Nghiên cứu phương pháp nén ảnh sử dụng các phép biến đổi dct và dwt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH THÁI THỊ TUYẾT THANH NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỬ DỤNG CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI DCT VÀ DWT LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Nghệ An, năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH THÁI THỊ TUYẾT THANH NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỬ DỤNG CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI DCT VÀ DWT Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 60 48 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học: TS PHAN ANH PHONG Nghệ An, năm 2017 MỤC LỤC Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu 11 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 12 Nội dung nghiên cứu 12 Kết cấu luận văn 13 Chương TỔNG QUAN VỀ ẢNH SỐ VÀ NÉN ẢNH SỐ 14 1.1 Giới thiệu ảnh số 14 1.1.1 Ảnh số 14 1.1.2 Các không gian màu 16 1.1.3 Ảnh đen trắng ảnh màu 19 1.2.2 Các khái niệm nén ảnh số 21 1.2.3 Phân lớp phương pháp nén ảnh số 23 1.3.1 Biến đổi Cosin rời rạc (DCT - Discrete Cosine Transform) 26 1.3.2 Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform) 28 Chương PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỬ DỤNG CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI DCT VÀ DWT 30 2.1 Đặt vấn đề 30 2.2.1 Phương pháp nén ảnh JPEG dựa vào phép biến đổi DCT 30 2.2.2 Phương pháp nén ảnh JPEG2000 dựa vào phép biến đổi DWT 35 2.2.3 Phương pháp nén ảnh kết hợp DCT DWT 39 2.3 Kết luận chương 40 Chương THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 42 3.1 Bộ liệu thử nghiệm 42 3.2 Phương pháp đánh giá thuật toán nén ảnh 42 3.3 Xử lý ảnh Matlab 44 3.4 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh JPEG 48 3.5 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh JPEG2000 50 3.6 Đánh giá chung phương pháp nén 51 LỜI CẢM ƠN Lời cho phép em gửi lời cảm ơn sâu sắc tới toàn thể thầy cô giáo khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Vinh, người truyền đạt cho chúng em kiến thức quý báu bổ ích suốt năm học vừa qua Nhờ cơng lao giảng dạy, bảo tận tình thầy mà em có kiến thức chuyên ngành công nghệ thông tin để thực đề tài Để hoàn thành đồ án này, đặc biệt em xin bày tỏ cảm động xin chân thành cảm ơn giảng viên hướng dẫn thầy TS Phan Anh Phong, người trực tiếp hướng dẫn, bảo em suốt trình học tập nghiên cứu để hoàn thành đồ án Cuối xin biết ơn động viên gia đình giúp đỡ tận tình bạn bè suốt trình học tập, nghiên cứu để hoàn thành đồ án Mặc dù cố gắng nỗ lực thực đề tài với tâm cao đề tài khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận ý kiến đóng góp ý kiến thầy cô bạn để đề tài ngày hoàn thiện hướng tới áp dụng thực tế Em xin chân thành cảm ơn! Nghệ An, tháng năm 2017 Học viên thực Thái Thị Tuyết Thanh Tôi xin cam đoan: Những kết nghiên cứu trình bày luận văn hồn tồn trung thực, tơi, khơng vi phạm điều Luật Sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trước pháp luật TÁC GIẢ LUẬN VĂN Thái Thị Tuyết Thanh DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DCT Biến đổi Cosin rời rạc - Discrete Cosine Transform DWT Biến đổi Wavelet rời rạc - Discrete Wavelet Transform JPEG Joint Photographic Experts Group MSE Sai số bình phương trung bình - Mean Square Error PSNR Tỷ lệ tín hiệu/ tín hiệu nhiễu - Peak Signal to Noise Ratio DANH MỤC HÌNH Tên hình Trang Hình Q trình nén ảnh số sử dụng DCT 31 Hình Các bước nén ảnh giải nén theo chuẩn DWT 36 Hình Kỹ thuật nén sử dụng phép biến