II. ỹ thuật nén ảnh JPE
3.2.4.Phương pháp mã dự đoán
3. Phương pháp nén ảnh JPEG không tổn hao(JPEG Lossless)
3.2.4.Phương pháp mã dự đoán
Phương pháp mã hóa này dựa trên tính tương quan giữa hai điểm ảnh nằm kề nhau và kỹ thuật tách và truyền thông tin "mới" chứa trong mỗi pixel ảnh. Theo những nghiên cứu thống kê về phân bố biên độ tín hiệu video, mức độ tương quan giữa các điểm ảnh nằm gần nhau trong miền không gian là khá cao, điều này có nghĩa là sự khác biệt giữa hai điểm ảnh kế bên rất nhỏ hoặc bằng 0, vì thế khi mã hóa độ chênh lệch này cần số lượng bit ít hơn so với khi mã hóa toàn bộ biên độ các mẫu.
Thông tin "mới" trong điểm ảnh được xác định bằng hiệu giữa điểm ảnh thực và điểm ảnh dự đoán. Phương pháp mã dự đoán còn gọi là điều xung mã vi sai (DPCM – Differential Pulse Code Modulation). Trong bộ mã hóa DPCM cũng sử dụng thêm các kỹ thuật lượng tử hóa thích nghi và mã hóa entropy để tăng hệ số nén. Các thành phần chính của hệ thống DPCM được mô tả trên hình sau:
34
Hệ thống DPCM bao gồm bộ mã hóa và bộ giải mã:
B mã hóa
B g ả mã
Trong thành phần bộ mã hóa và giải mã đều có khối dự đoán. Khi một mẫu
fn của ảnh được đưa tới bộ mã hóa, khối dự đoán sẽ thực hiện xấp xỉ giá trị mẫu ảnh đó dựa trên thông tin đã có về các điểm ảnh trước. Sau đó giá trị xấp xỉ được làm tròn n và đưa tới mạch trừ để tìm ra sai số giữa điểm ảnh thực và điểm ảnh dự đoán:
en = fn - n
Giá trị sai số (thường là nhỏ) được mã hóa bằng mã có độ dài thay đổi (mã Entropy) trước khi đưa vào đường truyền. Ở phía thu, sau khi dữ liệu nén được giải mã Entropy, giá trị sai số en được đưa tới bộ dự đoán để khôi phục giá trị điểm ảnh fn
35
Để có được giá trị n dựa trên các mẫu tới trước, có thể sử dụng các phương pháp xấp xỉ cục bộ, toàn cục hoặc phương pháp thích nghi. Thông thường, n được xác định dựa trên giá trị của m mẫu đến trước như sau:
n = round
- hệ số dự đoán với i = 1, 2, …, m; round(.) – toán tử làm tròn tới số nguyên gần nhất.