根据离散傅里叶变换的性质，实偶函数的傅里叶变换只含实的余弦项，因此构造了一种实数域的变换—离散余弦变换（DCT）。设的图像子块为，其离散余弦变换（DCT）可以由下式表示：

(1)

式（1）中

其逆变换为：

(2)

DCT基本函数的水平频率从左至右增长，垂直频率从上到下增长。位于图像左上方的定值基本函数被称为直流（DC）基本函数。像DFT一样，DCT可以用快速算法来计算。

通过研究发现，DCT除了具有一般的正交变换性质外，其变换阵的基向量很近似于Toeplitz矩阵的特征向量，后者体现了人类的语言、图像信号的相关特性。因此，在对语音、图像信号变换的确定的变换矩阵正交变换中，DCT变换被认为是一种准最佳变换。在已颁布的一系列视频压缩编码的国际标准建议中，都把DCT作为其中的一个基本处理模块。

DCT除了实数变换、确定的变换矩阵、准最佳变换性能外，二维DCT还是一种可分离的变换，可以用两次一维变换得到二维变换结果。另外，改进的离散余弦变换（modified discrete cosine transform ，MDCT），它相当于对交叠的数据进行离散余弦变换，经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图像（包括静止图像和运动图像）进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的“能量集中”特性：大多数的自然信号（包括声音和图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，而且当信号具有接近马尔科夫过程（Markov processes）的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换的性能。

在静止图像编码标准JPEG和运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了离散余弦变换，并将结果量化之后进行熵编码。经改进的离散余弦变换已被用在高级音频编码和MP3音频压缩当中。