DCT   Discrete Cosine Transform   이산 여현 변환, 이산 코사인 변환, DCT 변환

(2016-03-23)
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1. DCT 변환 방식 영상부호화를 위한 디지털 직교 변환부호화 방식 중 하나
     - 자연 영상을 8x8 정방 화소 블럭 단위로 DCT 공식에 따라 변환하면,
     - 변환전에 화소 값이 여기저기 분포되었던 것이, 
     - 변환후에 이웃 화소 간에 별 차이가 없는 저주파 항목에 주로 집중됨으로,
     - 이를 조작하여 정보 압축을 시도하는 방식

  ※ 개발자
     - DCT 방식은 1974년 뉴멕시코 대학의 라오 교수 등 3명의 연구진에 의해 개발됨


2. DCT 변환 특징

  ㅇ 성분 분해  :  화소블록고주파저주파 성분으로 분해
     - DCT 공식에 따라 변환하면,
        . 고주파 부분은 미세한 이미지에 해당되고, 
        . 저주파 부분은 엉성하고 거친 이미지로써 육안 식별이 불필요한 부분을 말함
 
  ㅇ 변환 영역  :  `공간 화소의 관계`를 => `주파수의 관계`로 변환      ☞ 변환 코딩
     - 화소공간 관계 영역을 공간 이미지 변화를 나타내는 주파수의 관계 영역으로 변환
     - 디지털 영상 특징에 적합한 수학적 변환

  ㅇ 중복성 제거에 의한 압축이 가능
     - DCT 방식은 공간중복성(Spatial Redundancy)을 제거하기 쉽도록 변환하는 방식
        . 여기서, 중복성은 화질에 영향을 거의 주지 않는 잉여(과잉) 성질을 의미
     - 인간의 시각은 이미지의 빠른 변화(고주파)에 둔감하여,
        . 주로, 고주파성분을 제거함으로써 압축이 가능

     * 단, 이산여현변환(DCT) 그 자체는 수학변환을 의미하고, 압축기술은 아님


3. DCT 변환에 의한 압축 부호화

  ㅇ 블록 단위압축 부호화 수행 가능
     - 화소를 블록화함으로써, 블록내 집중적인 정보 중복도를 제거할 수 있게함으로써
       압축률을 높일 수 있음

  ㅇ 높은 압축률 실현이 가능
     - DCT 방식은 여러 종류의 영상 데이터 변환에 이용되며, 수학적 변환 후 양자화 과정을
       거쳐 무손실 압축 기법(Lossless)으로 압축하였을 때, 높은 압축률을 얻을 수 있으므로
       많이 이용되고 있음


[변환 종류] 1. 푸리에 변환 2. 라플라스 변환 3. z 변환 4. 힐버트 변환 5. DCT 변환

 
        최근수정     요약목록(시험중)     참고문헌