đổi lai DCT DWT 40 Hình Kỹ thuật giải nén sử dụng phép biến đổi lai DCT DWT 41 MỞ ĐẦU Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu Ngày nay, với phát triển không ngừng khoa học công nghệ, máy tính với ứng dụng máy tính đóng vai trò ngày quan trọng sống xã hội lồi người Việc trao đổi thơng tin người tất ngành, lĩnh vực đời sống ngày trở nên cần thiết với đời phát triển mạng Internet Xử lý ảnh lĩnh vực tập trung nghiên cứu khả ứng dụng lớn nhiều ngành, nhiều lĩnh vực khác Nén ảnh kỹ thuật quan trọng xử lý ảnh, cụ thể hữu ích truyền thơng lưu trữ Hiện nay, 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 Về chất, nén ảnh kỹ thuật mã hoá ảnh số 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 q 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, nén ảnh y tế truyền hình cáp 10 Do tính chất hấp dẫn ý nghĩa quan trọng nó, nén ảnh thu hút nhiều mối quan tâm nhà nghiên cứu lĩnh vực công nghệ thông tin nước giới Khi làm việc với phương pháp nén ảnh, người ta nhận thấy có phương pháp 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 Ngồi ra, 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 Để xác định ưu nhược điểm phương pháp nén ảnh, người ta phân loại phương pháp nén ảnh thành nhiều loại khác Có nhiều cách phân loại phương pháp nén Cách thứ dựa vào nguyên lý nén, cách không thông tin Cách thứ hai dựa vào cách thức thực nén, theo cách này, người ta phân thành hai nhóm: phương pháp khơng gian (Spatial Data Compression), phương pháp thuộc nhóm thực nén tác động trực tiếp lên việc lấy mẫu ảnh miền khơng gian; nhóm phân phương pháp nén thành hai nhóm: nén xác hay nén phương pháp sử dụng biến đổi (Transform Coding), gồm phương pháp tác động lên biến đổi ảnh gốc Bên cạnh phương pháp nén ảnh lai ghép DCT DWT kỹ thuật mà khai thác lợi DCT DWT, để có hình ảnh nén biến đổi Lai biến đổi DCT-DWT cho tỉ lệ nén cao so với JPEG 46 b) Hiển thị ảnh Dùng hàm imview Để hiển thị ảnh sử dụng hàm imview, dùng hàm imview, rõ ảnh mà ta muốn hiển thị Ta sử dụng imview để hiển thị ảnh mà nhập vào không gian làm việc Matlab moonfig = imread('moon.tif'); imview(moonfig); Ta định tên file ảnh ví dụ sau: imview('moon.tif'); File ảnh phải có mặt thư mục đường dẫn Matlab Cấu trúc hữu ích cho việc qt qua nhiều ảnh Tuy nhiên, lưu ý, sử dụng cấu trúc này, liệu ảnh không lưu không gian làm việc Matlab Dùng hàm imshow Để xem ảnh, ta sử dụng hàm imshow thay cho imview Ta sử dụng imshow để hiển thị ảnh nhập vào khơng gian làm việc ví dụ sau: moon = imread('moon.tif'); imshow(moon); Ta tên file ảnh tham số truyền vào cho hàm ví dụ sau: imshow(‘moon.tif’); Khi sử dụng cấu trúc liệu ảnh khơng nhập vào không gian làm việc Tuy nhiên, ta mang ảnh vào khơng gian làm việc cách sử dụng hàm getimage Hàm nhận liệu ảnh từ handle đối tượng ảnh Chẳng hạn: moon = getimage; Sẽ gán liệu ảnh từ moon.tif vào biến moon 47 c) Các hàm chuyển đổi kiểu ảnh Với thao tác định thật hữu ích chuyển đổi ảnh từ dạng sang dạng khác Chẳng hạn, ta muốn lọc màu ảnh lưu trữ dạng ảnh số ta nên chuyển đổi thành dạng ảnh RGB Khi ta áp dụng phép lọc tới ảnh RGB, Matlab lọc giá trị cường độ ảnh tương ứng Nếu ta cố gắng lọc ảnh số, Matlab đơn giản áp đặt phép lọc tới ma trận ảnh số kết khơng có ý nghĩa Chú ý: Khi chuyển đổi ảnh từ dạng sang dạng khác, ảnh kết khác ảnh ban đầu Chẳng hạn, ta chuyển đổi ảnh màu số sang ảnh cường độ, kết ta thu ảnh đen trắng Danh sách sau liệt kê hàm sử dụng việc chuyển đổi kiểu ảnh: dither: Tạo ảnh nhị phân từ ảnh cường độ đen trắng cách trộn, tạo ảnh số từ ảnh RGB cách trộn (dither) gray2id: Tạo ảnh số từ ảnh cường độ đen trắng grayslice: Tạo ảnh số từ ảnh cường độ đen trắng cách đặt ngưỡng im2bw: Tạo ảnh nhị phân từ ảnh cường độ, ảnh số hay ảnh RGB sở ngưỡng ánh sáng ind2gray: Tạo ảnh cường độ đen trắng từ ảnh số ind2rgb: Tạo ảnh RGB từ ảnh số mat2gray: Tạo ảnh cường độ đen trắng từ liệu ma trận cách lấy tỉ lệ giữ liệu 48 rgb2gay: Tạo ảnh cường độ đen trắng từ ảnh RGB rgb2ind: Tạo ảnh số từ ảnh RGB Ta thực phép chuyển đổi kiểu sử dụng cú pháp Matlab Chẳng hạn, ta chuyển đổi 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 Thêm vào cơng cụ chuyển đổi chuẩn nói trên, có số hàm mà trả lại kiểu ảnh khác phần thao tác mà chúng thực d) Chuyển đổi định dạng file ảnh - Để thay đổi định dạng đồ hoạ ảnh, sử dụng hàm imread để đọc ảnh sau lưu với hàm imwrite đồng thời định dạng tương ứng - Để minh hoạ, ví dụ sau sử dụng hàm imread để đọc file BMP vào khơng gian làm việc Sau đó, hàm imwrite lưu ảnh định dạng PNG bitmap = imread('mybitmap.bmp','bmp'); imwrite(bitmap,'mybitmap.png','png'); 3.4 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh sử dụng phép biến đổi DCT 3.4.1 Kết thử nghiệm 49 Dung STT Ảnh lượng trước nén Dung lượng sau nén DCT Sai số Tỷ số MSE PSNR 2314Kb 279Kb 7.71 17.49 899Kb 239Kb 7.08 19.48 769Kb 393Kb 4.94 17.66 395Kb 225Kb 8.31 14.79 50 3.4.2 Nhận xét, đánh giá Tiến hành với liệu gồm 40 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 dao động khoảng từ 15 dB đến 20 dB, giá trị trung bình 17.10 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 41.12% khẳng định chất lượng thuật tốn tương đối, chấp nhận 3.5 Kết thử nghiệm phương pháp nén ảnh sử dụng phép biến đổi DWT 3.5.1 Kết thử nghiệm Dung STT Ảnh lượng trước nén 2314Kb Dung lượng sau nén DWT 180Kb Sai số Tỷ số MSE PSNR Inf 51 899Kb 244Kb Inf 769Kb 396Kb Inf 395Kb 232Kb Inf 3.5.2 Nhận xét, đánh giá Tiến hành với liệu gồm 40 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 81.12% khẳng định chất lượng thuật toán tốt 3.6 Đánh giá chung phương pháp nén Trong chương 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 52 so với áp dụng phép biến đổi DCT phép nén Điều hoàn tồn phù hợp với lý thuyết trình bày chương chương 53 KẾT LUẬN Luận văn 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 JPEG, JPEG 2000.Trong trình bày phương pháp nén ánh JPEG2000 sử dụng biến đổi Wavelet để nén ảnh, phương pháp nén ảnh quan tâm phát triển tính bật so với phương pháp khác Phương pháp không cho hiệu suất nén cao, mà cịn tính riêng biệt sử dụng biến đổi Wavelet để nén ảnh Các phương pháp nén trình bày luận văn 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 Một số hướng nghiên cứu tương lai: Luận văn 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 Các phương pháp nén trình bày luận văn đời từ nhiều năm trước cần nghiên cứu cải tiến phuơng pháp để nâng cao hiệu nén 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật; Hà Nội 1999 [2] Nguyễn Năng Tồn, Phạm Việt Bình, Xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên, 11/2007 [3] A Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1989 [4] K Rao and J Hwang, Techniques and Standards for Image, Video and Audio Coding, Prentice-Hall, 1996 [5] W Penebaker and J Mitchell, JPEG Still Image Data Compression Standard, Van Nostrand, 1993 [6] M Antoninietal, Image Coding Using Wavelet Transform, IEEE Trans.Image Proc., pp 205-220, April, 1992 [7] A Gersho and R Gray, Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer, 1992 [8] A Lewis and G Knowles, Image compression using the 2-D wavelet transforms, IEEE Trans Image Processing, vol 1, pp 244-250, April 1992 [9] Rao, K.R and Yip, Discrete Cosine Transform, Academic Press, New York, 1990 [10] R R Coifman, Y Meyer, and M V Wickerhauser Wavelet analysis and signal processing In Wavelets and their Applications, pp 153 -178 Jones and Bartlett, Boston MA, 1992 55 PHỤ LỤC Hàm PSNR cài đặt Matlab function psnr_Value = PSNR(A,B) % Tinh gia tri MSE: Mean Square Error mseImage = (double(A) - double(B)).