Tìm hiểu phương pháp nén ảnh trên miền tần số sử dụng phép biến đổi dct và dwt

Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH VIỆN KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ LÊ THỊ HUYỀN BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tên đồ án: TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH TRÊN MIỀN TẦN SỐ SỬ DỤNG PHÉP BIỂN ĐỔI DCT VÀ DWT Nghệ An, tháng 05 năm 2017 SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH VIỆN KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Tên đồ án: TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH TRÊN MIỀN TẦN SỐ SỬ DỤNG PHÉP BIỂN ĐỔI DCT VÀ DWT Sinh viên thực hiện: Lê Thị Huyền Mã sinh viên: 1251071588 Lớp: 53K1 - CNTT Giáo viên hướng dẫn: Ths.Nguyễn Bùi Hậu Nghệ An, tháng 05 năm 2017 SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu LỜI CẢM ƠN Trong thời đại Công nghệ Thông tin ngày nay, việc ứng dụng Công nghệ Thông tin vào sống ngành khoa học ngày trở nên quan trọng Quá trình làm đề tài Đồ án tốt nghiệp bước vào thực tiễn bước đầu thực hành đúc rút chứng minh cho mơn học ghế nhà trường nói chung mơn học chun ngành nói riêng Đây trình nhận xét đánh giá rút ưu, nhược điểm, để từ tìm phương án tối ưu cho việc học thực tế sau thân Em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn thầy giáo, cô giáo Khoa Công nghệ Thông tin – Trường Đại học Vinh Đặc biệt, em bày tỏ lòng biết thầy giáo ThS Nguyễn Bùi Hậu tạo điều kiện ln giúp đỡ, hướng dẫn em tận tình để em hoàn thành đề tài Đồ án tốt nghiệp Em chân thành cảm ơn thầy cô sẵn sàng giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho em Cảm ơn gia đình, bạn bè ln quan tâm động viên giúp đỡ để em có ngày hơm Mặc dù có nhiều cố gắng tồn kiến thức để hồn thành cơng việc, song thời gian kinh nghiệm thân chưa trau dồi nhiều nên việc trình bày, phân tích, xây dựng chương trình cịn nhiều thiếu sót cần bổ sung Vì vậy, em mong nhận ý kiến đóng góp thầy để sản phẩm hoàn thiện, ứng dụng vào thực tiễn Em xin chân thành cảm ơn! Nghệ An, ngày 17 tháng 05 năm 2017 Sinh viên thực SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Lê Thị Huyền MỤC LỤC MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục tiêu nhiệm vụ 2.1 Mục tiêu 2.2 Nhiệm vụ Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng 3.2 Phạm vi Nội dung nghiên cứu Kết cấu đồ án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ VÀ NÉN DỮ LIỆU ẢNH SỐ 10 Tổng quan ảnh số 10 1.1 Ảnh số phân loại ảnh số 10 1.2 Biểu diễn ảnh số 15 Kiến thức bản nén ảnh số 17 2.1 Giới thiệu chung nén ảnh số 17 2.2 Các kiến thức nén ảnh số 18 2.3 Phân loại phương pháp nén 21 Quá trình nén giải nén 22 Các phép biến đổi miền tần số 22 4.1 Biến đổi Cosin rời rạc (DCT-Discrete Cosine Transform) 22 4.2 Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform) 24 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH 26 Nén ảnh không thông tin 26 1.1 Phương pháp mã hóa loạt dài 26 1.2 Phương pháp mã hóa Huffman 26 1.3 Phương pháp LZW 28 Các phương pháp nén miền tần số 30 2.1 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DCT 30 2.2 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DWT 37 SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 43 Tìm hiểu bản matlab 43 1.1 Giới thiệu: 43 1.2 Các bước khởi động tạo ứng dụng matlab 43 Chương trình 53 2.1 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DCT 