已知两个不同图像块亮度数据如下： （1）分析DCT原理，采用DCT方法，编程并计算相应的DCT系数，分析系数分布特点。 （2）依据视觉特性分析量化表步长的分布特点，完成DCT系数量化。 （3）采用Z形扫描，实现输出数据的统计编码，形成Video stream。 （4）采用IDCT重建图像亮度数据，计算SAD大小，分析产生误差的原因及采用DCT进行数据压缩的原理。（ ） （5）分别利用左上角1、3、6个系数重建图像，计算相应的SAD，并由

读入一幅256*256图像，将它分成8*8pixel的若干块，对每块做DCT变换，保留Z型顺序的若干变换系数，进行IDCT重构图像，计算重构图像的信噪比-Reading a 256* 256 image, it will be divided into several blocks of 8*8 pixel, keep each optimal Z transformation of sequence number, IDCT transform coefficient calculation

DCT在图像重构，压缩感知以及稀疏表示中的应用-DCT in image reconstruction, compressed sensing and sparse representation of the application

本代码主要应用于图像压缩，代码包括采用二维离散余弦变换（DCT）进行图像压缩、采用小波变换进行图像压缩以及基于小波变换与混沌排序图像加密压缩、解密重构 hundungen 是ex3的子程序：产生混沌序列-This code is mainly used in image compression, including the use of code dimensional discrete cosine transform (DCT) for image compression, image

离散余弦变换dct算法详细讲解，并在matlab上进行图像稀疏分解与重建的图像处理仿真。-Discrete cosine transform DCT algorithm is explained in detail, and the simulation of image sparse decomposition and reconstruction of image processing in matlab.