chương iii nén ảnh, video, audio đồng bộ dữ liệu đa phương tiện

CHƯƠNG III NÉN ẢNH, VIDEO, AUDIO ĐỒNG BỘ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN Vấn đề nén dữ liệu đa phương tiện Yêu cầu dung lượng thông tin cần lưu trữ và truyền: + Một trang văn bản (text): 2Kbytes + Một ảnh màu (800 x 600 x 24bits): 1.4Mbytes + 30 phút âm thanh thoại số (8 kHz, 8 bits): 14Mbytes + 30 phút Audio CD (44.1kHz, 16bits, stereo): 432Mbytes + 30 phút audio (48kHz, 20bits, stereo): 432Mbytes + 30 phút video (800x600x24bits, 25 ảnh/s): 64.8 Gbytes + Tốc độ dòng video (800x600x24bits, 25 ảnh/s): 275Mbits/s Các tham số chất lượng nén Tỷ số nén: + Tỷ số nén tĩnh: C R = Kích thước dữ liệu ban đầu/Kích thước dữ liệu sau khi nén - Tỷ số bit/pixel đối với ảnh: Nb = Số bit sau khi nén/Tổng số điểm ảnh (bpp) - Tỷ số nén tốc độ dòng bit video Chất lượng nén: - Nén không mất mát thông tin (lossless) - Nén có mất mát thông tin (lossy) Các tham số chất lượng nén Độ phức tạp: - Độ phức tạp về thời gian: Nén thời gian thực, nén thời gian không thực - Độ phức tạp về không gian, bộ nhớ Nén ảnh tĩnh Nén dữ liệu ảnh: Biến đổi dòng thông tin thành từ mã nhằm giảm độ dư thừa thông tin theo không gian và thời gian - Các độ dư thừa thông tin: Dư thừa thông tin về không gian, về thời gian, độ dư thừa về phổ và dư thừa do độ cảm nhận Phân loại ảnh theo thời gian: - Ảnh tĩnh: là ảnh tự nhiên thu nhận (chụp), ảnh đồ họa (vẽ), có dư thừa không gian và dư thừa về cảm thụ - Ảnh động: ảnh video, ảnh động chuyên dụng, hoạt hình, ảnh động biến thiên theo thời gian, có cả 4 loại dư thừa Khái quát về phương pháp nén ảnh tĩnh  Phân loại phương pháp nén ảnh: + Nén không mất mát thông tin: các phương pháp mã hóa dữ liệu + Nén có mất mát thông tin: các phương pháp nén dựa trên phép biến đổi ảnh: Ảnh đầu vào Xử lý Mã hóa Giải mã Xử lý Ảnh đầu ra Dòng dữ liệu 00110101 Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression 1.Mã loạt dài (Run length Encoding -RLE): 2.Dùng số đếm để thay thế các điểm giống nhau lặp lại. Ý tưởng của phương pháp nén này như sau: RLE thay thế các chuỗi ký tự lặp lại nhiều lần bằng một chuỗi ngắn hơn. Chuỗi ký tự được gọi là run và thường được mã hóa (encoded) thành 2 bytes: byte đầu tiên biểu diễn số lượng các ký tự trong run và được gọi là run count. Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Run count có thể chạy từ 1 đến 128 hoặc 256, thông thường run count = số lượng ký tự - 1 + Byte thứ hai là ký tự trong run (từ 0 đến 255) và được gọi là run value + Ví dụ: Nếu không nén ta cần 15 bytes để biểu diễn chuỗi AAAAAAAAAAAAAAA (15 ký tự A), nếu sử dụng RLE ta sẽ có kết quả 15A, do đó chỉ cần 2 bytes để biểu diễn. 15A được gọi là RLE packet  Một vài biến thể (variants) của RLE: Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression [...]... (dictionary) khi nhận được dữ liệu + LZW đặt các đầu vào (entries) dài hơn, lặp lại nhiều lần vào trong từ điển và sinh ra mã cho mỗi phần tử nếu như phần tử này đã có trong từ điển Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Giải thuật LZW để nén dữ liệu Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression  Ví dụ: Sử dụng LZW để nén xâu “ABABBABCABABBA” +... tin – Lossless Compression Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression  Lossless JPEG là một trường hợp đặc biệt của phương pháp nén ảnh JPEG  Phương pháp dự đoán: 1 tạo ra một dự đoán vi sai: Một bộ dự đoán sẽ kết hợp giá trị từ 1 đến 3 pixels ở cạnh như là các giá trị đã được đoán trước cho pixel hiện tại (điểm X) được minh họa như sau: Các phương pháp