(TIỂU LUẬN) báo cáo đề tài nén ẢNH học PHẦN PHÂN TÍCH xử lý ẢNH

ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN BÁO CÁO ĐỀ TÀI NÉN ẢNH HỌC PHẦN: PHÂN TÍCH XỬ LÝ ẢNH TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG NĂM 2022 ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GỊN BÁO CÁO ĐỀ TÀI NÉN ẢNH HỌC PHẦN: PHÂN TÍCH XỬ LÝ ẢNH TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG NĂM 2022 MỤC LỤC NÉN ẢNH -I Giới thiệu tổng quan nén ảnh 1.Mục đích cần thiết “nén ảnh” 2.Các khái niệm II Các phương pháp nén ảnh 1.Phân loại dựa vào nguyên lý nén: 2.Phân loại dựa vào cách thức thực nén: III Quá trình nén giải nén -IV Các phương pháp nén hệ thứ 1.Phương pháp mã hóa loạt dài 1.1 Nguyên tắc: 1.2 Thuật toán: 2.Phương pháp mã hóa Huffman: 2.1 Nguyên tắc: - 2.2 Thuật toán 2.3 Một số hạn chế mã Huffman: - 3.Phương pháp LZW 3.1 Phương pháp nén LZW 3.2 Quá trình giải nén - 3.3 Trường hợp đặc biệt TÀI LIỆU THAM KHẢO NÉN ẢNH I Giới thiệu tổng quan nén ảnh Mục đích cần thiết “nén ảnh” - Nén ảnh kỹ thuật mã hóa ảnh số hóa nhằm giảm số lượng bit liệu cần thiết để biểu diễn ảnh - Mục đích giảm chi phí việc lưu trữ ảnh chi phí thời gian để truyền ảnh xa truyền thông đảm bảo chất lượng ảnh - Nén ảnh có nhiều ứng dụng thực tế như: truyền văn đồ họa qua đường điện thoại (Fax), nén ảnh y tế truyền hình cáp, … Chính ứng dụng nhiều lĩnh vực nén ảnh với tiến lĩnh vực vi điện tử dẫn đến đời chuẩn nén ảnh - Nén ảnh đạt cách loại bỏ phần tử dư thừa ảnh số hóa Dư thừa dư thừa thông tin không gian, dư thừa cấp xám hay dư thừa thời gian: - Nén liệu nhằm giảm lượng thông tin “dư thừa” liệu gốc vậy, lượng thông tin thu sau nén thường nhỏ liệu gốc nhiều Với liệu ảnh kết thường 10:1 Một số phương pháp cho kết cao ví dụ kỹ thuật nén fratal cho tỉ lệ nén 30 - Ngoài thuật ngữ “nén liệu”, chất kỹ thuật cịn có số tên gọi khác như: giảm độ dư thừa; mã hóa ảnh gốc  Dư thừa thông tin không gian: ảnh tồn tương quan điểm ảnh cạnh  Dư thừa thông tin cấp xám: dư thừa dựa vào tương quan màu sắc cạnh  Dư thừa thông tin thời gian: chuỗi ảnh video, tồn tương quan điểm ảnh frame khác Các khái niệm a Ảnh số: hình ảnh định nghĩa hàm hai chiều, f (x, y), x y tọa độ không gian (mặt phẳng) biên độ f cặp tọa độ (x, y) gọi cường độ mức độ màu xám hình ảnh điểm Khi x, y giá trị cường độ f đại lượng hữu hạn, rời rạc, gọi hình ảnh hình ảnh kỹ thuật số Có thể hiểu đơn giản “Ảnh số số hóa làm cho hình ảnh kỹ thuật số trở thành xấp xỉ cảnh thực”; “ảnh tập hợp điểm ảnh biểu diễn với mức xám phù hợp để mơ tả ảnh gần với ảnh thực” Hình Hình ảnh minh họa ảnh điểm ảnh b Điểm ảnh: Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý ảnh máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh Trong trình số hóa, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thơng