53 2.2 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DWT 60 2.3 Đánh giá chung phương pháp nén 64 KẾT LUẬN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần đây, với phát triển vượt bậc khoa học máy tính, xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm Nó nghành khoa học tương đối mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, đối tượng nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy tính, trình biến đổi ảnh từ ảnh ban đầu sang ảnh Nhờ cơng nghệ số hóa đại, ngày người xử lý tín hiệu nhiều chiều thông qua nhiều hệ thống khác nhau, từ mạch số đơn giản mạch số song song cao cấp Xử lý ảnh nghiên cứu mạnh mẽ có nhiều ứng dụng thực tế: y học; sống gia đình; lĩnh vực quân sự… Trong “Nén ảnh” phần xử lý ảnh có ứng dụng to lớn truyền thơng lưu trữ, có nhiều phương pháp nén ảnh đời không ngừng cải tiến để ngày hoàn thiện đem lại hiệu nén cao cho chất lượng ảnh tốt Nén ảnh kỹ thuật mã hoá ảnh số hoá 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 thực thực tế: thông tin ảnh ngẫu nhiên mà có trật tự, tổ chức Vì bóc tách tính trật tự, cấu trúc biết phần thông tin quan trọng ảnh để biểu diễn truyền với số lượng bit so với ảnh gốc mà đảm bảo tính đầy đủ thơng tin Ở bên nhận trình giải mã tổ chức, xếp lại ảnh xấp xỉ gần xác so với ảnh gốc thỏa mãn chất lượng yêu cầu Thực tế cho thấy có nhiều vấn đề việc lưu trữ truyền tải ảnh số hoá Nén ảnh thực có nhiều ứng dụng thực tế như: truyền văn đồ hoạ qua đường điện thoại, nén ảnh y tế truyền hình cáp, SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Do tính chất hấp dẫn ý nghĩa quan trọng nó, nén ảnh thu hút nhiều mối quan tâm kỹ sư, chuyên gia làm việc lĩnh vực công nghệ thông tin nước giới Khi làm việc với phương pháp nén ảnh, người ta nhận thấy có phương nén áp dụng nén nhiều loại tập tin, lại có phương pháp có hệ số nén tương đối cao, tốn nhiều nhớ, khó thực ảnh có kích thước bé, có phương pháp có hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực lại tương đối đơn giản, địi hỏi nhớ, xây dựng dựa ảnh có kích thước bé Ngoài số phương pháp nén ảnh xử lý miền tần số ảnh lại cho kết nén tốt xử lý nén miền không gian ảnh Do vậy, việc nghiên cứu phương pháp nén ảnh để chọn phương pháp nén trường hợp cụ thể có ý nghĩa vơ quan trọng lưu trữ truyền tải liệu ảnh số Có nhiều cách phân loại phương pháp nén: cách thứ dựa vào nguyên lý nén Cách phân phương pháp nén thành hai họ lớn: Nén xác hay nén khơng thơng tin: họ bao gồm phương pháp nén mà sau giải nén ta thu xác liệu gốc; Nén có thơng tin: họ bao gồm phương pháp mà sau giải nén ta không thu liệu gốc Cách phân loại thứ hai dựa vào cách thức thực nén Theo cách này, người ta phân thành hai họ: Phương pháp không gian (Spatial Data Compression): Các phương pháp thuộc họ thực nén 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 mà không tác động trực tiếp họ Xuất phát từ yêu cầu thực tế, nhằm mục đích hướng tới phần nhiệm vụ xử lý liệu ảnh số, Đồ án tốt nghiệp “TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH TRÊN MIỀN TẦN SỐ SỬ DỤNG PHÉP BIỂN ĐỔI DCT VÀ DWT” sâu nghiên cứu số phương pháp nén ảnh, đồng thời tiến hành phân tích phương pháp nén ảnh BMP đem lại hiệu nén cao cho ảnh nén chất lượng tốt nhiều ưu điểm SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp 2.1 GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Mục tiêu nhiệm vụ Mục tiêu Đồ án nghiên cứu hệ thống lý thuyết liên quan đến nén liệu tập trung vào nhánh nén liệu ảnh số Giúp người dùng công nghệ xử lý ảnh hiểu rõ thêm phương pháp nén ảnh 2.2 Nhiệm vụ Nghiên cứu tổng quan nén ảnh, phép biến đổi sử dụng nén ảnh Nghiên cứu thuật tốn nén ảnh có: Ý tưởng thuật toán Tiến hành cài đặt thuật tốn nén ảnh, tiến hành phân tích, đánh giá so sánh chất lượng thuật toán, đề xuất lựa chọn phù hợp trường hợp khác 3.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng Nghiên cứu lý thuyết Nghiên cứu tài liệu nén ảnh công bố ngồi nước; kết khảo sát có tính chất đánh giá nghiên cứu trước, tài liệu lập trình để cài đặt thuật tốn Nghiên cứu thực nghiệm Nghiên cứu ngơn lập trình Matlab cài đặt số thuật toán nén ảnh, so sánh, đánh giá hiệu nén ảnh cho thuật toán 3.2 Phạm vi Đồ án tập trung nghiên cứu kỹ thuật nén ảnh số Ứng dụng mà đồ án xây dựng chương trình nén ảnh số Nội dung nghiên cứu Nghiên cứu tổng quan nén ảnh, phép biến đổi sử dụng nén ảnh Khảo sát đánh giá thuật toán nén ảnh nhằm xác định ưu điểm hạn chế thuật toán SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Nghiên cứu ngơn ngữ lập trình Matlab để cài đặt mơ thuật tốn máy tính Tiến hành phân tích, đánh giá, so sánh chất lượng thuật toán Kết cấu đồ án Đồ án chia làm chương CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ VÀ NÉN DỮ LIỆU ẢNH SỐ Trong chương trình bày khái niệm ảnh số, khái niệm liên quan đến nén ảnh, cách phân loại nén ảnh trình bày phép biến đổi sử dụng xử lý ảnh nói chung nén ảnh nói riêng CHƯƠNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỐ Chương trình bày cách phân loại phương pháp nén ảnh, số phương pháp nén ảnh số: Phương pháp mã hoá độ dài loạt RLE; Phương pháp mã hoá Huffman; Phương pháp LZW; Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DCT; Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DWT Nội dung chương sở quan trọng để tiến hành thử nghiệm chương CHƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM Chương tiến hành cài đặt thuật toán nén ảnh nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DCT; Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DWT Đưa đánh giá, so sánh chất lượng thuật toán Từ đề xuất lựa chọn nén ảnh trường hợp cụ thể SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ VÀ NÉN DỮ LIỆU ẢNH SỐ Tổng quan ảnh số 1.1 Ảnh số phân loại ảnh số 1.1.1 Ảnh số Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật Điểm ảnh (hay gọi pixel) đơn vị nhỏ liệu file ảnh biểu diễn màu sắc tọa độ khơng gian Hình ảnh tập hợp điểm ảnh Khi số hóa, biểu diễn ma trận hai chiều a[j][j] mà phần tử màu tạo tỉ lệ màu bản: đỏ, lục lam Trong đồ họa máy vi tính, BMP, cịn biết đến với tên tiếng Anh khác Windows bitmap, định dạng tập tin hình ảnh phổ biến Các tập tin đồ họa lưu dạng BMP thường có BMP DIB (Device Independent Bitmap) Các thuộc tính tiêu biểu tập tin ảnh BMP (cũng file ảnh nói chung) là: số bit điểm ảnh (bit per pixel), thường ký hiệu n Một ảnh BMP n-bit có 2^n màu Giá trị n lớn ảnh có nhiều màu, rõ nét Giá trị tiêu biểu n (ảnh đen trắng), (ảnh 16 màu), (ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) 24 (ảnh 16 triệu màu) Ảnh BMP 24-bit có chất lượng hình ảnh trung thực - chiều cao ảnh (height), cho điểm ảnh (pixel) - chiều rộng ảnh (width), cho điểm ảnh - Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm phần - Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap - Bitmap Information (40 bytes): lưu số thông tin chi tiết giúp hiển thị ảnh SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 10 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu + rgb2ind: Tạo ảnh số từ ảnh RGB Ta thực phép chuyển đổi kiểu sử dụng cú pháp Matlab Chẳng hạn , ta convert ảnh cường độ sang ảnh RGB cách ghép nối phần copy ma trận ảnh gốc chiều: RGB=cat(3,I,I,I ); Ảnh RGB thu có ma trận đồng cho mặt phẳng R, G, B ảnh hiển thị giống bóng xám 1.2.6 Cửa sổ làm việc Matlab Viết mã lệnh Chọn File ==> New ==> Script Hoặc ấn đồng thời tổ hợp phím Ctrl+N Là nơi mà viết mã lệnh SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 52 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Hiển thị kết quả, hình ảnh Sau chương trình hồn thành để chạy taans phím f5 nút Run cơng cụ ta kết hiển thị hình Chương trình 2.1 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DCT 2.1.1 Mã lệnh clear A = imread('Anh1.bmp'); % read an image [Height,Width,Depth] = size(A); N = 8; % Transform matrix size % Limit Height & Width to multiples of if mod(Height,N)~=0 Height = floor(Height/N)*N; SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 53 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu end if mod(Width,N) ~=0 Width = floor(Width/N)*N; end A1 = A(1:Height,1:Width,:); clear A A = A1; SamplingFormat = '4:2:0'; if Depth == y = double(A); else A = double(rgb2ycbcr(A)); y = A(:,:,1); switch SamplingFormat case '4:2:0' Cb = imresize(A(:,:,2),[Height/2 Width/2],'cubic'); Cr = imresize(A(:,:,3),[Height/2 Width/2],'cubic'); case '4:2:2' Cb = imresize(A(:,:,2),[Height Width/2],'cubic'); Cr = imresize(A(:,:,3),[Height Width/2],'cubic'); end end jpgQstepsY = [16 11 10 16 24 40 51 61; 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 87 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; 24 35 55 64 81 104 113 92; 49 64 78 87 103 121 120 101; SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 54 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu 72 92 95 98 112 100 103 99]; QstepsY = jpgQstepsY; Qscale = 1.5; Yy = zeros(N,N); xqY = zeros(Height,Width); acBitsY = 0; dcBitsY = 0; if Depth > jpgQstepsC = [17 18 24 47 66 99 99 99; 18 21 26 66 99 99 99 99; 24 26 56 99 99 99 99 99; 47 66 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99; 99 99 99 99 99 99 99 99]; QstepsC = jpgQstepsC; YCb = zeros(N,N); YCr = zeros(N,N); switch SamplingFormat case '4:2:0' xqCb = zeros(Height/2,Width/2); xqCr = zeros(Height/2,Width/2); case '4:2:2' xqCb = zeros(Height,Width/2); xqCr = zeros(Height,Width/2); end acBitsCb = 0; dcBitsCb = 0; SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 55 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu acBitsCr = 0; dcBitsCr = 0; end % Compute the bits for the Y component for m = 1:N:Height for n = 1:N:Width t = y(m:m+N-1,n:n+N-1) - 128; Yy = dct2(t); % N x N 2D DCT of input image % quantize the DCT coefficients temp = floor(Yy./(Qscale*QstepsY) + 0.5); % Calculate bits for the DC difference if n==1 DC = temp(1,1); dcBitsY = dcBitsY + jpgDCbits(DC,'Y'); else DC = temp(1,1) - DC; dcBitsY = dcBitsY + jpgDCbits(DC,'Y'); DC = temp(1,1); end % Calculate the bits for the AC coefficients ACblkBits = jpgACbits(temp,'Y'); acBitsY = acBitsY + ACblkBits; % dequantize & IDCT the DCT coefficients xqY(m:m+N-1,n:n+N-1)= idct2(temp * (Qscale*QstepsY))+ 128; end end % If the input image is a color image, % calculate the bits for the chroma components if Depth > SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 56 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu if strcmpi(SamplingFormat,'4:2:0') EndRow = Height/2; else EndRow = Height; end for m = 1:N:EndRow for n = 1:N:Width/2 t1 = Cb(m:m,n:n)-128; t2 = Cr(m:m,n:n)-128; Ycb = dct2(t1); % NxN2DDCTofCbimage Ycr = dct2(t2); temp1 = floor(Ycb./(Qscale*QstepsC) + 0.5); temp2 = floor(Ycr./(Qscale*QstepsC) + 0.5); if n==1 DC1 = temp1(1,1); DC2 = temp2(1,1); dcBitsCb = dcBitsCb + jpgDCbits(DC1,'C'); dcBitsCr = dcBitsCr + jpgDCbits(DC2,'C'); else DC1 = temp1(1,1) - DC1; DC2 = temp2(1,1) - DC2; dcBitsCb = dcBitsCb + jpgDCbits(DC1,'C'); dcBitsCr = dcBitsCr + jpgDCbits(DC2,'C'); DC1 = temp1(1,1); DC2 = temp2(1,1); end ACblkBits1 = jpgACbits(temp1,'C'); ACblkBits2 = jpgACbits(temp2,'C'); acBitsCb = acBitsCb + ACblkBits1; SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 57 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu acBitsCr = acBitsCr + ACblkBits2; % dequantize and IDCT the coefficients xqCb(m:m+N-1,n:n+N-1)= idct2(temp1 * (Qscale*QstepsC))+ 128; xqCr(m:m+N-1,n:n+N-1)= idct2(temp2 * (Qscale*QstepsC))+ 128; end end end % mse = std2(y-xqY); snr = 20*log10(std2(y)/mse); sprintf('Gia tri PSNR = %4.2f \n',snr) if Depth == TotalBits = acBitsY + dcBitsY; figure,imshow(xqY,[]) title('Anh nen su dung DCT ') else %TotalBits = acBitsY + dcBitsY + dcBitsCb + %acBitsCb + dcBitsCr + acBitsCr; TotalBits = acBitsY + acBitsCb + acBitsCr; c1 = imresize(xqCb,[Height Width],'cubic'); c2 = imresize(xqCr,[Height Width],'cubic'); xq(:,:,1) = xqY; xq(:,:,2) = c1; xq(:,:,3) = c2; figure,imshow(ycbcr2rgb(uint8(round(xq)))) title('Anh nen su dung DCT ') end sprintf('Ty le nen = %4.2f phan tram\n',24/(TotalBits/(Height*Width))) SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 58 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu 2.1.2 Kết chạy anh1 chương trình 2.1.3 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh sử dụng phép biến đổi DCT Tiến hành với liệu gồm 10 ảnh, tiến hành phép tính thống kê, tính giá trị trung bình giá trị MSE PSNR, ta có nhận xét tổng quát sau: Giá trị PSNR ảnh gốc nén giao động khoảng từ 14 dB đến 22 dB, giá trị trung bình 17.788 dB, thể thuật tốn nén sử dụng DCT có ảnh hưởng tới ảnh môi trưởng - ảnh gốc Tuy nhiên, với tập ảnh sử dụng thử nghiệm ảnh hưởng lớn với hầu hết giá trị PSNR khoảng 17 dB Giá trị tỷ lệ nén trung bình 38.061% Từ cho ta thấy kỹ thuật đạt hệ số nén tám mươi lần so với ảnh gốc Tuy nhiên, hệ số nén cao hình ảnh sau giải nén bị sai lệch nhiều SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 59 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu hơn, gần giống ban đầu khơng đạt hồn tồn hình ảnh gốc.Ta khẳng định chất lượng thuật tốn tương đối, chấp nhận 2.2 Phương pháp nén ảnh BMP dựa vào phép biến đổi DWT 2.2.1 Mã lệnh %wavelet based compression sub-band coding clear all; % CLOSE ALL closes all the open figure windows close all; X=imread('Anh1.bmp'); imshow(uint8(X)); %[a1,a2]=size(X); %disp('The number of rows in input image are'); %disp(a1); %disp('The number of coloums in input image are'); %disp(a2); % Perform single-level decomposition % of X using haar [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'haar'); % Images coding [C,S] = wavedec2(X,1,'haar'); A1 = wrcoef2('a',C,S,'haar',1); H1 = wrcoef2('h',C,S,'haar',1); V1 = wrcoef2('v',C,S,'haar',1); D1 = wrcoef2('d',C,S,'haar',1); %Multi-level 1-D wavelet reconstruction re_ima1 = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'haar'); re_ima=uint8(re_ima1); %To perform a level decomposition of the image SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 60 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu %X using haar [C,S] = wavedec2(X,2,'haar'); % decomposse the image X in Level %image coding A2 = wrcoef2('a',C,S,'haar',2); A1 = wrcoef2('a',C,S,'haar',1); H1 = wrcoef2('h',C,S,'haar',1); V1 = wrcoef2('v',C,S,'haar',1); D1 = wrcoef2('d',C,S,'haar',1); H2 = wrcoef2('h',C,S,'haar',2); V2 = wrcoef2('v',C,S,'haar',2); D2 = wrcoef2('d',C,S,'haar',2); dec2d = [A2,A1,H1,V1,D1,H2,V2,D2]; %Multi-level 2-D wavelet reconstruction re_ima1 = waverec2(C,S,'haar'); re_ima=uint8(re_ima1); % the following figure is generated n=input('Nhap so muc N= '); %X=imread('Anh1.bmp'); X=double(X)-128; %To compute four filters associated [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('haar'); %Multilevel 2-D wavelet decomposition [c,s]=wavedec2(uint8(X),n,Lo_D,Hi_D); %disp(s); [thr,nkeep] = wdcbm2(uint8(dec2d),1.5,prod(s(1,:))); %Default values for de-noising or compression [THR,SORH,KEEPAPP,CRIT] = DDENCMP('cmp','wp',uint8(X)); SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 61 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu %De-noising or compression using wavelet packets [XC,TREED,PERF0,PERFL2] =WPDENCMP(X,SORH,2,'haar',CRIT,THR,KEEPAPP); XC=double(X)+128; mse = std2(X-XC); snr = 20*log10(std2(X)/mse); sprintf('Gia tri PSNR = %4.2f \n',snr) disp('Ty le nen duoi dang phan tram: '); disp(PERF0); %subplot(2,1,1); %imshow(uint8(X)); %title('Original Image'); %subplot(2,1,2); imshow(uint8(XC)); title('Anh nen su dung DWT'); %[b1,b2]=size(XC); %disp('The number of rows in compressed image are'); %disp(b1); %disp('The number of coloums in image are'); %disp(b2); %figure; %y=imsubtract(uint8(X),uint8(XC)); %imshow(y);title('error image'); %INFO = IMFINFO(X,bmp); %INFO1 = IMFINFO(XC,bmp); SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 62 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu 2.2.2 Kết chạy chương trình 2.2.3 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh sử dụng phép biến đổi DWT Tiến hành với liệu gồm 10 ảnh, tiến hành phép tính thống kê, tính giá trị trung bình giá trị MSE PSNR, ta có nhận xét tổng quát sau: Giá trị PSNR ảnh gốc nén Inf, thể thuật toán nén sử dụng DWT không ảnh hưởng tới ảnh môi trưởng - ảnh gốc Giá trị tỷ lệ nén trung bình 71.695% khẳng định chất lượng thuật toán tốt SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 63 Đồ án tốt nghiệp 2.3 GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu Đánh giá chung phương pháp nén Trong chương bước tiến hành thử nghiệm với thuật toán nén Ta thấy thuật tốn thực phép nén, nhiên so sánh chất lượng thấy việc áp dụng phép biến đổi DWT phép nén không không làm ảnh hưởng đến chất lượng ảnh mà cho tỷ lệ nén cao so với áp dụng phép biến đổi DCT phép nén Bằng chứng ta tiến hành nén ảnh với tỉ lệ nén giống loại ảnh giá trị PSNR thuật toán DCT ảnh gốc nén giao động khoảng từ 14 dB đến 22 dB, giá trị trung bình 17.788 dB Giá trị tỷ lệ nén trung bình 