二维 DCT 程序不工作
2d DCT program not working
我必须为我的项目做图像的二维 DCT。
我将公式翻译成代码。这一切在逻辑上似乎都很好,但它没有给出所需的结果。我已经用 matlab 函数对它进行了计算,以检查 3x3 矩阵的结果,但它们不正确。
此外,我编码的内容和方式提供了大量循环,因此实际的图像操作需要数小时才能计算。
任何减少循环和程序错误指向的建议都会很棒。
谢谢
这是我的代码。
double alpha_p, alpha_q;
double pi = Math.atan(1.0) * 4.0;
//dct begins
System.out.println("it begins");
for (int p = 0; p < M; p++) {
for (int q = 0; q < N; q++) {
if (p == 0)
alpha_p = 1 / sqrt(M);
else
alpha_p = sqrt(2 / M);
if (q == 0)
alpha_q = 1 / sqrt(N);
else
alpha_q = sqrt(2 / N);
double toreturn = 0;
for (int m = 0; m < M; m++) {
for (int n = 0; n < N; n++) {
toreturn = toreturn + img[m][n]
* cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
* cos(((2 * n + 1) * q * pi) / 2 * N);
}
}
dctimg[p][q] = alpha_p * alpha_q * toreturn;
System.out.println("euta");
}
}
// dct over
System.out.println("its over");
//inverse dct begins
for (int m = 0; m < M; m++) {
for (int n = 0; n < N; n++) {
double toreturn = 0;
for (int p = 0; p < M; p++) {
for (int q = 0; q < N; q++) {
if (p == 0)
alpha_p = 1 / sqrt(M);
else
alpha_p = sqrt(2 / M);
if (q == 0)
alpha_q = 1 / sqrt(N);
else
alpha_q = sqrt(2 / N);
toreturn = toreturn + alpha_p * alpha_q * dctimg[p][q]
* cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
* cos(((2 * n + 1) * q * pi) / 2 * N);
}
}
finalimg[m][n] = toreturn;
}
}
//inverse dct over
首先,在DCT的公式中cos
的分母是2 * M
。这是一个典型的错误。 4 / 2 * 2 = 4
不是 1
cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
应该是 cos(((2 * m + 1) * p * pi) / (2 * M))
所有四种情况都需要括号。
我想提的另一个时刻是sqrt(2 / M)
。如果 M
具有整数类型(您的代码不清楚)并且大于 2
,则表达式 2 / M
等于 0
。因为两个操作数都是整数类型,而 /
只给出整数部分。要修复它,请添加一个像 sqrt(2.0 / M)
.
这样的浮点数
正如你已经注意到的,有很多循环,换句话说,2D DCT II的复杂度是O(n^4)
。
在现实生活中,没有人将 DCT 应用于整个实际图像。图像被分成大小为 8x8 的块,每个块都经过 DCT 处理。这种方法允许保持低 n
并且复杂性变得可以接受。
为了降低算法的复杂性,我想 link here,其中很好地解释了使用 1D DCT 和 FFT 的方法。
我必须为我的项目做图像的二维 DCT。 我将公式翻译成代码。这一切在逻辑上似乎都很好,但它没有给出所需的结果。我已经用 matlab 函数对它进行了计算,以检查 3x3 矩阵的结果,但它们不正确。
此外,我编码的内容和方式提供了大量循环,因此实际的图像操作需要数小时才能计算。
任何减少循环和程序错误指向的建议都会很棒。 谢谢
这是我的代码。
double alpha_p, alpha_q;
double pi = Math.atan(1.0) * 4.0;
//dct begins
System.out.println("it begins");
for (int p = 0; p < M; p++) {
for (int q = 0; q < N; q++) {
if (p == 0)
alpha_p = 1 / sqrt(M);
else
alpha_p = sqrt(2 / M);
if (q == 0)
alpha_q = 1 / sqrt(N);
else
alpha_q = sqrt(2 / N);
double toreturn = 0;
for (int m = 0; m < M; m++) {
for (int n = 0; n < N; n++) {
toreturn = toreturn + img[m][n]
* cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
* cos(((2 * n + 1) * q * pi) / 2 * N);
}
}
dctimg[p][q] = alpha_p * alpha_q * toreturn;
System.out.println("euta");
}
}
// dct over
System.out.println("its over");
//inverse dct begins
for (int m = 0; m < M; m++) {
for (int n = 0; n < N; n++) {
double toreturn = 0;
for (int p = 0; p < M; p++) {
for (int q = 0; q < N; q++) {
if (p == 0)
alpha_p = 1 / sqrt(M);
else
alpha_p = sqrt(2 / M);
if (q == 0)
alpha_q = 1 / sqrt(N);
else
alpha_q = sqrt(2 / N);
toreturn = toreturn + alpha_p * alpha_q * dctimg[p][q]
* cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
* cos(((2 * n + 1) * q * pi) / 2 * N);
}
}
finalimg[m][n] = toreturn;
}
}
//inverse dct over
首先,在DCT的公式中cos
的分母是2 * M
。这是一个典型的错误。 4 / 2 * 2 = 4
不是 1
cos(((2 * m + 1) * p * pi) / 2 * M)
应该是 cos(((2 * m + 1) * p * pi) / (2 * M))
所有四种情况都需要括号。
我想提的另一个时刻是sqrt(2 / M)
。如果 M
具有整数类型(您的代码不清楚)并且大于 2
,则表达式 2 / M
等于 0
。因为两个操作数都是整数类型,而 /
只给出整数部分。要修复它,请添加一个像 sqrt(2.0 / M)
.
正如你已经注意到的,有很多循环,换句话说,2D DCT II的复杂度是O(n^4)
。
在现实生活中,没有人将 DCT 应用于整个实际图像。图像被分成大小为 8x8 的块,每个块都经过 DCT 处理。这种方法允许保持低 n
并且复杂性变得可以接受。
为了降低算法的复杂性,我想 link here,其中很好地解释了使用 1D DCT 和 FFT 的方法。