qua q trình lấy mẫu (rời rạc hóa khơng gian) lượng hóa thành phần gia trị (rời rạc hóa biên độ giá trị) mà mắt thường ta khó phân biệt hai mức xám kề Trong trường hợp này, người ta sử dụng khái niệm phần tử ảnh điểm ảnh (Picture Element – Pixel) Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, điểm ảnh gồm có cặp tọa độ (x; y) giá trị biểu diễn độ sáng (cấp sáng) cụ thể Các cặp tọa độ (x; y) tạo nên độ phân giải (resolution) Chẳng hạn hình máy tính có độ phân giải 480x640 nghĩa hình có 480x640 điểm ảnh (x; y), chiều rộng 480 điểm ảnh, chiều dài có 640 điểm ảnh Điểm ảnh (pixel) phần tử ảnh số tọa độ (x; y) với độ xám màu định c Mức xám (Graylevel): kết mã hóa tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết q trình lượng hóa d Dữ liệu: toán, liệu bao gồm tập phần tử sở mà ta gọi liệu nguyên tử Nó chữ số, ký tự,… số, từ,… điều phụ thuộc vào tốn e Nén liệu: q trình giảm dung lượng thông tin “dư thừa” liệu gốc làm cho lượng thông tin thu sau nén thường nhỏ liệu gốc nhiều Do vậy, tiết kiệm nhớ giảm thời gian trao đổi liệu mạng thông tin mà lại cho phép khôi phục liệu ban đầu f Tỷ lệ nén: đặc trung quan trọng phương pháp nén Tỷ lệ nén định nghĩa sau: - Tỷ lệ nén = 1/r*% với r tỷ số nén - r = kích thước liệu gốc / kích thước liệu nén - Như vậy, hiệu suất nén = (1- tỷ lệ nén)*100% Đối với ảnh tĩnh, kích thước số bit biểu diễn toàn ảnh Đối với ảnh video, kích thước số bit để biểu diễn khung hình video (video frame) II Các phương pháp nén ảnh Phân loại dựa vào nguyên lý nén: - Nén bảo tồn thơng tin (Losses compression): bao gồm phương pháp nén mà sau giải nén thu xác liệu gốc Tuy nhiên né bảo tồn thơng tin đạt hiệu nhỏ so với phương pháp nén khơng bảo tồn thơng tin - Nén khơng bảo tồn thơng tin (Lossy compression): bao gồm phương pháp nén sau giải nén không thu liệu gốc Các phương pháp gọi “tâm lý thị giác” lợi dụng tính chất mắt người chấp nhận số vặn xoắn ảnh khôi phục lại Phương pháp đem lại hiệu cao loại bỏ thông tin dư thừa không cần thiết Phân loại dựa vào cách thức thực nén: - Phương pháp không gian (Spatial Data Compression): phương pháp thực nén cách tác động trực tiếp lên việc lấy mẫu ảnh miền không gian - Phương pháp sử dụng biến đổi (Transform Coding): gồm phương pháp tác động lên biến đổi ảnh gốc không tác động trực tiếp - Phân loại dựa vào lý thuyết mã hóa: - Các phương pháp nén hệ thứ nhất: gồm phương pháp có mức độ tính tốn đơn giản lấy mẫu, gán từ mã, … - Các phương pháp nén hệ thứ hai: gồm phương pháp dựa vào mức độ bão hòa tỷ lệ nén cách sử dụng phép toán tổ hợp đầu cách hợp lý sử dụng biểu diễn ảnh như: phương pháp kim tự tháp Laplace, phương pháp dựa vào vùng gia tăng, phương pháp tách hợp III Quá trình nén giải nén Nén: liệu gốc qua mã hóa liệu, mã hóa thực nén liệu đến mức thích hợp cho việc