38.061% thể thuật toán nén sử dụng DCT có ảnh hưởng tới ảnh mơi trưởng - ảnh gốc cịn với thuật tốn DWT : Giá trị PSNR ảnh gốc nén Inf, thể thuật tốn nén sử dụng DWT khơng ảnh hưởng tới ảnh môi trưởng - ảnh gốc Giá trị tỷ lệ nén trung bình 81.12% khẳng định chất lượng thuật toán tốt Đồng thời cho ta biết phép biến đổi DWT không chia khối phép biến đổi DCT mà phép biến đổi DWT phép biến đổi mã hóa băng nên thành phần chia thành băng tần số khác băng mã hóa riêng ảnh nén với tỉ số cao mà không làm giảm nhiều chất lượng ảnh Điều hoàn toàn phù hợp với lý thuyết trình bày chương chương SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 64 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu KẾT LUẬN Kết quả đạt Đồ án trình bày khái niệm quan trọng cần thiết kỹ thuật nén ảnh nói chung nguyên tắc, sở lý thuyết, thuật toán số phương pháp nén ảnh phổ biến như: mã loạt dài RLE, HUFFMAN, LZW, JPEG, JPEG 2000 Các phương pháp nén trình bày đồ án phương pháp sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực đặc biệt truyền thông cho ảnh mạng đảm bảo tốc độ, thời gian chất lượng liệu truyền Kiểm tra kiến thức phần mềm Matlab Tiến hành cài đặt phương pháp nén ảnh miền tần số sử dụng phép biến đổi DCT DWT so sánh hiệu phương pháp Hạn chế Trong thời gian làm đề tài với hạn chế thời gian, tài liệu, sở vật chất hạn chế kiến thức địi hỏi thân chúng em phải cố gắng tìm tịi nhiệt tình cơng việc nghiên cứu đề tài cuối đề tài hoàn thành Đó kết thời gian dài nổ lực nghiên cứu chúng em hướng dẫn tận tình giáo viên hướng dẫn nên đề tài hoàn thành thời hạn Chưa cài đặt các phương pháp nén ảnh RLE, Huffman Tuy nhiên q trình làm việc chúng em khơng thể tránh khỏi sai sót Mong bảo thầy cơ, đóng góp ý kiến bạn bè để đề tài hoàn thiện Hướng phát triển nghiên cứu Đồ án đề cập đến phương pháp nén ảnh tĩnh mà chưa ứng dụng chúng cho âm thanh, video, đặc biệt biến đổi Wavelet chuẩn JPEG2000 việc sâu nghiên cứu tìm hiểu họ Wavelet cần thiết Nghiên cứu thêm giải thuật SPIHT, EZW ứng dụng chúng SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 65 Đồ án tốt nghiệp GVHD: ThS Nguyễn Bùi Hậu TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật; Hà Nội 1999 [2] Nguyễn Thanh Thuỷ (2002), Nhập môn xử lý ảnh, Nhà xuất Đại học Bách Khoa [3] Nguyễn Văn Ngọ (2001), Xử lý ảnh, Nhà xuất Đại học Quốc gia Hà Nội [4] Lê Tiến Thường, Nguyễn Thanh Tuấn (2004), “Giải pháp hiệu dùng kỹ thuật Watermarking cho ứng dụng bảo vệ quyền ảnh số”, Tạp chí khoa học ĐH Bách Khoa TPHCM, tr 5-8 Tiếng Anh [5] Michael David Adams, Faouzi Kossentini, Touraji Ebrahimi (2000), JPEG2000: The Next Generation Still Image Compression Standard SVTH: Lê Thị Huyền – MSSV: 1251071588 - Lớp: 53K1 Page 66 ... PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH TRÊN MIỀN TẦN SỐ SỬ DỤNG PHÉP BIỂN ĐỔI DCT VÀ DWT? ?? sâu nghiên cứu số phương pháp nén ảnh, đồng thời tiến hành phân tích phương pháp nén ảnh BMP đem lại hiệu nén cao cho ảnh nén. .. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỐ Chương trình bày cách phân loại phương pháp nén ảnh, số phương pháp nén ảnh số: Phương pháp mã hoá độ dài loạt RLE; Phương pháp mã hoá Huffman; Phương pháp LZW; Phương. .. dựa ảnh có kích thước bé Ngồi số phương pháp nén ảnh xử lý miền tần số ảnh lại cho kết nén tốt xử lý nén miền không gian ảnh Do vậy, việc nghiên cứu phương pháp nén ảnh để chọn phương pháp nén