DCT全稱為Discrete Cosine Transform，即離散余弦變換。DCT變換屬於傅里葉變換的一種，常用於對信號和圖像（包括圖片和視頻）進行數據壓縮的基礎。
在視頻壓縮歷史上重要的發明之一就是DCT。沒有DCT，后面的H.26X， JPEG等一系列壓縮標准將無從談起。
DCT有比較復雜的數學公式，我們這里僅做簡單理解：
如下圖，下圖是個一張圖中的一部分（3*3的像素塊）
對這個像素矩陣做DCT，相當於將矩陣的能量壓縮到第一個元素中，被稱為直流（DC）系數。其余的系數被稱為交流（AC）系數。這意味着輸出的二維DCT的左上角被稱為DC系數。它是DCT最重要的輸出，包含了很多關於原始圖像的信息。其余的系數被稱為交流系數（AC coefficients）。如果你使用DCT對圖像進行轉換，AC系數包含了圖像的更多細節。同時，如果把這些DCT系數應用於反向的2D-DCT，將得到原始系數。DCT本身並不會壓縮數據，它為隨后的量化之類的操作，提供了一個良好的基礎。
相當於把除了第一個格的部分信息（特征）都抽取了一部分到第一個格
第一個格的像素值就是這個圖像塊的低頻信息，其余格的就是圖像的高頻信息
低頻信息表示的是一張圖的總體樣貌。一般低頻系數的值也比較大。而高頻信息主要表示的是圖像中人物或物體細節。高頻系數的數量多，做完了 DCT 變換之后，低頻和高頻信息就分離開來了。