lưu trữ truyền dẫn thơng tin Q trình thực việc loại bỏ hay cắt bớt nhũng dư thừa ảnh để thu thông tin cần thiết đảm bảo chất lượng ảnh Giải nén: liệu nén qua giải mã liệu, giải mã thực giải nén để thu liệu gốc ban đầu Việc giải nén thường phải dựa vào thông tin kèm theo liệu nén, tùy thuộc vào kiểu nén hay phương pháp nén mà liệu giải nén có hoàn toàn giống với liệu gốc ban đầu hay khơng Tóm lại q trình nén giải nén liệu mơ tả cách tóm tắt theo sơ đồ đây: Hình Sơ đồ trình nén giải nén liệu IV Các phương pháp nén hệ thứ Trong lớp phương pháp này, ta xem xét phương pháp: - Mã hóa loạt dài RLC (Run Length Coding) - Mã hóa Huffman - Mã hóa LZW (Lempel Ziv-Wench) - Mã hóa khối (Block Coding) Phương pháp mã hóa loạt dài Mã hóa RLC phương pháp nén ảnh dựa cắt bớt dư thừa khơng gian (một vài hình ảnh có vùng màu lớn không đổi đặc biệt với ảnh nhị phân) Loạt định nghĩa dãy phần tử điểm ảnh (pixel) liên tiếp có chung giá trị 1.1 Nguyên tắc: - Nguyên tắc phương pháp phát loạt điểm ảnh lăp lại liên tiếp, ví dụ: 110000000000000011 Ta thấy điểm ảnh có giá trị xuất nhiều lần liên tiếp thay phải lưu trữ tồn điểm ảnh có giá trị ta cần lưu trữ chúng cách sử dụng cặp (độ dài loạt, giá trị) - Ví dụ: cho chuỗi nguồn d: o 23 - d = 5 5 5 5 5 19 19 19 19 19 0 0 0 23 23 23 23 23 23 23 Ta có chuỗi mới: (10 5) (5 19) (7 0) (8 23) - Tỷ số nén = 20/8 = 2.5 - Đối với ảnh đen trắng sử dụng bit để biểu diễn điểm ảnh phương pháp tỏ hiệu quả, ta thấy điều ví dụ sau: - Cho chuỗi nguồn d: o d= 0000000000000001111111111000000000011111111111000000000000000 - Ta có chuỗi (15, 10, 10, 10, 15) - Tỷ số nén = 60 bit / (5*4 bit) = (chỉ sử dụng bit để thể độ dài loạt giá trị loạt ảnh đen trắng có giá trị bit 1) Lưu ý: - Đối với ảnh, chiều dài chuỗi lặp lớn 255 Nếu ta dùng byte để mã hóa thí khơng đủ Giải pháp dùng tách chuỗi thành hai chuỗi: chuỗi có chiều dài 255, chuỗi số bit cịn lại - Phương pháp nén RLC đạt hiệu chuỗi lặp lớn ngưỡng định hay nói cách khác ảnh cần nén phải có nhiều điểm ảnh kề có giá trị màu Do phương pháp khơng đem lại cho ta kết cách ổn định phụ thuộc hồn tồn vào ảnh nén thích hợp cho ảnh đen trắng hay ảnh đa cấp xám Phương pháp RLC sử dụng việc mã hóa lưu trữ ảnh Bitmap theo dạngPCX, BMP 1.2 Thuật toán: - Tiến hành duyệt hàng kết thúc vùng liệu ảnh, trình duyệt tiến hành kiểm tra để tìm loạt có giá trị đồng thời ý kí hiệu xuống dòng (hay kết thúc dòng), kết thúc ảnh Bitmap, … - Khi gặp loạt có độ dài > nhảy đến chế độ nén, ngược lại nhảy đến chế độ không nén Tuy nhiên loạt > 255 tách mã < 255 sau mã tiếp phần cịn lại Ngồi cịn chế độ khác : bắt đầu, kết thúc dịng - Kết thúc gặp kí hiệu kết thúc bitmap (end – of – bitmap) Phương pháp mã hóa Huffman: 2.1 Nguyên tắc: Phương pháp mã hóa Huffman phương pháp dựa vào mơ hình thơng kê Người ta tính