所谓图像压缩就是在保证一定图像质量和满足任务要求的前提下，减少原始图像数据量的处理过程，图像数据可以被压缩，说明图像数据存在着冗余性。

随着数据化时代的开启，图像压缩技术越来越成熟并且应用越来越广泛。近几年来，随着多媒体技术以及实时通信技术的广泛应用，图像以及视频的传输和存储效率对通信系统实时性以及可靠性的影响日益显著。目前，大多数的图像及视频数据是以压缩形式存放和传输的，如JPEG、MPEG等。而在JPEG和MPEG的编、解码过程中，DCT及DDCT计算量占编、解码过程的40%。因此，定向DCT算法的计算效率对压缩编码算法性能具有较大的影响。本文提出了一种新的DCT计算模式，将随机计算理论与蝶形快速DCT算法相结合，提高了定向DCT算法的计算效率，减少计算能耗。

定向DCT变换的全称是定向离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。本文研究的真正方向性DCT变换，这种方法可以根据图像块中最主导的方向边缘信息来选择沿最匹配的方向进行DCT变换编码。并且该变换能够完全被限制在每个N*N图像块区域内，可以与当前的图像压缩标准相兼容。相信这对图像压缩编码的发展与完善将会有重要的意义。

今为止，对图像压缩编码的研究已经持续了半个多世纪。20世纪40年代末，在脉冲编码技术PCM出现后不久，对电视信号数字化研究就开始了。1969年，在美国召开的第一届“图像编码会议”，标志着图像编码技术作为一门独立的科学而诞生。

经典的图像压缩编码方法是基于Shannon的信息论，其中，最基本的预测编码、变换编码、矢量量化的理论就产生于20世纪五六十年代，且影响至今。目前。它们仍然被图像压缩编码的国际标准所普遍采用。随后，在一些新的高效的编码方法方面，人们又取得了不断的进展。

方向性信息是多维信号的一个独有的特点。目前，在图像处理应用领域，方向信息的重要性已经得到了认可，基于图像方向性的研究逐渐增多。包括特征提取、增强、去噪、分类和压缩。