数字图像处理技术
电子信息工程中的数字图像处理技术
电子信息工程中的数字图像处理技术数字图像处理技术是电子信息工程领域中的重要组成部分，它在各个领域中都有广泛的应用。
本文将从数字图像处理技术的定义、原理和应用三个方面进行论述。
首先，我们来看一下数字图像处理技术的定义。
数字图像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
它主要包括图像获取、图像增强、图像压缩、图像恢复和图像分析等几个方面。
通过数字图像处理技术，我们可以对图像进行各种操作，如去噪、增强细节、改变图像的亮度和对比度等，从而得到更好的图像质量。
其次，我们来了解一下数字图像处理技术的原理。
数字图像处理技术主要是基于数字信号处理的原理进行的。
在数字图像处理中，图像被分割成若干个像素点，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
通过对这些像素点的处理，我们可以改变图像的外观和质量。
数字图像处理的核心原理是离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）。
通过这些变换，我们可以将图像从空间域转换到频域，从而实现对图像的各种处理。
最后，我们来看一下数字图像处理技术的应用。
数字图像处理技术在各个领域中都有广泛的应用。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于医学图像的增强和分析，帮助医生更好地诊断疾病。
在安防领域，数字图像处理技术可以用于视频监控系统，实现对图像的实时分析和识别。
在艺术领域，数字图像处理技术可以用于图像的美化和艺术创作，帮助艺术家表达自己的创意。
此外，数字图像处理技术还可以应用于遥感、无人驾驶、虚拟现实等领域。
综上所述，数字图像处理技术在电子信息工程中扮演着重要的角色。
它的应用范围广泛，可以帮助我们改善图像质量、提高图像分析的准确性，并在各个领域中发挥重要作用。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术将会不断进步和创新，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是有效利用计算机软、硬件资源，将非机械采集的数字图像信息进行数字化处理和分析的一类技术，在进行图像处理的过程中还会涉及到计算机编程、图像质量评价等其他相关技术。
数字图像处理技术是一项多学科交叉的研究，涉及数学、计算机、电子工程等多项技术，包括图像增强、图像裁剪、图像变换、图像压缩等各种处理技术。
数字图像处理技术的实现是依据下面的计算机存储原理：利用一组位码来储存图像和声音的数字信号，依据这一信号，可以读取数字图像。
这是利用计算机对图像数据进行存储、处理、传输和交互等图像处理技术的基础。
数字图像处理技术有着很多实际应用，如遥感图像处理技术，可以利用遥感技术高效率的获取和处理信息，从而为城市规划方面提供有助的数据分析；人脸识别技术，通过数字化的方式将人脸的关键部位精准的定位，从而实现无身份证的安全门禁；航拍图像处理技术，也在很大程度上方便了无人机拍摄的精准度，也可以用于监管和管理森林火灾、洪水等灾害；而医学图像处理技术更可以得到更多尘世上无法触及到的微细细节，其中X射线图像处理技术可以为医师们提供更多有关检查结果的信息，从而可以更快更准确的发现并处理疾病。
总之，数字图像处理技术在我们的生活中有着非常重要的作用，其以通过计算机的方式处理用户的图像信息，从而为我们的生活提供了更多的便利。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机处理图像的一类技术。
把图像信息表示成像素矩阵的形式，在计算机上进行数字图像的标定、量化、存储、复原等一系列的处理，以达到图像处理的目的所使用的技术。
数字图像处理技术的发展，从磁盘存储和显示开始，矢量显示和矢量存储以及网络技术的应用，使得数字图像处理技术得以快速发展，内容和水平也有了质的飞跃。
数字图像处理技术的主要内容包括图像的分割、建模和分析。
这些技术的实现功能有：1、图像的采集，比如摄像、扫描等；2、图像的编码，把图像信息表示成一组数字；3、图像的存储，保存图像信息；4、图像的显示，将数字信息转换成图像；5、图像的滤波，用来细化图像质量；6、图像的拼接，将多个图像拼接成一张；7、图像的识别，将图像信息与标准信息进行比较；8、图像的特征提取，从图像中提取特征信息并分析，便于非低维度数据分析；9、图像的分类，将图像分成若干类，例如主题图像分割；10、图像的压缩，将图像数据压缩，减少数据量；11、图像的增强，提高图像质量，使图像更加清晰。
在数字图像处理的研究中，技术应用越来越广泛，应用场景越来越多，涉及到多个领域，有助于更好地了解大自然，更有效地处理复杂的图像信息。
随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术也发生了巨大变化，数字图像处理技术从传统的模式分析发展到了深度学习，实现了低级特征的提取和更高维度的模式分析。
例如在机器视觉、机器人技术等方面得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的发展已经是近些年来受到社会各界共同关注的一个新兴技术领域，它与现代社会息息相关，应用于多个行业，如医学、军事、智能家居等。
同时，数字图像处理技术也为人们的生活带来了极大的方便，比如在智能识别中，人脸识别、车牌识别等，都大大减少了流程的复杂性，提升了工作的效率。
总之，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅能为人们的生活带来便利，还能为企业的生产效率带来重大的改变。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种以计算机为基础，利用数学和计算机科学的知识处理图像的技术。
