LỜI GIỚI THIỆUTrong thời đại phát triển ứng dụng công nghệ thông tin hiện nay, việc truyền các hình ảnh động qua mạng ngày càng có nhiều ứng dụng. Khi chúng ta trò truyện với một người bạn qua mạng, chúng ta có thể nhìn thấy người bạn đó, khi chúng ta tham gia một cuộc họp trực tuyến,chúng ta có thể nhìn thấy những thành viên khác của cuộc họp, các bác sĩ có thể tham gia theo dõi và chỉ đạo một ca mổ quan trọng mà không có điều kiện có mặt trực tiếp – bất chấp khoảng cách về mặt địa lý. Với sự phát triển của Internet, ngành công nghiệp truyền hình có thêm một phương tiện nữa để có thể truyền tải nội dung tới người xem. Tất cả những điều này đều dựa trên cơ sở truyền dữ liệu ảnh động.Một trong những yếu tố quan trọng trong truyền các hình ảnh chuyển động động là vấn đề đường truyền. Nguyên do là khi truyền các hình ảnh động, chúng ta phải truyền liên tục hết khung hình này đến khung hình khác với tốc độ rất cao để đảm bảo hình ảnh liên tục. Để giảiquyết vấn đề này, giải pháp đơn giản và ít tốn kém nhất là thực hiện nén hình ảnh trước khi truyền.MỤC LỤC1.khái quát chung về nén ảnh1.1khái niệm1.2 phân loại.2. Các phương pháp nén ảnh mất thông tin2.1 khái niệm2.2 lượng tử hóa là gì?2.3 các phương pháp 3.Phương pháp nén JPEG 4 .Kết luận1. Khái quát chung về nén ảnhNén là quá trình làm giảm thông tin dư thừa trong dữ liệu.Nén ảnh để giảm không gian lưu trữ , tiết kiệm băng thông .1.1Một số khái niệm : Một số tham số được dùng để đánh giá chất lượng của ảnh nén +,Tỷ số nén: Là đặc trưng của mọi phương pháp nén. +,Dư thừa dữ liệu:–Sự phân bố kí tự–Sự lặp lại ký tự.–Sự phân bố của các chuỗi ký tự .–Dư thừa trong pixel (Interpixel Redundancy)–Dư thừa tâm lý thị giác +,Sự lặp lại của các chuỗi ký tự:–Một số chuỗi ký tự (pixel) có tần suất xuất hiện tương đối cao.–Có thể mã hóa các chuỗi đó bằng từ mã ít bít hơn .–Để xử lý loại dư thừa này ta sử dụng phương pháp mã hóa LWZ (mã hóa kiểu từ điển) . 1.2.phân loại Có 2 loại nén ảnh là nén mất mát thông tin là ảnh sau khi giải nén khác với ảnh gốc và nén không mất thông tin là ảnh sau khi giải nén giống hoàn toàn với ảnh gốc (zero error)2. Các phương pháp nén ảnh mất thông tin Các phương pháp nén JPEG thường tổn hao, có nghĩa là một số thông tin hình ảnh ban đầu là bị mất và không thể phục hồi, có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh.
BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP UNIVERSITY OF ECONOMIC TECHNICAL INDUSTRIES KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN LỚP : ĐHTin3ANĐ BỘ MÔN: TRUYỀN THÔNG ĐA PHƯƠNG TIỆN Đề tài số : Các phương pháp nén ảnh thông tin Tập trung vào ảnh tĩnh JPEG, lượng tử hóa vecto Giảng viên : Trần Bích Thảo Sinh viên thực hiện: 1.Nguyễn Thị Ánh Tuyết 2.Phạm Thị Minh Thoan 3.Nguyễn Thị Anh LỜI GIỚI THIỆU Trong thời đại phát triển ứng dụng công nghệ thơng tin nay, việc truyền hình ảnh động qua mạng ngày có nhiều ứng dụng Khi trò truyện với người bạn qua mạng, nhìn thấy người bạn đó, tham gia họp trực tuyến,chúng