将dct系数可视化为图像的好方法

Question

我拍了这张照片：

将其划分为80X80个图块，在每个图块上进行2D dct变换，并将它们切割为每个轴上的前30个系数。现在我试图将结果可视化为一个图像，这将有助于我在DCT平面上的直觉。

问题：

• （0,0）的DCT系数大于所有其他系数
• 我希望看到正系数和负系数之间的差异。

到目前为止，我发现的最佳转换是：

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

这给了我这个形象：

有更好的想法吗？

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

Answer 1

找到它：我正在寻找的是直方图均衡。实施非常直接：

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：

并为整个图像：

（注意简单瓷砖和具有大量细节的瓷砖之间的差异）

Answer 2

您可以移动值，以便所有值都是正值;然后取个体对数（顺便说一句，它是转换为dB的基础），并将其绘制为颜色。