1. DCT 변환 방식 (Discrete Cosine Transform)
ㅇ 영상부호화를 위한 디지털 직교 변환부호화 방식 중 하나
- 자연 영상을 8x8 정방 화소 블럭 단위로,
- DCT 공식에 따라 변환하면,
- 변환 전에 화소 값이 여기저기 분포되었던 것이,
- 변환 후에 이웃 화소 간에 별 차이가 없는 저주파 항목에 주로 집중되게 함으로써,
- 후에 이를 조작하여 정보 압축을 시도하는 방식
※ (최초개발)
- DCT 방식은 1974년 뉴멕시코 대학의 라오 교수 등 3명의 연구진에 의해 개발됨
2. DCT 변환의 특징
ㅇ 성분 분해 : 화소블록을 고주파 및 저주파 성분으로 분해
- DCT 공식에 따라 변환하면,
. 고주파 부분은 미세한 이미지에 해당되고,
. 저주파 부분은 엉성하고 거친 이미지로써 육안 식별이 불필요한(어려운) 부분을 말함
ㅇ 변환 영역 : `공간 화소의 관계`를 => `주파수의 관계`로 변환 ☞ 변환 코딩
- 화소의 공간 관계 영역을, 공간 이미지 변화로써 나타내는 주파수의 관계 영역으로, 변환
- 특히, 디지털 영상 처리를 위한 특징에 적합한 수학적 변환이 가능함
ㅇ 중복성 제거에 의한 압축이 가능
- DCT 방식은 공간적 중복성을 제거하기 쉽도록 변환하는 방식
. 여기서, 중복성은 화질에 영향을 거의 주지 않는, 잉여(과잉) 성질을 의미
- 즉, 인간의 시각은, 이미지의 빠른 변화(고주파)에 둔감하여,
. 주로, 고주파성분을 제거함으로써 압축이 가능
* 단, 이산여현변환(DCT) 그 자체는 수학적 변환을 의미하고, 압축기술은 아님
. 수학적 변환 후 양자화 과정을 통한 무손실 압축(Lossless) 시에 압축이 이루어짐
3. DCT 변환에 의한 압축 부호화
ㅇ 블록 단위의 압축 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