ta nhìn thấy thành viên khác họp, bác sĩ tham gia theo dõi đạo ca mổ quan trọng mà khơng có điều kiện có mặt trực tiếp – bất chấp khoảng cách mặt địa lý Với phát triển Internet, ngành cơng nghiệp truyền hình có thêm phương tiện để truyền tải nội dung tới người xem Tất điều dựa sở truyền liệu ảnh động Một yếu tố quan trọng truyền hình ảnh chuyển động động vấn đề đường truyền Nguyên truyền hình ảnh động, phải truyền liên tục hết khung hình đến khung hình khác với tốc độ cao để đảm bảo hình ảnh liên tục Để giảiquyết vấn đề này, giải pháp đơn giản tốn thực nén hình ảnh trước truyền MỤC LỤC 1.khái quát chung nén ảnh 1.1khái niệm 1.2 phân loại Các phương pháp nén ảnh thông tin 2.1 khái niệm 2.2 lượng tử hóa gì? 2.3 phương pháp 3.Phương pháp nén JPEG Kết luận Khái quát chung nén ảnh Nén trình làm giảm thông tin dư thừa liệu.Nén ảnh để giảm không gian lưu trữ , tiết kiệm băng thông 1.1Một số khái niệm : Một số tham số dùng để đánh giá chất lượng ảnh nén +,Tỷ số nén: Là đặc trưng phương pháp nén +,Dư thừa liệu: – Sự phân bố kí tự – Sự lặp lại ký tự – Sự phân bố chuỗi ký tự – Dư thừa pixel (Interpixel Redundancy) – Dư thừa tâm lý thị giác +,Sự lặp lại chuỗi ký tự: – Một số chuỗi ký tự (pixel) có tần suất xuất tương đối cao – Có thể mã hóa chuỗi từ mã bít – Để xử lý loại dư thừa ta sử dụng phương pháp mã hóa LWZ (mã hóa kiểu từ điển) 1.2.phân loại Có loại nén ảnh nén mát thông tin ảnh sau giải nén khác với ảnh gốc nén không thông tin ảnh sau giải nén giống hoàn toàn với ảnh gốc (zero error) Các phương pháp nén ảnh thông tin Các phương pháp nén JPEG thường tổn hao, có nghĩa số thơng tin hình ảnh ban đầu bị phục hồi, ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh 2.1 khái niệm Kỹ thuật nén ảnh làm mát thơng tin đạt hiệu nén cao nhiều mà điều kiện cảm nhận hình ảnh thông thường mát thông tin không cảm nhận đảm bảo chất lượng ảnh 2.2 Lượng tử hóa gì? Mắt người nhìn thấy khác biệt độ sáng trên tần số thấp, không phân biệt xác mức độ thay đổi độ sáng tần số cao Điều cho phép giảm đáng kể số lượng thông tin thành phần tần số cao Điều thực đơn giản cách chia thành phần mức tần số với số, sau đólàm trịn đến số nguyên gần 2.3 Các phương pháp • Mã hoá chuyển đổi: dùng phép biến đổi Fourier hay Cosin để chuyển từ miền thời gian hay miền không gian sang miền tần số • Mã hố sai phân: cũng gọi mã hoá ước đoán mã hoá khác biệt giá trị mẫu thực giá trị ước đoán, mã hoá sai phân thường dùng cho video hình ảnh động Lớp kỹ thuật bao gồm: điều mã xung sai phân, điều chế delta, điều mã xung thích nghi • Lượng tử hố vectơ: mã hố khối hai chiều kích thước cố định (gọi vectơ) tra bảng tìm mã phù hợp Kỹ thuật thích hợp cho liệu có cấu trúc biết trước Phương pháp nén JPEG JPEG ( Joint Photographic Expert Group ) tên tổ chức nghiên cứu chuẩn nén ảnh (trước ISO) thành lập vào năm 1982 Năm 1986, JPEG thức thiết lập nhờ kết hợp nhóm ISO/IEC v ITV Tiêu chuẩn ứng dụng nhiều lĩnh vực : l lưu trữ ảnh, Fax màu, truyền ảnh báo chí, ảnh cho y