如何在PHP中计算离散余弦变换(DCT)？
我在这里想要的是我当前代码的一个工作的，优化的版本。虽然我的函数确实返回一个包含实际结果的数组，但我不知道它们是否正确(我不是数学专家，我也不懂Java代码来将我的结果与已知的实现进行比较)。其次，我希望该函数能够接受自定义的表大小，但我不知道如何做到这一点。表大小是否等同于对图像进行重采样？我是否正确地应用了系数？
// a lot of processing is required for large images
$image = imagecreatetruecolor(21, 21);
$black = imagecolorallocate($image, 0, 0, 0);
$white = imagecolorallocate($image, 255, 255, 255);
imagefilledellipse($image, 10, 10, 15, 15, $white);
print_r(imgDTC($image));
function imgDTC($img, $tableSize){
// m1 = Matrix1, an associative array with pixel data from the image
// m2 = Matrix2, an associative array with DCT Frequencies
// x1, y1 = coordinates in matrix1
// x2, y2 = coordinates in matrix2
$m1 = array();
$m2 = array();
// iw = image width
// ih = image height
$iw = imagesx($img);
$ih = imagesy($img);
// populate matrix1
for ($x1=0; $x1<$iw; $x1++) {
for ($y1=0; $y1<$ih; $y1++) {
$m1[$x1][$y1] = imagecolorat($img, $x1, $y1) & 0xff;
}
}
// populate matrix2
// for each coordinate in matrix2
for ($x2=0;$x2<$iw;$x2++) {
for ($y2=0;$y2<$ih;$y2++) {
// for each coordinate in matrix1
$sum = 1;
for ($x1=0;$x1<$iw;$x1++) {
for ($y1=0;$y1<$ih;$y1++) {
$sum +=
cos(((2*$x1+1)/(2*$iw))*$x2*pi()) *
cos(((2*$y1+1)/(2*$ih))*$y2*pi()) *
$m1[$x1][$y1]
;
}
}
// apply coefficients
$sum *= .25;
if ($x2 == 0 || $y2 == 0) {
$sum *= 1/sqrt(2);
}
$m2[$x2][$y2] = $sum;
}
}
return $m2;
}我的PHP函数是在Java：Problems with DCT and IDCT algorithm in java这篇文章中派生出来的。我已经为php和可读性重写了代码。最终，我正在编写一个脚本，它将使我能够比较图像并找到相似之处。这里概述了该技术：http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html。
谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2013-01-18 02:26:21
这就是我执行DCT的方法，我在这里做的是在每一行上执行一维DCT。然后我把结果取出来，在每一列上执行DTC，这样更快。
function dct1D($in) {
$results = array();
$N = count($in);
for ($k = 0; $k < $N; $k++) {
$sum = 0;
for ($n = 0; $n < $N; $n++) {
$sum += $in[$n] * cos($k * pi() * ($n + 0.5) / ($N));
}
$sum *= sqrt(2 / $N);
if ($k == 0) {
$sum *= 1 / sqrt(2);
}
$results[$k] = $sum;
}
return $results;
}
function optimizedImgDTC($img) {
$results = array();
$N1 = imagesx($img);
$N2 = imagesy($img);
$rows = array();
$row = array();
for ($j = 0; $j < $N2; $j++) {
for ($i = 0; $i < $N1; $i++)
$row[$i] = imagecolorat($img, $i, $j);
$rows[$j] = dct1D($row);
}
for ($i = 0; $i < $N1; $i++) {
for ($j = 0; $j < $N2; $j++)
$col[$j] = $rows[$j][$i];
$results[$i] = dct1D($col);
}
return $results;
}我在互联网上找到的大多数算法都假设输入矩阵是8x8。这就是为什么你乘以0.25的原因。一般来说，你应该乘以sqrt(2 / N)一个一维矩阵，这里是2D，所以sqrt(2/N1) * sqrt(2/N2)。如果对N1 =8和N2 =8执行此操作: sqrt( 2/8 )^2 =2/8= 1/4 = 0.25
另一件事是乘以1/ X0 (2)，这是一维矩阵，这里是2D矩阵，所以当k1 = 0或k2 =0时乘法。当k1 =0和k2 =0时，您必须执行两次。
Stack Overflow用户
发布于 2013-01-17 17:20:44
首先，您需要测试您的函数，以便找到任何可用的实现。并将您的实现结果与工作实现的结果(具有相同的输入)进行比较。
如果你希望你的代码更快，你可以看看这篇论文http://infoscience.epfl.ch/record/34246/files/Vetterli85.pdf (前2部分)。
在您的例子中，您不能使用自定义表大小，因为它应该与图像大小匹配(可能是错误的)。
https://stackoverflow.com/questions/14106984
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