变换编码
「变换编码」是一种基于心理视觉冗余压缩思想的有损压缩方法，编码中综合使用其他信息冗余压缩方法。变换编码的基本思想是将原始信号转换到一个新的域（通常是频域），在这个域中，信号的能量集中在较少的变换系数上，然后对这些系数进行量化和编码，从而实现数据压缩。
变换编码的系统框图如下
- 构造子图像：减少变换的计算复杂度，子图之间尽可能少图像相关
- 图像变换：解除每个子图像内部像素之间的相关性，或者说将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上
- 量化：压缩不是在变换中，而是在量化变换系数时取得的。
编码过程中有以下几个问题需要解决
- 变换的选择
- 基于运算效率和数据相关性考虑的子图选择
- 变换域中有用信息的选取原则
- 信息的量化编码
变换
一个能把最多的信息集集中到最少的系数上取得变换所产生的重建误差最小。可以选择
性能
给定 512×512 大小的单色图像，先将原图分割为 8×8 大小的子图像，然后用 DFT, WHT 和 DCT 的一种，表示每一个子图像，将得到所有系数的 50% 去掉，即丢掉 32 个系数，对截取的系数阵列进行逆变。丢掉的 32 个系数，对复原图像质量的视觉影响很小，产生的图像均方根误差为
三种变换方法中，DCT 的信息压缩能力比 DFT 和 WHT 的能力要强，但 WHT 是最容易实现的。
DCT 在信息压缩能力和计算复杂性之间提供了很好的平衡，因此，许多变换编码系统都是以 DCT 变换为基础。对比其它方法，DCT 变换可以使用单一的集成电路实现，可以用最少的系数包含相同量信息。可使“分块噪声”的块效应最小，这些分块噪声是由子图像之间的可见边界造成的
子图像选择
选择子图像能减少变换编码误差和计算复杂度。由于图像跨子图的相关性不多，相关性的集中利于减少误差。此外，计算复杂度都随子图象尺寸的增加而增加
对于子图像的选取，要求相邻子图象之间的相关减少到某个可接受的水平，且要求子图象的长和宽都是 2 的整数次幂
最常用的子图象尺寸: 8×8 和 16×16