tần suất xuất ký tự cách duyệt tệp gốc từ đầu đến cuối Việc xử lý tính theo bit Trong phương pháp người ta gán cho ký tự có tần suất cao từ mã ngắn, ký tự có tần suất thấp từ mã dài Như ta làm giảm chiều dài trung bình từ mã hóa cách dùng chiều dài biến đổi Tuy nhiên có trường hợp bị thiệt bit tần suất thấp., số tình tần suất thấp, ta khơng lợi chút nào, chí cịn bị thiệt bit 2.2 Thuật tốn 2.2.1 Thuật tốn nén Thuật tốn bao gồm bước chính: - Giai đoạn thứ nhất: tính tần suất ký tự liệu gốc: duyệt tệp gốc cách từ đầu đến cuối để xây dựng bảng mã Tiếp sau xếp lại bảng mã theo thứ tự tần suất giảm dần - Giai đoạn thứ hai: mã hóa: duyệt bảng tần suất từ cuối lên đầu để thực ghép phần tử có tần suất xuất thấp thành phần tử Phần tử có tần suất tổng tần suất thành phần Tiến hành cập nhật lại bảng đương nhiên loại bỏ phần tử xét Quá trình lặp lại bảng có phần tử Q trình gọi trình tạo mã Huffman việc tập hợp tiến hành nhờ nhị phân nhánh Phần tử có tần suất thấp bên phải, phần tử bên trái Với cách tạo này, tất bit liệu/ký tự nút lá; nút nút tổng hợp Sau tạo xong, người ta tiến hành gán mã cho nút Việc mã hóa đơn giản: lần xuống bên phải ta thêm bit “1” vào từ mã; lần xuống bên trái ta thêm bit “0” Tất nhiên làm ngược lại, có giá mã thay đổi cịn tổng chiều dài khơng đổi Cũng lý mà có tên gọi mã Huffman gọi 2.2.2 Thuật toán giải nén Quá trình giải nén tiến hành theo chiều ngược lại đơn giản Người ta phải dựa vào bảng mã tạo giai đoạn nén (bảng giữ lại cấu trúc tệp nén với liệu nén) Thuật toán giải nén: xác Bước 1: Đọc bit tập tin nén duyệt nhị phân định hết Lấy kí tự ghi tệp giải nén - Bước 2: Trong chưa hết tập tin nén thực bước một, ngược lại thực bước - Bước 3: kết thúc thuật toán 2.3 Một số hạn chế mã Huffman: - Mã Huffman thực biết tần suất xuất ký tự - Mã Huffman giải độ dư thừa phân bố ký tự - Huffman tĩnh đòi hỏi phải xây dựng nhị phân sẵn chứa khả - Điều địi hỏi thời gian khơng ta khơng biết trước kiểu liệu thực nén - Quá trình giải nén phức tạp chiều dài mã trước ký tự tìm Phương pháp LZW - Khái niệm nén từ điển Jacob Lampel Abraham Ziv đưa lần vào năm 1977 Sau phát triển thành họ giải thuật nén từ điển LZ Năm 1984 Terry Welch cải tiến thuật giải LZ thành họ giải thuật hiệu đặt tên LZW - Phương pháp LZW dựa việc xây dựng từ điển cho “chuỗi ký tự” xuất văn bản, “chuỗi ký tự” xuất sau thay mã bảng từ điển - Giải thuật LZW sử dụng cho tất loại file nhị phân Nó thường dùng để nén loại văn bản, ảnh đen trắng, ảnh màu … chuẩn nén cho dạng ảnh GIF, TIFF… Mức độ hiệu LZW không phụ thuộc vào số bít màu ảnh 3.1 Phương pháp nén LZW - Phương pháp nén LZW hoạt động theo nguyên tắc tạo từ điển động theo liệu file ảnh Từ điển tập hợp cặp Khóa nghĩa Trong khóa xếp theo thứ tự định, nghĩa chuỗi liệu ảnh - Từ điển xây dựng đồng thời với