^ 2; [rows columns] = size(A); mse = sum(mseImage(:))/(rows*columns); % Tinh gia tri PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) psnr_Value = 10*log10( 255^2/mse); end Chương trình nén sử dụng DCT clear A = imread('Anh1.bmp'); [Height,Width,Depth] = size(A); N = 8; if mod(Height,N)~=0 Height = floor(Height/N)*N; 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'); 56 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; 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); 57 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; acBitsCr = 0; dcBitsCr = 0; end for m = 1:N:Height for n = 1:N:Width t = y(m:m+N-1,n:n+N-1) - 128; Yy = dct2(t); temp = floor(Yy./(Qscale*QstepsY) + 0.5); 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 ACblkBits = jpgACbits(temp,'Y'); acBitsY = acBitsY + ACblkBits; xqY(m:m+N-1,n:n+N-1)= idct2(temp * (Qscale*QstepsY))+ 128; end end if Depth > if strcmpi(SamplingFormat,'4:2:0') EndRow = Height/2; else EndRow = Height; end for m = 1:N:EndRow 58 for n = 1:N:Width/2 t1 = Cb(m:m,n:n)-128; t2 = Cr(m:m,n:n)-128; Ycb = dct2(t1); 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; acBitsCr = acBitsCr + ACblkBits2; 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 MSE = %4.2f \n',mse) sprintf('Gia tri PSNR = %4.2f \n',snr) if Depth == 59 TotalBits = acBitsY + dcBitsY; figure,imshow(xqY,[]) title('Anh nen su dung DCT ') else 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))) Chương trình nén sử dụng DWT clear all; close all; X=imread('Anh4.bmp'); imshow(uint8(X)); [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'haar'); [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); re_ima1 = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'haar'); re_ima=uint8(re_ima1); [C,S] = wavedec2(X,2,'haar'); 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); 60 D2 = wrcoef2('d',C,S,'haar',2); dec2d = [A2,A1,H1,V1,D1,H2,V2,D2]; re_ima1 = waverec2(C,S,'haar'); re_ima=uint8(re_ima1); n=input('Nhap so muc N= '); X=double(X)-128; [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('haar'); [c,s]=wavedec2(uint8(X),n,Lo_D,Hi_D); [thr,nkeep] = wdcbm2(uint8(dec2d),1.5,prod(s(1,:))); [THR,SORH,KEEPAPP,CRIT] = DDENCMP('cmp','wp',uint8(X)); [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 MSE = %4.2f \n',mse) sprintf('Gia tri PSNR = %4.2f \n',snr) disp('Ty le nen duoi dang phan tram: '); disp(PERF0); imshow(uint8(XC)); title('Anh nen su dung DWT'); ... số phương pháp nén ảnh số: Phương pháp nén ảnh JPEG dựa vào phép biến đổi DCT; Phương pháp nén ảnh JPEG2000 dựa vào phép biến đổi DWT phương pháp nén ảnh dựa phép biến đổi DCT DWT Nội dung chương... DCT DWT Chương trình bày cách phân loại phương pháp nén ảnh, số phương pháp nén ảnh số: Phương pháp nén ảnh JPEG dựa vào phép biến đổi DCT; Phương pháp nén ảnh JPEG2000 dựa vào phép biến đổi DWT. .. vi nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu kỹ thuật nén ảnh số: - Phương pháp nén ảnh dựa vào phép biến đổi DCT - Phương pháp nén ảnh dựa vào phép biến đổi DWT - Phương pháp lai kết hợp phép biến