0,- - - ---->7 b)KhỐỈ các hệ soDCT u tưưng ứng F(u,v) --->1 Biển đổi DCT
0,---I*
c)Các hệ sốDCT luựng tử hoá và chuẩn hoá Fq(u,v)
0 ---► 7
d) Bảng trọng sốQ(u,v)
Hình 7.18 Tạo khôi DCT8x8 ( ví dụ 2- ảnh dạng bàn cờ)
7.9.4. Lượng tử hoá :
Bược tiếp theo của quá trình nén trong ảnh là lượng tử hoá các hệ sô" F(u,v) sao cho làm đơn giản được sô" lượng bit cần thiết. Vì các hệ sô" có giá trị khác nhau, cho nên các hệ sô" riêng có thể được lượng tử hoá bằng các phương pháp khác nhau. Các hệ sô" tương ứng với tần sô" thâ"p có các giá trị lớn hơn , và như vậy nó chứa phần năng lượng chính của tín hiệu , do đó phải mã hoá với độ chính xác cao. Riêng hệ sô" một chiều đồi hỏi độ chính xác cao nhâ"t, bởi
SVTH : LÊ ĐÌNH LUÂN
Q(u.v)
Hình 7.19 Lượng tử hoá có trọng sô
Lượng tử hoá thực hiện bằng việc chia các hệ sô F(u,v) cho các hệ sô ở các vị trí tương ứng trong bảng lượng tử (Q(u,v))để biểu diễn sô lần nhỏ hơn các giá trị cho phép của hệ sô DCT , hình 7.19. Các hệ sô có tần sô thấp được chia cho các giá trị nhỏ, các hệ sô ứng với tần sô" cao được chia cho các giá trị lớn hơn. Sau đó hệ thông được làm tròn.
Để thực hiện việc chia cho các hệ sô trên, các hệ sô DCT được phân vùng theo một ví dụ
Theo bảng 7.1 ta thây có 4 vùng. Khi áp “ sô" lương tử hoá “ QN04 tức sô" có câu trúc 0:2:2:4 thì vùng 0 sẽ được để nguyên , hệ sô" vùng 1 sẽ bị chia 2, vùng 2 cũng bị chia 2, vùng 3 được chia 4. Sau khi chia các hệ sô" DCT sẽ được làm tròn, nhờ đó mà trong bảng DCT sẽ xuất hiện nhiều sô" giông nhau và nhiều sô 0.
Trong hình 7.20 , giá trị khôi xác định cho phcp cac giá trị tín hiệu chói và tín hiệu màu được lượng tử khác nhau. Nhiễu lượng tử đôi với tín hiệu màu khó nhìn thây hơn dôi với tín SVTH : LÊ ĐÌNH LUÂN
°I--- ---► 7
Bẵng trọng số (theo tiêu chuẩn JPEG cho mẫu tín hiệu chói)
°l---- ---► 7
Bảng trọng sô' (theo tiẻu chuẩn JPEG cho tín hiệu màu)
Hình 7.20 Các bảng lượng tử cho tín hiệu chói và tín hiệu chói và tín hiệu màu theo tiêu chuẩn JPEG
Như vậy , khôi DCT đông vai trò quan trọng trong quá trình lượng tử hoá khi thiết kế hệ thông nén video vì nó ảnh huởng trực tiếp đến việc cho lại chất lương ảnh khôi phục tốt hay sấu. Các ảnh càng chi tiết thì hệ sô" thành phần tần sô" cao càng lớn, và có thể dẫn đến tràn bộ đệm nếu các hệ sô trong bảng lượng tử tương ứng quá thấp .
