Сжатие изображения — это процесс сжатия изображения без значительного ухудшения его качества. Использование дискретного преобразования Фурье (ДПФ) — популярный метод сжатия изображений. Используя математический метод DFT, сигналы можно анализировать и преобразовывать из временной области в частотную область. ДПФ может сжимать изображения при обработке изображений путем преобразования их из пространственной области в частотную область.
Фундаментальной идеей сжатия изображения DFT является возможность разделить изображение на составляющие его частоты. Гладкие части изображения представлены низкочастотными компонентами, а детали представлены высокочастотными компонентами. Размер изображения можно уменьшить без значительного ущерба для детализации, удалив некоторые высокочастотные компоненты.
В процесс сжатия изображения DFT входят следующие шаги:
Шаг 1: Сделайте изображение в градациях серого
Перед использованием DFT изображение должно быть переведено в оттенки серого. Это связано с тем, что DFT обрабатывает только один канал изображения. Объем данных, которые должны быть обработаны, уменьшается, когда изображение преобразуется в оттенки серого.
Шаг 2: Примените ДПФ к изображению
Затем изображение в градациях серого будет подвергнуто ДПФ. Затем изображение меняется с пространственного на частотное.
Шаг 3: Выньте высокочастотные детали
Высокочастотные компоненты могут быть обнаружены и устранены после применения DFT. Небольшие значения в преобразованном изображении часто представляют собой высокочастотные компоненты. Размер изображения можно уменьшить без существенной потери информации, исключив эти параметры.
Шаг 4: Обратное ДПФ
Затем модифицированное изображение подвергается обратному процессу DFT. При этом изображение снова меняется с частотной области на пространственную.
В заключение, использование DFT для сжатия изображений является успешным методом уменьшения размера изображения без значительного снижения его качества. Шаги заключаются в преобразовании изображения в оттенки серого, выполнении на нем DFT, удалении высокочастотных компонентов, выполнении на нем обратного DFT и сохранении сжатого изображения.
Реализация Python сжатия изображений с использованием DFT:
