摘要
随着多媒体技术和互联网的快速发展，图像作为一种重要的信息载体，在人们的日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
然而，图像数据量通常很大，对存储和传输造成巨大压力，因此，图像压缩技术应运而生并得到了广泛应用。
离散余弦变换（DCT）作为一种常用的图像压缩技术，具有良好的去相关性和能量集中特性，被广泛应用于JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准中。
数字信号处理器（DSP）作为一种专为实时信号处理而设计的芯片，具有高速、低功耗、可编程等优点，为实现高效的图像DCT与IDCT算法提供了良好的硬件平台。
本文首先介绍了图像压缩技术的研究背景和意义，以及DCT和IDCT的基本原理和应用。
然后，重点阐述了国内外基于DSP的图像DCT与IDCT设计与实现的研究现状，分析比较了不同算法的优缺点，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：离散余弦变换；逆离散余弦变换；数字信号处理器；图像压缩；算法优化
1相关概念#1.1图像压缩技术图像压缩技术旨在减少图像数据中的冗余信息，在不损失图像质量或损失较少信息的前提下，用更少的比特数表示图像，以降低图像存储和传输成本。
图像压缩技术可分为无损压缩和有损压缩两大类。
无损压缩算法可以完全恢复原始图像，常用于对图像质量要求严格的场合，如医学影像、遥感图像等；而有损压缩算法以牺牲部分图像质量为代价，换取更高的压缩比，适用于对图像质量要求相对较低的场合，如网络传输、视频会议等。
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