Дискретное косинусное преобразование (ДКП) изображений и сжатие изображений

#dct #signals #transform #wavelet #fuzzylogic #matlab #mathworks #matlab_projects #matlab_assignments #phd #mtechprojects #deeplearning #projects #ai #machinelearning #artificialintelligence #matlabcode #research #signalprocessing #imageprocessing Дополнительную информацию и материалы для скачивания можно найти на сайте @https://www.exptech.co.in/. Также подпишитесь на страницу в Facebook: @https://www.facebook.com/DrAjayKrVerm... Здравствуйте! В этом видео мы рассмотрим дискретное косинусное преобразование (ДКП) изображений. Вкратце изложены теоретические основы ДКП и его применение для сжатия изображений. Также обсуждаются его основные свойства, преимущества и недостатки. Также объясняются математические уравнения для прямого и обратного дискретного косинусного преобразования (ДКП), а также обсуждаются базисные функции. Также представлены коды MATLAB для генерации базисных функций и сжатия изображений с использованием функций dct2() и dctmtx(). В этом видео представлены следующие материалы: Дискретное косинусное преобразование. Его применение, преимущества и недостатки. Вычисление базисных функций двумерного ДКП (FDCT), IDCT и ДКП. Код MATLAB для базисных функций двумерного ДКП. Методы вычисления ДКП (ДКП с использованием БПФ и ДКП с использованием матрицы преобразования). Сжатие изображений с использованием ДКП. Код MATLAB для сжатия изображений с использованием функций dct2(). Код MATLAB для сжатия изображений с использованием функций dctmtx() и блочной обработки. Ссылки на предыдущие видео: 1. Анализ изображений с помощью вейвлет-преобразования с использованием MATLAB и SIMULINK:    • Wavelet Transform Analysis of Images using...   2. Анализ изображений с помощью вейвлет-преобразования с использованием Python:    • Wavelet Transform Analysis of Images using...