dct编码为什么要扫描，dct变换的主要优点

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　　【标题】DCT变换-让图像压缩更高效

　　【引言】大家好，我是一名资深的操作系统优化师。今天，我们要聊一聊一种神奇的技术——DCT变换。可能有些人听起来比较高大上，但其实它就是一种数学变换，而且非常有用哦!它能够让我们在图像压缩中变得更高效，就像在拍电影一样，只保留重要的东西，把其他的“戏份”删减掉，省下很多空间。

　　【正文】DCT，全称离散余弦变换，是一种实数域的数学变换。通过利用余弦函数来进行计算，这个过程非常快速。除了拥有一般的正交变换属性以外，DCT的变换阵(也就是一堆用来变换的“工具人”)的基向量能够很好地描述图像信号的相关特征。这就很厉害啦!它能够在图像变换中提供非常准确的结果，被广泛认为是一种准最佳的变换方式。

　　说到DCT变换，在视频压缩编码的标准中经常扮演着重要的角色。各种国际标准，像JPEG和MPEG，都把DCT作为其中的一个基本处理模块。这是因为DCT变换在图像压缩中有着很多应用，可以说是这些压缩算法的重要数学基础。那具体怎么压缩呢?

　　在JPEG压缩算法中，我们需要先将输入的图像划分成8×8或16×16的小方块，然后对每个小方块进行DCT变换。接下来，我们会舍弃一些高频的系数，只保留一部分重要的信息，以进一步减少数据量。最后，我们会使用一种叫做无失真编码的方式完成压缩任务。

　　当我们要解压缩图像的时候，首先需要对每个小方块进行DCT的反变换，然后将所有小方块拼接起来，变成一副完整的图像。通过这个过程，我们成功地保留了重要的信息，同时还减少了数据的体积。不过值得一提的是，DCT本身并不会压缩数据。相反，它通过将大部分幅度较大的变换系数集中在图像的左上角，而将高频分量的系数变得更小，甚至为0，这就为后续的熵编码提供了更好的条件。这也是为什么我们使用了一种叫做z字形编码的技术，只需要对前面的非零编码，而后续的数据就变成了连续的0序列，可以采用更高效的游程编码方式。

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