q trình đọc liệu Sự có mặt chuỗi từ điển khẳng định chuỗi xuất phần liệu đọc Thuật toán liên tục tra cứu cập nhật từ điển sau lần đọc ký tự liệu đầu vào - Do kích thước nhớ vô hạn để đảm bảo tốc độ tìm kiếm, 12 người ta thường dùng từ điển với kích thước 4096 (2 ) phần tử - Cấu trúc từ điển có dạng sau: 4095 Chuỗi - 256 từ mã có khố từ 255 chứa 256 ký tự bảng mã ASCII) - Từ mã thứ 256 chứa mã đặc biệt “mã xóa” (CC - Clear Code) Mục đích việc dùng mã xóa nhằm khắc phục tình trạng số mẫu lặp ảnh lớn 4096 Khi ảnh quan niệm nhiều mảnh ảnh, từ điển từ điển gồm nhiều từ điển Cứ hết mảnh ảnh người ta lại gửi mã xóa để báo hiệu kết thúc mảnh ảnh cũ, bắt đầu mảnh ảnh đồng thời khởi tạo lại từ điển cho mảnh ảnh - Từ mã thứ 257 chứa mã kết thúc thông tin (EOI – End Of Information) Một file ảnh chứa nhiều ảnh (ví dụ ảnh GIF), ảnh mã hóa riêng mã EOI dùng để xác định điểm kết thúc thông tin ảnh - Các từ mã (từ 258 trở đi) chứa mẫu lặp lại ảnh Các từ mã nà sinh q trình mã hố 3.2 Q trình giải nén Giải thuật giải nén gần ngược với giải thuật nén Với giải thuật nén từ mã ứng với chuỗi ghi tệp chuỗi ghép chuỗi với ký tự vừa đọc chưa có từ điển Người ta cập nhật vào từ điển từ mã ứng với chuỗi tạo chuỗi cũ với ký tự vừa đọc Ký tự đồng thời ký tự chuỗi ứng với từ mã ghi tiếp theo.Đây điểm mấu chốt cho phép xây dựng thuật toán giải nén 3.3 Trường hợp đặc biệt - Giải thuật LZW dẫn đến tình q trình nén thực được, cịn q trình giải nén “khơng” thực - Tình sảy sau: giả sử c kí tự, S chuỗi (có độ dài lớn 0); mã k từ điển chứa giá trị cS Nếu chuỗi vào cScSc, đọc đến cSc chương trình tạo mã k' chứa cSc (vì cS có mã k), theo thuật Tìm hiểu thuật tốn nén ảnh LZWtốn nén ký tự c giữ lại chương trình đọc tiếp xâu S, ký tự c để hình thành từ cSc, mã k’ dùng thay cho cSc 10 Trong chương trình giải nén, k' xuất trước định nghĩa Rất may từ mã vừa đọc trường hợp có nội dung trùng với tổ hợp từ mã cũ với kí tự Điều giúp cho trình cài đặt chương trình khắc phục trường hợp ngoại lệ cách dễ dàng 11 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]Giáo trình Xử lý ảnh số - Người soạn: TS Nguyễn Đăng Bình [2] Giáo trình xử lý ảnh – Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng 12 ... ĐẠI HỌC SÀI GÒN BÁO CÁO ĐỀ TÀI NÉN ẢNH HỌC PHẦN: PHÂN TÍCH XỬ LÝ ẢNH TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG NĂM 2022 MỤC LỤC NÉN ẢNH -I Giới thiệu tổng quan nén ảnh. .. ? ?ảnh tập hợp điểm ảnh biểu diễn với mức xám phù hợp để mô tả ảnh gần với ảnh thực” Hình Hình ảnh minh họa ảnh điểm ảnh b Điểm ảnh: Ảnh thực tế ảnh liên tục không gian giá trị độ sáng Để xử lý. .. số mẫu lặp ảnh lớn 4096 Khi ảnh quan niệm nhiều mảnh ảnh, từ điển từ điển gồm nhiều từ điển Cứ hết mảnh ảnh người ta lại gửi mã xóa để báo hiệu kết thúc mảnh ảnh cũ, bắt đầu mảnh ảnh đồng thời