它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等属性，从而达到美化、修复、增强等目的。
数字图像处理技术具有广泛的应用领域，如医学、智能交通、安防、视频监控、图像识别等。
在医学领域，数字图像处理技术可用于MRI、CT等检查图像的分析和诊断，为临床诊断提供可靠的依据。
在智能交通领域，数字图像处理技术可用于车牌识别、交通监测、交通信号控制等方面，提高交通安全性和便利性。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、火情监测、烟雾识别等方面，提高公共安全和防范能力。
数字图像处理技术具有以下几个主要步骤：获取图像、预处理、特征提取、分类识别等。
获取图像是数字图像处理技术的第一步。
图像获取可以通过数字相机、扫描仪、CCD等设备进行。
预处理是数字图像处理技术的重要环节。
预处理包括如去噪、锐化、增强、纠正变形等方面处理。
特征提取是指从处理后的图像中提取出图像的特征，用于识别分类。
特征提取包括如边缘检测、角点检测、纹理分析等方面处理。
分类识别是指将图像分为不同的类别，并进行识别。
分类识别包括如支持向量机、神经网络、决策树等方面处理。
总之，数字图像处理技术是一种将数学、计算机科学和图像处理技术结合起来的高新技术，具有广泛的应用前景。
其与其他技术的结合和发展，将极大地推动数字图像处理技术的发展和应用。
随着科技的不断进步，数字图像处理技术将在越来越多的领域得到广泛应用，成为未来科技发展的重要方向。
数字图像处理技术的未来发展随着数字技术的不断进步，数字图像处理技术应用领域的不断拓展，数字图像处理技术的未来发展前景非常广阔。
首先，数字图像处理技术的发展将进一步加速。
近年来，随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术的速度和效果都得到了很大的提高。
随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术将进一步发展和应用，广泛应用于医学、智能制造、智能交通等领域。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
随着计算机技术的不断发展和图像获取设备的普及，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的原理是对图像进行采集、传输、存储、显示和输出等一系列操作，通过对图像中的像素进行处理和分析，以实现特定的目标。
数字图像处理技术的应用非常广泛，涉及到很多领域。
在医学上，数字图像处理技术可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生进行疾病的检测和治疗。
在工业上，数字图像处理技术可以应用于产品质量检测、表面缺陷检测等领域，提高产品的质量和生产效率。
在安全监控领域，数字图像处理技术可以用于视频监控和图像识别，实现对公共场所和个人安全的监控和保护。
在娱乐和游戏领域，数字图像处理技术可以用于人脸识别、虚拟现实和增强现实等技术，提供更加丰富和真实的娱乐游戏体验。
数字图像处理技术的核心是图像的处理和分析。
图像的处理包括图像的增强、恢复、压缩和编码等操作。
图像的增强是指通过对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，使图像更加清晰和鲜明。
图像的恢复是指对受损图像进行修复和重建，使其恢复到原始状态。
图像的压缩和编码是指对图像进行压缩和编码，减少图像数据的存储和传输量，提高图像的处理和传输效率。
图像的分析包括图像的特征提取、目标检测和图像识别等操作。
图像的特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于图像的分类和识别。
目标检测是指在图像中检测出特定的目标物体，如人脸、车辆等。
图像识别是指通过对图像进行分析和比对，确定图像所代表的物体或场景。
数字图像处理技术的实现离不开计算机和图像处理算法的支持。
计算机的计算和存储能力可以提供实时和高效的图像处理操作。
而图像处理算法是实现图像处理和分析的关键，包括图像滤波、边缘检测、形态学处理、变换和模式识别等操作。
这些算法可以通过编程语言来实现，如C、C++、Python等。
数字图像处理技术的发展还面临一些挑战和问题。
数字图像处理技术简介
数字图像处理技术简介数字图像处理技术是指利用数字计算机技术对数字图像进行各种操作和处理的过程，它将数字图像视为信号，对其进行各种分析和处理，以达到改善图像质量、提取有用信息、识别和恢复失真等目的。
目前，数字图像处理技术已广泛应用于医学、遥感、地质勘察、环境监测、安全监控等众多领域。
一、数字图像的表示方式数字图像是以点阵形式存储在计算机中的，每个点称为像素（Pixel），每个像素有一个灰度值或彩色值。
灰度图像每个像素仅有一个数值，代表图像的亮度；彩色图像每个像素有三个数值，代表图像的红、绿、蓝三个通道的值。
数字图像的表示方式主要有以下两种：1.二值图像：每个像素只有两种取值，分别为黑和白。
二值图像常用于文字、边缘提取等领域。
2.灰度图像/彩色图像：每个像素有多种取值，分别表示亮度或颜色的不同程度。
灰度图像和彩色图像常用于人脸识别、医学图像等领域。
二、数字图像处理的基本步骤数字图像处理主要包括以下四个基本步骤：1.图像获取：通过传感器、摄像机等设备采集图像。
2.预处理：对获取的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、几何校正等。