học, camera số v.v Tiêu chuẩn JPEG định cho nén ảnh tĩnh đơn sắc màu Tuy nhiên cũng sử dụng cho nhiều ứng dụng với ảnh động cho chất lượng ảnh khơi phục tốt tính tốn so với nén MPEG Nén JPEG thực bốn mode mã hóa là: a) Mã (sequential DCT -based) : ảnh mã hóa theo kiểu quét từ trái qua phải, từ xuống dựa khối DCT b) Mã hóa lũy tiến (progressive DCT -based): ảnh mã hóa kiểu quét phức hợp theo chế độ phân giải không gian cho ứng dụng kiểu băng hẹp thời gian truyền dẫn có dài c) Mã hóa khơng tổn thất (lossless) : ảnh đảm bảo khôi phục xác cho giá trị mẫu nguồn Thơng tin không cần thiết cắt bỏ hiệu nén thấp so với phương pháp có tổn thất d) Mã hóa phân cấp (hierarchical) : ảnh mã hóa chế độ phân giải khơng gian phức hợp, ảnh có độ phân giải thấp truy xuất hiển thị mà khơng cần giải nén ảnh có độ phân giải khơng gian cao Mã hóa khơng tổn thất khơng sử dụng cho video động cung cấp tỉ lệ nén không đủ cao Tỉ lệ nén ảnh tĩnh đạt từ 1/10 đến 1/50 mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hiển thị ảnh Khai triển DCT chọn kỹ thuật then chốt JPEG cho ảnh nén chất lượng tốt tốc độ bit thấp giải thuật chuyển đổi nhanh dễ dàng thực phần cứng Trên hình 3-17 sơ đồ mã hoá tiêu biểu JPEG Kỹ thuật nén ảnh JPEG cho phép sử dụng mành (field) ảnh (frame) ảnh gốc Nếu kỹ thuật nén dùng mành nén ảnh tạo hai ảnh ảnh truyền hh ình Vì vậy, bàn nén, thuật ngữ “ảnh” không luôn đồng nghĩa với thuật ngữ ảnh lĩnh vực truyền hình Trước đưa vào chuyển đổi DCT, ảnh gốc phải xử lý để nén dải tần tín hiệu hiệu màu chia ảnh thành block Việc nén phổ tín hiệu hiệu màu làm giảm độ dư thừa tâm sinh lý Kỹ thuật dựa vào đặc trưng hệ thống thị giác người (HVS: human visual system) Mắt người nhạy với thay đổi tín hiệu màu thay đổi tín hiệu chói Vìvậy, ta khơng cần thiết truyền thơng tin tín hiệu màu với tần số truyền thơng tin tín hiệu chói Như giới thiệu trên, theo khuyến cáo CCIR 01-2, có nhiều phương pháp lấy mẫu thơng tin tín hiệu hiệu màu, tỷ lệ lấy mẫu thơng dụng 4:2:2 4:1:1 Định dạng 4:2:2 nghĩa mẫu tín hiệu chói có mẫu cho loại tín hiệu hiệu màu Nói cách khác, mẫu tín hiệu chói có mẫu tín hiệu hiệu màu Định dạng 4:1:1 nghĩa mẫu tín hiệu chói có mẫu cho loại tín hiệu hiệu màu Giả sử tín hiệu hiệu màu lấy mẫu theo chiều dọc mẫu có bit, số bit trung bình pixel theo tỷ lệ lấy mẫu 4:2:2 x4/2, hay 16 bit/pixel Theo tỷ lệ 4:1:1 8x6/4, 12bit/pixel Kỹ thuật lấy mẫu tín hiệu hiệu màu áp dụng hai chiều ngang dọc Dĩ nhiên, điều làm giảm lượng thơng tin tín hiệu hiệu màu Trước thực biến đổi DCT, ảnh chia thành khối lớn riêng biệt không chồng (MB -Marco Block) Mỗi MB bao gồm block tín hiệu chói (Y) v 2,4 block mẫu tín hiệu hiệu màu (Cr,Cb) Số block tín hiệu hiệu màu phụ thuộc vào tiêu chuẩn lấy mẫu tín hiệu video: 4: 2:2, 4:1:1 hay 4:2:0 v.v Hình 3-17: Sơ đồ mã hóa giải mã theo JPEG Tất block có kích thước block ma trận điểm ảnh 8x8 pixel lấy từ ảnh hình theo chiều từ trái sang phải, từ xuống Kích thước block 8x8 chọn hai lý sau: a) Thứ nhất, qua việc nghiên