将 DCT 系数可视化为图像的好方法

Question

我拍了下图：

将其分成8X8 瓦片，对每个瓦片进行 2D DCT 变换，并将它们切成每个轴上的第一个 30 系数。现在我试图将结果可视化为有助于我在 DCT 平面上直觉的图像。

问题：

• (0,0) 的 DCT 系数比其他所有系数都大
• 我想看看正系数和负系数之间的区别。

到目前为止，我发现的最佳转换如下：

def visualize_dct(d):
    d = np.log(abs(d).clip(0.1))
    maxi, mini = d.max(), d.min()
    d = 255*(d - mini)/(maxi-mini)
    return d

这给了我下面的图片：

完整代码在这里： http://nbviewer.ipython.org/github/ihadanny/my-py-notebooks/blob/master/img_processing_04.ipynb

有更好的想法吗？

Answer 1

找到它：我正在寻找的是直方图均衡化。实现非常简单：

def visualize_dct(d):
    d = d + abs(d.min())
    h = np.histogram(d, bins=1000, range=(0, d.max()))
    c = 255.0*np.cumsum(h[0])/sum(h[0])
    new_img = np.zeros(d.shape)
    for index,value in np.ndenumerate( d ):
        new_img[index] = c[999.0*value/d.max()]    
    return new_img  

单个图块的结果：

对于整个图像：

（注意简单的瓷砖和有很多细节的瓷砖之间的区别）

Answer 2

你可以改变数值，让所有的都是正数；然后取单个对数（顺便说一下，这是转换为 dB 的基础），并将其绘制为颜色。