3.图像分析与处理：对预处理后的图像进行各种分析和处理，包括图像分割、特征提取、模式识别等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，可根据具体需求进行目标检测、修改、输出等处理。
三、常用的数字图像处理技术1.图像增强：图像增强是指改善图像质量，使其更符合人眼视觉要求的一系列操作。
包括直方图均衡化、各种滤波、彩色平衡等。
2.图像分割：图像分割是将图像分成多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有类似的特征。
常用的分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
3.特征提取：特征提取是指从图像中识别出各种特征，用于图像分类、目标检测等。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
4.模式识别：模式识别是通过对已知图像的学习，准确地识别新图像所属的类别。
常用的模式识别方法包括神经网络、最近邻算法等。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
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数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。
二．数字图象处理研究的容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。
⑷图像压缩数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。
⑸图像分割图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。
图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。
另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。
⑹边缘检测边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。
边缘是图像中具有不同平均灰度等级的两个区域间的边界，因此，大多数的检测技术应用某种形式的梯度算子。
图像边缘是图像的基本特征之一，蕴含了图像丰富的在信息，它广泛应用于图像分割、图像分类、图像配准和模式识别中。
在大多数的实际应用中，边缘检测是当做一个局部滤波运算完成的。
三．数字图像处理系统不论是对什么图像进行数字处理，它的基本思想和操作方法都是一样的。
数字图像处理系统主要由三个基本部件构成，分别是计算机（用于处理图像程序的执行和运算）、数字化设备（主要用于图像模式转化）和显示设备（用于图像处理过程中图像的显示）。
图像处理过程中按照步骤进行划分的数字图像处理系统如下图所示：由于数字图像处理系统的灵活性和方便性，所以数字图像处理已成为图像处理的主流。
常见的数字图像处理有：图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、压缩、存储、传输、分析、识别、分割等。
图像处理的各个容是相互联系的，一个实用的图像处理系统往往结合几种图像处理技术才能得到所需的结果，图象数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步，图像编码可用以传输和存储图像，图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理做准备。
通过图像分割得到的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析和识别的基础。
四．数字图像处理技术1.图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。
图像在某个空间上的离散化状态称为采样，即用空间上部分点的灰度值来表示图像，这些点称为样点。
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。
采样方法可分为两种：点阵采样（直接对表示图像的二维函数值进行采样）和正交系数采样（对图像函数进行正交变换，用其变换系数作为采样值）。
量化是指要使用多大围的数值来表示图像采样后的每个点，这个数值围包括了图像上所能使用的颜色总数。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
所以，量化位数越大，表示图像可以拥有的颜色越多，可以产生更为细致的图像效果。
图像经过采样和量化后才能产生一计算机能够处理的数字化图像，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
2. 图像类型转换数字图像存在着很多不同的类型，在处理图像前，有时必须转换成所需类型或者处理技术所支持的图像类型，这里介绍图像类型之间的相互转换的实现。
2.1. 图像类型数字图像类型主要有以下几种：⑴索引图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。
⑵灰度图像灰度图像就是只有强度信息，在灰度图像中，像素灰度级用8bit表示。
由于灰度图像中每个像素都是介于黑色和白色之间的256 种灰度中的一种，所以灰度图像是没有颜色信息的图像。
⑶RGB图像RGB图像又称为真彩色图像，它利用R（red）、G（green）、B（blue）3个分量表示一个像素的颜色，用R、G、B这3种不同的颜色可以合成出任意颜色。
⑷二值图像表示二值图像的二维矩阵仅由0、1组成。
二值图像可看成是一个仅包括黑和白的特殊灰度图像，亦可看成是仅有2种颜色的索引图像。