cứu cho thấy hàm tương quan suy giảm nhanh khoảng cách pixel vượt b) Thứ hai, tiện lợi cho việc tính tốn thiết kế phần cứng Nói chung, độ phức tạp tính tốn tăng kích thước block tăng Ví dụ việc chia thành block hình ảnh hệ PAL Phần tích cực tín hiệu video với độ phân giải 576x720 chia làm 72x90 block tín hiệu chói Và có 36x45 MB Cấu trúc MB cũng phụ thuộc vào loại ảnh quét Nếu quét liên tục block bao gồm mẫu từ dịng liên tục (lúc nén ảnh theo-frame) Ngược lại, trường hợp quét xen kẽ, block có mẫu nửa ảnh (nén ảnh theo-mành) Tóm lại, việc chia hình ảnh thành ảnh (block, MB) thực có ý nghĩa cho bước chuyển vị 3.1 Biến đổi cosin rời rạc DCT Cơng đoạn hầu hết q trình nén xác định thông tin dư thừa miền khơng gian mành ảnh tín hiệu video Nén không gian thực phép biến đổi cosin rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform) DCT biến đổi liệu dạng biên độ thành liệu dạng tần số Mục đích tŕnh biến đổi thay đổi liệu biểu diễn thông tin: liệu ảnh tập trung vào phần nhỏ hệ số hàm truyền Việc mã hóa truyền thực hệ số lượng này, cho kết tốt tạo lại tín hiệu video có chất lượng cao DCT trở thành tiêu chuẩn quốc tế cho hệ thống mã chuyển vị có đặc tính gói lượng tốt, cho kết số thực có thuật tốn nhanh để thể chúng Các phép tính DCT thực phạm vi khối 8x8 mẫu tín hiệu chói Y khối tương ứng tín hiệu hiệu màu Việc chia hình ảnh thành block thực khối tiền xử lý Hiệu việc chia dễ thấy Nếu ta tính tốn DCT tồn frame ta xem tồn frame có độ dư thừa Đối với hình ảnh thơng thường, vài vùng có số lượng lớn chi tiết vùng khác có chi tiết Nhờ đặc tính thay đổi ảnh khác phần khác ảnh, ta cải thiện cách đáng kể việc mã hóa biết tận dụng * DCT chiều DCT chiều biến đổi biên độ tín hiệu điểm rời rạc theo thời gian không gian thành chuỗi hệ số rời rạc, hệ số biểu diễn biên độ thành phần tần số định có tín hiệu gốc Hệ số biểu diễn mức DC trung bình tín hiệu Từ trái sang phải, hệ số thể thành phần tần số không gian cao tín hiệu gọi hệ số AC Thơng thường, nhiều hệ số AC có giá trị gần Quá trình biến đổi DCT thuận (FDCT) dùng tiêu chuẩn JPEG định nghĩa sau: Hàm biến đổi DCT ngược (một chiều): Trong đó: X(k) chuỗi kết x(m) giá trị mẫu m k-chỉ số hệ số khai triển m-chỉ số mẫu N- số mẫu có tín hiệu Với C(k)= k=0, C(k)=1 k ≠0 • DCT hai chiều Để tách tương quan nội dung ảnh cao hơn, mã hóa DCT hai chiều (2-D) dung cho khối 8x8 giá trị điểm chói Quá trình biến đổi DCT tiến FDCT (forward DCT ) dung tiêu chuẩn JPEG định nghĩa sau: Phương trình liên kết hai phương trình DCT chiều, cho tần số ngang cho tần số đứng Giá trị trung bình block 8x8 hệ số thứ (khi u,v=0) Phương trình cộng tất giá trị pixel khối 8×8 v chia kết cho Kết phép tính lần giá trị pixel trung bình khối Do hệ số thứ gọi hệ số DC Các hệ số khác, giá trị thành phần chiều, biểu diễn tần số cao theo chiều dọc Các hệ số phía bên phải thành phần chiều biểu thị tần số cao theo chiều ngang Hệ số cận phải (0,7) đặc trưng cho tín hiệu có tần số cao theo phương nằm ngang ma trận 8×8, hệ số