Hình 7.21 cho một ví dụ về lượng tử hoá có trọng sô bao gồm các yếu tô: Các trọng sô tần sô", các tham sô" chuyển động có thể nhận biết và các tham sô" trạng thái đệm. Thành phần DC và các thành phần tần sô" thấp là các thông sô" có ý nghĩa nhất đôi với của khôi điểm ảnh ban đầu. Hệ sô" DC sẽ được lượng tử với độ chính xác 12 bit nhằm tránh các nhiễu xuâ"t hiện giữa các khôi điểm ảnh. Trong khi các hệ sô" tương ứng với thành phần tần sô" cao chỉ được lượng tử với độ chính xác 2 bit. Theo đó, các hệ sô" chia trong bảng lượng tử có giá trị nhỏ đôi với hệ sô" DC và các thành phần tần sô" thấp ; giá trị cao hơn cho các hệ sô" tương ứng thành
SVTH : LÊ ĐÌNH LUÂN
DCT
Xác định khoi
Bảng
\ _ trọng số
Phẩn Iđp Định dạn£ khối' năng luỵng khoi Luựng
tử hoá Quétzic-
Mẵ DPCM Bảng Huffinan RLC VLC 25 0. 10 0. 3 2. 2 0. 2 7.-1 EOB 1110 11001 1011 1010 01 11 1111100001 0101 11111001 0 1010 Lựa chọn toc độ dòngbitra Bộ đệm Điều khiển đệm Hệ SỐ cẩn bằng Dồng tín hiệu nén Hình 7.21 Nén trong ảnh 7.9.5. Mã hoá Entropy :
Mã hoá Entropy dùng những đặc tính thông kê của tín hiệu đã được mã hoá. Một tín hiệu, ở đây là giá trị pixel hoặc có hệ sô chuyển vị, có chứa một lượng thông tin (entropy ) tuỳ theo xác suất của những giá trị hay sự kiện khác nhau xuất hiện.
Khi dùng mã hoá entropy có hai vấn đề đặc ra : thứ nhất, mã hoá entropy làm tăng độ phức tạp và yêu cầu bộ nhớ hơn so với mã độ dài nhất định. Thứ hai, mã hoá entropy gắn liền với tính không ổn định của tín hiệu video sẽ làm tăng tốc độ bit thay đổi theo thời gian .
Để mã hoá entropy các hệ sô được lượng tử hoá C’(u,v), trước hết cần đổi mảng hai chiều của các hệ sô C’(u,v) thành chuỗi sô một chiều bằng cách quét zic- zắc.
Hình 7.22 Quét zic- zắc các hệ sô lượng tử hoá DCT
7.9.6. Quá trình giải nén :
Quá trình giải nén trong ảnh dựa trên cơ sở thực hiện thuật toán ngược với quá trình nén. Bằng cách này ta nhận được ảnh khác rất ít so với ảnh gốc. Có sự khác nhau này là trong trường hợp hình ảnh chứa thành phần tần sô" cao không nhiều (không có biên nén, it các chi tiết ảnh) và chọn mức lượng tử hoá các hệ sô" DCT một cách thích hợp. Tuy nhiên, việc làm giảm mức lượng tử hoá sẽ dẫn đến hạn chê" lượng thông tin ảnh được truyền. Nếu tăng mức
Hình 7.23 Giải mã DCT
Hình 7.23 minh hoạ sơ đồ khôi của quá trình giải nén DCT. Các bảng lượng tử và bảng mã Huffman xác định tại bộ mã hoá DCT được sử dụng để phục hồi các giá trị hệ sô" DCT của khôi 8x8 pixel. Quá trình lượng tử hoá ngược R(u,v) được tiến hành theo biểu thức :
R(u,v) = Fq(u,v) Q(u,v) SVTH : LÊ ĐÌNH LUÂN
xử LÝ TÍN HIỆU TRONG TRUYEN HÌNHKỸTHUẬT số
RMSE =
PSNR = 201og10
' 255 ^
KRMSE,
Xét hai ví dụ tính cho các ảnh có độ phân tích mẫu là 8 bit, ở đây giá trị PSNR tính theo đồng bộ:
+ Ví dụ 1: RMSE = 3,26 PSNR = 37,9 dB
SVTH : LÊ ĐÌNH LUÂN
xử LÝ TÍN HIỆU TRONG TRUYEN HÌNHKỸTHUẬT số
uh 0|---—---► 7 uv ▼ 7 Biển đổi IDCT a)Các hệ so DCT luựng tử hoá và chuẩn hoá (u,v)
0,---* 7
c)K.hỐi 8x8 các điểm chói
b)Bảng trọng sốQ(u,v)