c. Dạng thức lấy mẫu YCbCr
2.3.2.4 Mã hoá chuyển đổi:
Mục đích của trạng thái biến đổi CODEC hình ảnh hoặc video là để chuyển đổi hình ảnh hoặc dữ liệu dư thừa đã được bù dịch chuyển thành miền khác (miền biến đổi). Sự lựa chọn biến đổi phụ thuộc vào một số các tiêu chuẩn:
• Dữ liệu trong miền biến đổi nên được khử tương quan (được tách thành các thành phần có sự liên quan đến nhau nhỏ nhất) và nén (hầu hết năng lượng trong dữ liệu đã được biến đổi nên tập trung vào trong một lượng nhỏ các giá trị).
• Biến đổi nên có thể đảo ngược được.
• Biến đổi nên dễ kiểm soát về mặt tính toán (yêu cầu bộ nhớ thấp, có thể đạt được bằng cách sử dụng sự tính toán chính xác giới hạn, ít các toán tử tính toán, v.v...).
Nhiều biến đổi đã được đề xuất đối với việc nén hình ảnh và video và hầu hết các biến đổi phổ biến đều dựa vào khối và/hoặc dựa vào hình ảnh. Các ví dụ của biến đổi dựa vào khối bao gồm biến đổi Karhunen-Loeve (KLT), khai triển giá trị đơn (SVD) và phép biến đổi Cosin rời rạc phổ cập (DCT). Mỗi trong của các biến đổi này tác động lên các khối của các mẫu N x N hình ảnh hoặc phần dư và do đó hình ảnh được xử lý thành các đơn vị khối.
a. DCT
Biến đổi Cosin rời rạc (DCT) tác dụng lên X, khối N x N mẫu (các mẫu hình ảnh hoặc giá trị phần dư thông thường sau khi sự tiên đoán) và tạo ra Y, N x N khối các hệ số. Hoạt động của DCT (và nghịch đảo của nó, IDCT) có thể được mô tả dưới dạng ma trận biến đổi A. DCT tiếp theo (FDCT) của N x N mẫu khối được tạo ra theo công thức:
(2.7) và DCT nghịch đảo (IDCT) theo công thức:
(2.8) trong đó X ma trận mẫu, Y ma trận các hệ số và A là ma trận biến đổi N x N. Các phần tử của A là :
(2.9)
Phương trình 2.7 và phương trình 2.8 có thể được viết dưới dạng tổng:
(2.11) Đầu ra của FDCT hai chiều là một tập hợp của N x N các hệ số đại diện cho dữ liệu khối hình ảnh trong miền DCT và các hệ số này có thể được xem như là 'trọng số’ của tập các mô hình cơ sở chuẩn.
b. Wavelet
Biến đổi wavelet thông thường được biết rộng rãi trong việc nén hình ảnh dựa trên tập hợp các bộ lọc có các hệ số tương đương với các chức năng wavelet rời rạc. Phép tính cơ bản của biến đổi wavelet rời rạc là như được mô tả dưới đây, đưa tín hiệu rời rạc bao gồm N mẫu. Một cặp bộ lọc được sử dụng đối với tín hiệu này để phân tích nó thành dải tần số thấp (L) và dải tần số cao (H). Mỗi dải được lấy mẫu con bởi một hoặc hai hệ số, để một trong hai dải tần số này chứa N /2 mẫu. Với việc lựa chọn chính xác bộ lọc, phép tính này có thể đảo ngược được.
Phương pháp này có thể được mở rộng để áp dụng với tín hiệu hai chiều như một hình lớn (Hình 2.9). Mỗi hàng của hình ảnh 2D được lọc bằng bộ lọc thông thấp và bộ lọc thông cao (Lx và Hx) và đầu ra của mỗi bộ lọc được lấy mẫu xuống bởi hệ số của hai để tạo ra các hình ảnh trực tiếp L và H. L là ảnh nguyên gốc ban đầu được lọc thông thấp và lấy mẫu xuống theo trục x và H là ảnh nguyên gốc ban đầu được lọc thông cao và lấy mẫu xuống theo trục x. Tiếp theo, mỗi cột của chúng, các hình ảnh mới được lọc với bộ lọc thông thấp và thông cao (Ly và y), lấy mẫu xuống bởi hệ số của hai để tạo ra bốn hình ảnh con (LL, LH, HL và HH). Bốn hình ảnh 'dải con' này có thể được kết hợp để tạo đầu ra hình ảnh với số lượng các mẫu giống như với bản gốc (Hình 2.10).
Hình 2.10: Hình ảnh sau một mức khai triển
Trong ứng dụng nén hình ảnh, khai triển wavelet hai chiều được mô tả như đã nêu ở trên được áp dụng trở lại hình ảnh 'LL', tạo ra bốn hình ảnh dải con mới.