hàng cuối bên trái (7,0) đặc trưng cho tín hiệu có tần số cao theo phương thẳng đứng Còn hệ số khác ứng với phối hợp khác tần số theo chiều dọc v chiều ngang Phép biến đổi DCT hai chiều biến đổi đối xứng biến đổi nghịch tạo lại giá trị mẫu f(j,k) sở hệ số F(u,v) theo công thức sau: Như vậy, biến đổi DCT giống biến đổi Fourier hệ số F(u,v) cũng giống ý nghĩa Nó biểu diễn phổ tần tín hiệu biễu diễn mẫu f(j,k) Bản thân phép biến đổi DCT không nén số liệu, từ 64 mẫu ta nhận 64 hệ số Tuy nhiên, phép biến đổi DCT thay đổi phân bố giá trị 10 hệ số so với phân bố giá trị mẫu Do chất tín hiệu video, phép biến đổi DCT cho ta giá trị DC tức F(0,0) thường lớn hệ số trực tiếp kề ứng với tần số thấp có giá trị nhỏ hơn, hệ số cịn lại ứng với tần số cao có giá trị nhỏ Hình vẽ 3-17 ví dụ minh họa q trình DCT hai chiều khối 8×8 điểm ảnh (chói) trích từ ảnh thực Nếu dùng q trình DCT cho tín hiệu số thành phần Y, CR,CB tín hiệu CB,CR có biên độ cực đại ±128 ( giá trị nhị phân hệ thống lấy mẫu bit), cịn tín hiệu Y có khoảng cực đại từ đến 255 giá trị nhị phân Để đơn giản việc thiết kế mã hóa DCT, tín hiệu Y dịch mức xuống cách trừ 128 từ giá trị pixel khối để có khoảng cực đại tín hiệu giống tín hiệu CR CB Ở phần giải mã DCT, giá trị (128) cộng vào giá trị pixel chói Giá trị hệ số DC khối DCT có khoảng từ -1024 đến 1016 11 Hình 3-18: Mã hóa khối 8x8 DCT chiều Đối với hệ số AC ( với u,v=1,2, ,7), C(u) C(v)=1 giá trị cực đại nằm khoảng ± 1020 theo phương trình FDCT Khối 8x8 giá trị hệ số DCT đưa giá trị DC lớn (ví dụ =591), biểu diễn độ sáng trung bình khối 8x8 giá trị nhỏ thành phần tần số cao theo chiều ngang chiều đứng Nguyên tắc chung có thay đổi nhiều giá trị pixel-đến-pixel theo chiều khối pixel (ngang, đứng, chéo) tạo giá trị hệ số cao theo chiều tương ứng khối hệ số DCT Khi nén ảnh theo JPEG, ma trận hệ số khai triển sau DCT phải nhân với bảng trọng số Q(u,v) để loại bỏ phần hệ số có biên độ nhỏ (thường thành phần cao tần) Trên Hình 3-19 mơ tả q trình biến đổi DCT từ ảnh gốc (a) ma trận hệ số DCT trước (b) sau (d) nhân với Q(u,v) (c) Hình 3-19: Khai triển DCT bảng trọng số Q(u,v) Ví dụ trình bày hình vẽ 3-20, q trình biến đổi DCT khối pixel có 12 giá trị pixels đen ( giá trị=0) trắng (giá trị=255) xen kẽ Sau giảm với -128 thu giá trị pixels dải động +127 v -128 Đây khối ảnh có biến đổi lớn giá trị biên độ điểm ảnh hệ số DCT kết xác định nhận xét Mặc dù có nhiều hệ số tần số 0, giá trị hệ số có tần số cao đóng vai trị quan trọng việc tái tạo lại hình ảnh biến đổi DCT ngược Hình 3-20: Khai triển DCT cho khối ảnh có độ chói dạng bàn cờ Tóm lại, DCT làm giảm độ tương quan khơng gian thơng tin block Điều cho phép biễu diễn thích hợp miền DCT hệ số DCT có xu hướng có phần dư thừa Điều có nghĩa DCT gói phần lớn lượng tín hiệu vào thành phần biến đổi có tần số tương đối thấp để lưu trữ truyền dẫn, tạo giá trị thấp thành phần tần số cao Nhờ đặc tính hệ thống nhìn 13 mắt người, hệ số DCT mã hóa phù hợp, hệ số DCT quan trọng mã hóa