mã hóa không mất mát... Giải thuật LZW thực hiện như sau: Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression : + Bảng các mã sẽ là 1 2 4 5 2 3 4 6 1 Thay vì phải gửi đi xâu “ABABBABCABABBA” (14 ký tự) ta chỉ phải gửi đi 9 ký tự, do đó tỷ lệ nén là 14/9=1.56  Giải thuật LZW để giải nén như sau Các phương pháp mã hóa không mất mát thông... tin – Lossless Compression  Bộ dự đoán có thể sử dụng 1 trong 7 kiểu sau đây: Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression 2 Mã hóa: Bộ mã hóa sẽ so sánh giá trị của dự đoán (prediction) với giá trị thực sự của điểm X và mã hóa sự vi sai bằng cách sử dụng một trong các kỹ thuật nén không mất mát thông tin... một phần chỉ còn lại một ký hiệu Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Ví dụ: Mã hóa từ “HELLO” Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Cây mã hóa của từ “HELLO” bằng mã Shannon-Fano Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Kết quả của mã hóa từ “HELLO” bằng mã Shannon-Fano Các phương pháp mã hóa không mất mát thông... một ảnh sai phân như sau Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression  Do có sự dư thừa về không gian trong ảnh I nên ảnh vi sai d sẽ có một biểu đồ tần xuất hẹp hơn và do đó sẽ có một entropy nhỏ hơn  Được sử dụng trong phương pháp nén ảnh  Ví dụ sau sẽ minh họa việc sử dụng các phép tính vi phân để tạo ra một ảnh sai phân từ ảnh ban đầu: Các phương pháp mã hóa không mất... hơn đó là Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression  Ngoài ra ta còn có mã Huffman mở rộng (Extended Huffman) và mã Huffman thích nghi (Adaptive Huffman) 3.Mã hóa dựa trên từ điển – Dictionary-based Coding  Phổ biến nhất là mã Lemple-Ziv, ý tưởng của phương pháp này là: + Sử dụng các từ mã có độ dài cố định để biểu diễn các các chuỗi có độ dài thay đổi Các phương pháp mã... (14 ký tự) ta chỉ phải gửi đi 9 ký tự, do đó tỷ lệ nén là 14/9=1.56  Giải thuật LZW để giải nén như sau Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Ví dụ: Giải nén mã 1 2 4 5 2 3 4 6 1 Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression 4 Mã dự đoán (Prediction Coding)  Các cách tiếp cận của mã hóa vi sai các ảnh (differential coding)  Cho một ảnh gốc I(x,y),... từ “HELLO” bằng mã Shannon-Fano Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Một cây mã hóa khác của từ “HELLO” bằng mã Shannon-Fano Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression Kết quả Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression b, Mã Huffman: + Ý tưởng của mã Huffman: 1 tạo một danh sách (list) gồm các ký tự đã được sắp xếp... cha (parent node) Các phương pháp mã hóa không mất mát thông tin – Lossless Compression (2) Gán tổng xác suất của hai node con cho node cha và chèn node cha này vào danh sách sao cho không làm thay đổi thứ tự đã sắp xếp trong danh sách (3) Xóa 2 node con khỏi danh sách 3 Gán một từ mã (codeword) cho mỗi nút lá dự trên đường đi từ gốc Ví dụ mã hóa từ “HELLO” sử dụng mã Huffman: Các phương pháp mã hóa không . CHƯƠNG III NÉN ẢNH, VIDEO, AUDIO ĐỒNG BỘ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN Vấn đề nén dữ liệu đa phương tiện Yêu cầu dung lượng thông tin cần lưu trữ và. nén Tỷ số nén: + Tỷ số nén tĩnh: C R = Kích thước dữ liệu ban đầu/Kích thước dữ liệu sau khi nén - Tỷ số bit/pixel đối với ảnh: Nb = Số bit sau khi nén/ Tổng số điểm ảnh (bpp) - Tỷ số nén. các phương pháp mã hóa dữ liệu + Nén có mất mát thông tin: các phương pháp nén dựa trên phép biến đổi ảnh: Ảnh đầu vào Xử lý Mã hóa Giải mã Xử lý Ảnh đầu ra Dòng dữ liệu 00110101 Các phương