより速く減少しますか? よりゆっくりと減少する場合、情報は高周波係数に向かって押し出されると言えますか? 高周波領域で量子化が高くなるため、これにより画質が低下しますか？1 つのピクセルに対して複数の量子化エラーよりも多くの係数が存在するため、ブロックが大きいほど量子化エラーが大きくなると言えますか? 答えには数学が必要だと思います。ご協力ありがとう御座います。