truyền DCT thuận kết hợp với DCT nghịch không cho tổn thất độ dài từ mã hệ số 13 đến 14 bits cho tín hiệu video đầu vào số hóa mẫu dài bit Nếu hệ số lượng tử hóa 11 bit (hoặc ngắn hơn), nén DCT có tổn hao 3.2 Lượng tử hóa Bước q trình nén ảnh lượng tử hóa hệ số F(u,v) cho làm giảm số lượng bit cần thiết Các hệ số tương ứng với tần số thấp có giá trị lớn hơn, chứa phần lượng tín hiệu, phải lượng tử hóa với độ xác cao Riêng hệ số chiều đ hỏi độ xác cao nhất, lẽ biểu thị giá trị độ chói trung bình khối phần tử ảnh Bất kỳ sai sót tŕnh lượng tử hệ số chiều có khả nhận biết dễ dàng làm thay đổi mức độ chói trung bình khối Ngược lại, với hệ số tương ứng với tần số cao có giá trị nhỏ, biểu diễn lại tập giá trị nhỏ hẳn giá trị cho phép Chức lượng tử hóa chia hệ số F(u,v) cho hệ số vị trí tương ứng bảng lượng tử Q(u,v) để biểu diễn số lần nhỏ giá trị cho phép hệ số DCT Các hệ số có tần số thấp chia cho giá trị nhỏ, hệ số ứng với tần số cao chia cho giá trị lớn hơn, sau hệ số làm tròn(bỏ phần thập phân) Kết ta nhận bảng Fq(u,v) mới, phần lớn hệ số có tần số cao Hệ số lượng tử hóa thuận xác định theo biểu thức: Các giá trị Fq(u,v) mã hóa công đoạn Cần phải xác định q trình lượng tử hóa có trọng số có xảy thông 14 tin, gây tổn hao Đây bước tổn hao thuật toán nén Mức độ tổn hao phụ thuộc vào giá trị hệ số bảng lượng tử Sau nhân hệ số lượng tử hóa Fq(u,v) với Q(u,v) biến đổi ngược DCT không nhận block sơ cấp mẫu f(j,k) Tuy nhiên, trường hợp ảnh tự nhiên lựa chọn giá trị Q(u,v) thích hợp, khác nhỏ đến mức mà mắt người không phân biệt ảnh gốc ảnh biểu diễn Các thành phần DC tần số thấp thông số nhạy cảm khối pixel gốc Hệ số DC lượng tử với độ xác 12 bit nhằm tránh nhiễu xuất khối điểm ảnh Ngược lại, hệ số tần số cao lượng tử hóa thơ với độ xác bit-do khả cảm nhận mắt người giảm tần số cao Theo đó, hệ số chia bảng lượng tử hóa nhỏ hệ số có tần số thấp tăng từ từ hệ số có tần số cao Trong hình vẽ đây, giá trị khối xác định cho phép giá trị tín hiệu chói v tín hiệu màu lượng tử khác Nhiễu lượng tử tín hiệu màu khó nhìn thấy tín hiệu chói, thực lượng tử hóa thơ tín hiệu màu Như vậy, khối DCT đóng vai trị quan trọng q trình lượng tử hóa thiết kế hệ thống nén video ảnh hưởng trực tiếp đến việc cho lại chất lượng ảnh khơi phục tốt hay xấu Hình 3-21: Các bảng lượng tử cho tín hiệu chói màu theo chuẩn JPEG 15 Việc biến đổi cho chất lượng hình ảnh mắt người cảm nhận tốt, phụ thuộc vào thành phần tần số biến đổi chi tiết ảnh vùng miền không gian Các ảnh chi tiết hệ số thành phần tần số cao lớn 3.3 Quét zig-zag Để mã hóa entropy hệ số lượng tử hóa Fq(u,v), trước hết, cần biến đổi mảng hai chiều hệ số Fq(u,v) thành chuỗi số chiều cách quét zig -zag Việc xử lư 64 hệ số khối 8x pixel cách quét zig -zag làm tăng tối đa chuỗi giá trị làm tăng hiệu nén dùng RLC Hình 3-22: Quét zig -zag hệ số lượng tử hóa DCT 3.4 Quá trình giải nén Quá trình giải nén ảnh dựa sở thực thuật toán ngược với trình nén Hình vẽ 3-24 minh họa sơ đồ khối trình giải nén DCT