2010-11-21 3 views
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여기에는 "applyDCT"및 "applyIDCT"메소드가 포함 된 DCT 알고리즘 클래스가 있습니다. 기술적으로 0에서 255 사이의 무작위 정수의 2x2 테이블에 대해 순방향 DCT (이산 코사인 변환)를 수행 한 다음이 숫자에 대해 역 DCT를 수행하면 처음부터 원래의 정수로 되돌아 와야합니다. 내 경우에는 그렇지 않습니다. 여기서 내가 뭘 잘못하고 있니? 표시되지 않습니다 "뒤로 F에"Java에서 DCT 및 IDCT 알고리즘 관련 문제

149.0 => f[0][0] 
237.0 => f[0][1] 
122.0 => f[1][0] 
147.0 => f[1][1] 

From f to F 
----------- 
81.87499999999999 => F[0][0] 
-14.124999999999993 => F[0][1] 
14.62500000000001 => F[1][0] 
-7.875 => F[1][1] 

Back to f 
--------- 
9.3125 => f[0][0] 
14.812499999999998 => f[0][1] 
7.624999999999999 => f[1][0] 
9.187499999999998 => f[1][1] 

위와 같이 : 여기

public class Main { 
    private static final int N = 2; 
    private static double[][] f = new double[N][N]; 
    private static Random generator = new Random(); 

    public static void main(String[] args) { 
     // Generate random integers between 0 and 255 
     int value; 
     for (int x=0;x<N;x++) { 
      for (int y=0;y<N;y++) { 
       value = generator.nextInt(255); 
       f[x][y] = value; 
       System.out.println(f[x][y]+" => f["+x+"]["+y+"]"); 
      } 
     } 

     DCT dctApplied = new DCT(); 
     double[][] F = dctApplied.applyDCT(f); 
     System.out.println("From f to F"); 
     System.out.println("-----------"); 
     for (int x=0;x<N;x++) { 
      for (int y=0;y<N;y++) { 
      try { 
       System.out.println(F[x][y]+" => F["+x+"]["+y+"]"); 
       } catch (Exception e) { 
        System.out.println(e); 
       } 
      } 
     } 

     double f[][] = dctApplied.applyIDCT(F); 
     System.out.println("Back to f"); 
     System.out.println("---------"); 
     for (int y=0;y<N;y++) { 
      for (int z=0;z<N;z++) { 
       System.out.println(f[y][z]+" => f["+y+"]["+z+"]"); 
      } 
     } 
    } 
} 

결과의 예입니다 :

public class DCT { 
    private static final int N = 2; 
    private double[] c = new double[N]; 

    public DCT() { 
      this.initializeCoefficients(); 
    } 

    private void initializeCoefficients() { 
     for (int i=1;i<N;i++) { 
      c[i]=1; 
     } 
     c[0]=1/Math.sqrt(2.0); 
    } 

    public double[][] applyDCT(double[][] f) { 
     double[][] F = new double[N][N]; 
     for (int u=0;u<N;u++) { 
      for (int v=0;v<N;v++) { 
      double sum = 0.0; 
      for (int i=0;i<N;i++) { 
       for (int j=0;j<N;j++) { 
       sum+=Math.cos(((2*i+1)/(2.0*N))*u*Math.PI)*Math.cos(((2*j+1)/(2.0*N))*v*Math.PI)*f[i][j]; 
       } 
      } 
      sum*=((c[u]*c[v])/4.0); 
      F[u][v]=sum; 
      } 
     } 
     return F; 
    } 

    public double[][] applyIDCT(double[][] F) { 
     double[][] f = new double[N][N]; 
     for (int u=0;u<N;u++) { 
      for (int v=0;v<N;v++) { 
      double sum = 0.0; 
      for (int i=0;i<N;i++) { 
       for (int j=0;j<N;j++) { 
       sum+=((c[u]*c[v]))*Math.cos(((2*i+1)/(2.0*N))*u*Math.PI)*Math.cos(((2*j+1)/(2.0*N))*v*Math.PI)*F[i][j]; 
       } 
      } 
      sum/=4.0; 
      //sum*=((c[u]*c[v])/4.0); 
      f[u][v]=sum; 
      } 
     } 
     return f; 
    } 
} 

그리고 여기에 그것으로가는 주요 클래스 처음에는 f에 포함 된 같은 값이 ...

+2

입력 어떤 경우와 상기 예상되는 결과와 실제 결과 어떤 무엇? 어느 것이 틀렸는 지 알아보기 위해 간단한 입력 (예 : [1 0; 0 0])에서 각 루틴을 실행 해 보았습니까? –

+0

원래의 정수를 다시 얻지 못한다고 말할 때 어떤 결과가 나타 납니까? 일부 부동 소수점 반올림 오류를 도입 할 수 있습니다. – rsp

+0

DCT 자체가 손실됩니다. 무손실 (가역) 연산을 얻으려면 수정 된 DCT (무손실 DCT)가 필요합니다. – osgx

답변

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이 문제를 해결했지만 내 질문에 불분명하지만 죄송합니다. 전자 오른쪽 아니었다 것입니다 :

public double[][] applyIDCT(double[][] F) { 
     double[][] f = new double[N][N]; 
     for (int i=0;i<N;i++) { 
      for (int j=0;j<N;j++) { 
      double sum = 0.0; 
      for (int u=0;u<N;u++) { 
       for (int v=0;v<N;v++) { 
       sum+=(c[u]*c[v])/4.0*Math.cos(((2*i+1)/(2.0*N))*u*Math.PI)*Math.cos(((2*j+1)/(2.0*N))*v*Math.PI)*F[u][v]; 
       } 
      } 
      f[i][j]=Math.round(sum); 
      } 
     } 
     return f; 
    } 

이 데이터 만 8 × 8 블록에 대한 작품, 또는 다른이를 변경해야 할 것입니다 : :이 IDCT 방법은 루프에 대한의 I 내부 계수와 J를했다

이런 일에
(c[u]*c[v])/4.0) 

:

(2*c[u]*c[v])/Math.sqrt(M*N) 
M과 N은 테이블의 dimentions 있습니다

...

여기서 데이터의 2 × 2 블록에서의 결과이다 :

Original values 
--------------- 
54.0 => f[0][0] 
35.0 => f[0][1] 
128.0 => f[1][0] 
185.0 => f[1][1] 

From f to F 
----------- 
200.99999999999994 => F[0][0] 
-18.99999999999997 => F[0][1] 
-111.99999999999997 => F[1][0] 
37.99999999999999 => F[1][1] 

Back to f 
--------- 
54.0 => f[0][0] 
35.0 => f[0][1] 
128.0 => f[1][0] 
185.0 => f[1][1]