⑸多帧图像多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列，它主要用于对时间或场景上相关图像合集进行操作的场合，例如电影帧。
2.2. 图像类型之间的相互转换图像类型的相互转换有很多种，灰度-二值、RGB-灰度、灰度-索引、二值-索引、索引-RGB等图像类型的相互转换的实现主要是利用MATLAB提供的图像类型转换函数。
假定B 为转换后输出图像类型，A 为输入图像类型，下面列举几种利用MATALB实现的图像类型转换：⑴灰度-二值：利用dither 函数来实现，这里用到的是抖动法，B=dither（A）。
⑵RGB-灰度：利用rgb2gray 函数实现，B=rgb2gray(A)。
⑶灰度-索引：利用gray2ind 函数实现，[B，map]=gray2ind(A，n)，按照指定的灰度级数n 和颜色图map 进行转换。
⑷二值-索引：转换的实现与灰度-索引的转换相同，使用同一个调用函数，在这里n 表示的是指定颜色图map 的颜色种类。
⑸索引-RGB：利用ind2rgb 函数实现，B=ind2rgb（A，map），将矩阵A 和对应的颜色图map 转换成RGB 图像。
3. 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
图像变换分为可分离变换和统计变换两大类，可分离变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换、沃尔什变换和哈尔变换等等；统计变换主要是霍特林变换。
下面主要介绍离散余弦变换和小波变换的基本原理。
⑴ 离散余弦变换离散余弦变换（DCT ）是数码率压缩需要常用的一个变换编码方法。
任何连续的实对称函数的傅里叶变换中只含余弦项，因此余弦变换与傅里叶变换一样有明确的物理意义。
DCT 是先将整体图像分成N*N 像素块，然后对N*N 像素块逐一进行DCT 变换。
由于大多数图像的高频分量较小，相应于图像高频分量的系数经常为零，加上人眼对高频成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。
因此，传送变换系数的数码率要大大小于传送图像像素所用的数码率。
到达接收端后通过反离散余弦变换回到样值，虽然会有一定的失真，但人眼是可以接受的。
a.一维DCT 的变换核定义为N u x Nu C u x g 2)12(cos 2)(),(π+= 式中，u x=0,1,2,…,N －1；⎪⎩⎪⎨⎧==其他1021)(u u C 一维DCT 定义如下：设{f(x)|x=0, 1, …, N-1}为离散的信号列。
∑-=+=102)12(cos )(2)()(N x Nu x x f N u C u F π 式中，u,x=0,1,2,…,N －1。
将变换式展开整理后，可以写成矩阵的形式，即F=G f[][][][]⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)2/)12)(1cos(()2/3)(1cos(()2/)1cos((/2)2/)12cos(()2/6cos()2/cos(/2)2/)12cos(()2/3cos()2/cos(/2111/1N N N N N N N N N N N N N N N N N N N G πππππππππΛM ΛΛΛb.二维离散余弦变换考虑到两个变量，很容易将一维DCT 的定义推广到二维DCT 。
其正变换核为：N v y M u x v C u C MN v u y x g 2)12(cos 2)12(cos)()(2),,,(ππ++= 式中，C(u)和C(v)的定义同前面；x, u=0,1,2,…, M －1； y, v=0,1,2,…,N －1。
二维DCT 定义如下：设f(x,y)为M ×N 的数字图像矩阵，则Nv y M u x v C u C y x f MN v u F M x N y 2)12(cos 2)12(cos )()(),(2),(1010ππ++=∑∑-=-= 式中： x, u=0, 1,2,…,M －1；y, v=0,1,2,…,N －1。
二维DCT 也可用两次一维DCT 来完成。
⑵ 小波变换小波变换是一种窗口大小固定不变，但其形状可以改变的局部化分析方法。
小波变换在信号的高频部分可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频部分可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号中提取信息。
a.连续小波变换（CWT ）设()00ˆ且12=⋂∈ψψL L ,则下面的函数族{}b a ,ψ ()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-a b t a t b a ψψ21,，0a ≠叫小波分析或连续小波，ψ叫基本小波或小波。
若ψ是窗函数，就叫为窗口小波函数，一般我们恒假定ψ为窗口小波函数。
式中，a 称为尺度参数，b 称为平移参数。
一维连续小波变换：设ψ是基本小波，{}b a ,ψ是其生成的连续小波，对2L f ∈，信号f 的积形式连续小波变换定义为()()()dt a b t t f a f b a f W Rb a ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⎰-ψψψ21,,, b.离散小波变换（DWT ）离散小波变换针对尺度参数a ，平移参数b 进行离散化，最常用的是二进制动态采样网络，每个网格点对应的尺度为2j ，平移为2jk ，即：/2,()2(2),,j j j k t t k j k Z ψψ--=-∈该离散化小波称为二进制小波，二进制小波对信号的分析具有变焦距的作用。