Các bảng Huffman lượng tử hóa giống bảng mã hóa DCT dùng để tạo lại giá trị hệ số DCT khối 8x8 pixel Q trình lượng tử hóa ngược R(u,v) tiến hành theo biểu thức : R(u,v)=Fq(u,v)Q(u,v) (3-58) 16 Hình 3-24: Sơ đồ khối hệ thống giải mã JPEG Quá trình tính tốn IDCT cũng tương tự q trình tính tốn FDCT Ảnh khơi phục f*(j,k) (ma trận hình 3-25d) khác với ảnh gốc (trên hình 3-25a) Sai số giá trị khôi phục giá trị gốc tính sau: e(j,k)=f(j,k)-f*(j,k) (3-60) Để đánh giá chất lượng ảnh khôi phục, ta sử dụng đại l ượng đo giá trị sai số trung bình bình phương (RMSE) hệ số biên độ đỉnh tín hiệu nhiễu (PSNR: peak signal-tonoiseration): Giá trị sai số tuyệt đối ảnh giải nén v ảnh gốc cho hai hình ảnh có độ chi tiết khácnhau biểu diễn hình 3-26 Như thấy ảnh có 17 phân bố độ chói dạng bàn cờ "khó nén" thành phần DCT tần số cao có biên độ lớn Hình 3-25 Khơi phục điểm ảnh khối 8x8 Hình 3-26: Sai số điểm ảnh khôi phục so với giá trị ban đầu Kết luận Nguyên lý phương pháp nén JPEG là: Cắt hình ảnh thành khối nhỏ, phân tích tất liệu màu sắc, độ sáng mà khối chứa phương 18 trình ma trận Ảnh màu khơng gian RGB (Red, Green, Blue) chuyển đổi qua hệ YUV Trong thị giác người lại nhạy cảm với hệ Y, nhạy cảm nhiều với hệ U, V Hệ thống nén thành phần Y ảnh mức độ nhiều so với U V Kế tiếp dùng biến đổi Cosin rời rạc, sau mã hóa theo phương pháp Hoffman Khi giải nén ảnh, bước thực thi làm ngược lại q trình nói Như trình bày, kỹ thuật nén JPEG làm thông tin lúc giải nén, nén với hệ số cao thơng tin nhiều bung Vì để giải vấn đề này, tháng 12/1999 phác thảo tiêu chuẩn nén hình ảnh theo cơng nghệ JPEG2000 Tháng 8/2000, phác thảo tiêu chuẩn JPEG2000 lưu hành giới chuyên gia hình ảnh Sau cơng nhận tiêu chuẩn quốc tế vào tháng 12/2000 ISO hợp thức hóa năm phép ứng dụng vào hệ xử lý, phân phối Với JPEG2000 kỹ thuật xử lý hình ảnh đạt kết ngoạn mục nén nhỏ từ 100-200 lần mà hình ảnh khơng sai sót so với hình ảnh gốc Nhưng đâu điểm khác biệt để kỹ thuật JPEG2000 vượt trội hẳn so với JPEG? JPEG2000 hệ thống mã hóa hình ảnh mà kỹ thuật nén dựa kỹ thuật sóng ngắn Là tiện ích tốn học cho phép mơ tả cơng thức đơn giản xảy thời điểm xác tín hiệu Với chuỗi sóng ngắn, cần biểu diễn vài cơng thức, đường biểu diễn không mà không cần phải mô tả đặc tính điểm Và lẽ dĩ nhiên đắc lực phân tích tỉ mỉ file ảnh kỹ thuật số Bạn người yêu thích hình ảnh kỹ thuật số tìm hiểu công nghệ này!!! 19 ... pháp đơn giản tốn thực nén hình ảnh trước truyền MỤC LỤC 1.khái quát chung nén ảnh 1.1khái niệm 1.2 phân loại Các phương pháp nén ảnh thông tin 2.1 khái niệm 2.2 lượng tử hóa gì? 2.3 phương pháp. .. không thơng tin ảnh sau giải nén giống hồn toàn với ảnh gốc (zero error) Các phương pháp nén ảnh thông tin Các phương pháp nén JPEG thường tổn hao, có nghĩa số thơng tin hình ảnh ban đầu bị khơng... mã hóa chuỗi từ mã bít – Để xử lý loại dư thừa ta sử dụng phương pháp mã hóa LWZ (mã hóa kiểu từ điển) 1.2.phân loại Có loại nén ảnh nén mát thông tin ảnh sau giải nén khác với ảnh gốc nén