ДКП данных 1x8 [8,16,24,32,40,48,56,64] - (dct8) ->[100, - 52,0, -5,0, -2,0,0,4]. Теперь, если мы усекаем (т.е. отбрасываем низкочастотные компоненты), а затем принимаем инверсный DCT этих данных 1x4 через интервал 1x8 как: [100, -52,0, -5] - (idct8) ->[ 8,15,24,32,40,48,57,63]. т. е. мы почти получаем одни и те же данные.преобразование Фурье сжатия изображений на основе, прежде текстового обнаружения
Может ли это быть использовано для уменьшения размера изображений в формате JPEG с применением 2D DCT, с последующим выбрасыванием низких значений частоты (потому что большинство энергии сигнала лежит @high частоты) т.е.. отбрасывая нижний правый квадрант, а затем 2D IDCT?
P.S. : Мне нужно работать над «распознаванием текста», поэтому сжатие с потерями не повлияет на мою производительность, а может быть намного быстрее.
Я знаю, что JPEG выполняет эту обработку, но потом снова, если я применил этот же алгоритм к любому уже сжатому jpeg, тогда существует декремент в размере, иногда до 80%, снова информация будет потеряна, но мне не нужны эти шумные пиксели в любом случае для обнаружения текстовых областей, поэтому ** будет ли работать **? –
Выполнение этого во второй раз не улучшит сжатие. – user3344003