通过此贴可以加深了解神术DCT变换以及量化的过程，下面以4X4为变换单元来做。
//DCT变换、量化、反DCT变换、反量化。
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int QP=27; //quantize parameter
int D[4][4];
int W[4][4];
int Z[4][4];
int Wi[4][4];
int Di[4][4];
int Xi[4][4];
//左乘数组
int Cf[4][4]=
{
{1, 1, 1, 1},
{2, 1, -1, -2},
{1,-1, -1, 1},
{1,-2, 2, -1}
};
//右乘转置数组int Cft[4][4]=
{
{1, 2, 1, 1 },
{1, 1, -1, -2},
{1,-1, -1, 2},
{1,-2, 1, -1}
};
//逆变换数组int Ci[4][4]=
{
{2, 2, 2, 1 },
{2, 1, -2, -2},
{2, -1, -2, 2 },
{2, -2, 2, -1}
};
int Cit[4][4]=
{
{2 , 2 , 2, 2 },
{2 , 1 , -1, -2 },
{2 , -2 , -2, 2 },
{1 , -2 , 2, -1 }
};
int MF[6][6]=
{
{13107, 5243, 8066},
{11916, 4660, 7490},
{10082, 4194, 6554},
{9362, 3647, 5825},
{8192, 3355, 5243},
{7282, 2893, 4559}
};
int V[6][6]=
{
{10, 16, 13 },
{11, 18, 14 },
{13, 20, 16 },
{14, 23, 18 },
{16, 25, 20 },
{18, 29, 23 }
};
//X就是输入的残差矩阵
int X[4][4]=
{
{-4 , 4, -14 , -25},
{-4 , 4 , -13 , -23},
{-4 , 3, -14, -21 },
{-4, 3, -7, -14 }
};
void main()
{
int i,j;
//函数声明
int matrix_multiply(int a[4][4],int b[4][4],int c[4][4]);
int matrix_substract(int a[4][4],int b[4][4]);
void matrix_display(int a[4][4]);
void prescale_quantize(int W[4][4]);
void rescale(int Z[4][4]);
//X就是输入的残差矩阵
printf("\nDisplay the Resident matrix X[4][4]:\n");
// 单纯的显示所输入的数据，没有任何意义
matrix_display(X);
matrix_multiply(Cf,X,D);
matrix_multiply(D,Cft,W);
printf("\nDisplay the Transformed matrix W[4][4]:\n");
matrix_display(W);
//量化
prescale_quantize(W); //quantize
printf("\nDisplay the quantized matrix Z[4][4]:\n");
matrix_display(Z);
//z是DCT变换+量化之后的结果
// decode
//逆量化
//inverse quantize
rescale(Z);
printf("\nDisplay the I-quantized matrix Wi[4][4]:\n");
matrix_display(Wi);
//inverse "core" DCT transform
matrix_multiply(Ci,Wi,Di); //
matrix_multiply(Di,Cit,Xi); //
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
Xi[i][j]=(int)(((float)Xi[i][j]/256)+0.5); //divide 64*4=256
printf("\nDisplay the I-transformed matrix Xi[4][4]:\n");
//XI = IDCT后数据
matrix_display(Xi);
// IDCT后的数据 减去原数据之差
matrix_substract(Xi,X);
printf("\nDisplay the difference matrix Xi[4][4]-X[4][4]:\n");
matrix_display(Xi);
}
// multiply the matrix of a and b
int matrix_multiply(int a[4][4],int b[4][4],int c[4][4])
{
int i,j,k;
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
{
c[i][j]=0;
for(k=0;k<4;k++)
c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];
}
return 0;
}
// multiply the matrix of a and b
int matrix_substract(int a[4][4],int b[4][4])
{
int i,j;
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
{
a[i][j]-=b[i][j];
}
return 0;
}
// 单纯的显示所输入的数据，没有任何意义。
void matrix_display(int a[4][4])
{
int i,j;
printf("=========================================\n");
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
{
printf("%d\t",(int)a[i][j]);
if(j==3)
printf("\n");
}
printf("=========================================\n");
}
//量化
void prescale_quantize(int W[4][4])
{
int i,j;
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
{
int sign=1;
int qbits=15+floor(QP/6.0);
//int qbits=16; //2005.6.21:: why the qbits is 16(H.264 white-paper) not 15?
int mf,k; //
int f=(int)(pow(2.0,qbits)/3);
if(W[i][j]<0)
{
sign=-1;
W[i][j]*=-1;
}
if((i==0||i==2)&&(j==0||j==2))
k=0;
else
if((i==1||i==3)&&(j==1||j==3))
k=1;
else
k=2;
mf=MF[QP%6][k];
Z[i][j]=(W[i][j]*mf+f)>>qbits;
Z[i][j]*=sign;
}
}
//逆量化
void rescale(int Z[4][4])
{
int i,j;
for(i=0;i<4;i++)
for(j=0;j<4;j++)
{
int v,k,f,t;
t = floor(QP/6.0);
f=(int)pow(2.0,t);
if((i==0||i==2)&&(j==0||j==2))
k=0;
else
if((i==1||i==3)&&(j==1||j==3))
k=1;
else
k=2;
v=V[QP%6][k];
Wi[i][j]=Z[i][j]*v*f;
}
}
