bước liờn tục:
+Thứ nhất là biến đổi từ miền thời gian sang miền tần số bằng cỏc thuật toỏn chuyển vị như biến đổi cosin rời rạc DCT.
+Thứ hai là lượng tử hoỏ cỏc hệ số DCT
+Thứ ba là nộn số liệu đó biến đổi và làm trơn bằng cỏch mó húa entropy.
b)Lấy mẫu cỏc băng tần con: Đõy là phương phỏp giảm dữ liệu rất cú hiệu quả, nhưng tổn thất độ phõn giải ảnh và cỏc thành phần chồng phổ sẽ làm giảm chất lượng nội dung ảnh gốc. Vỡ vậy nờn khụng lấy mẫu băng tần con cho tớn hiệu chúi.Cỏc phương phỏp lấy mẫu băng tần con tớn hiệu màu trong cỏc định dạng 4:2:0 và 4:1:1 hiện được sử dụng trong cỏc ứng dụng ghi, cũn định dạng 4:2:0 trong cỏc ứng dụng sản xuất và truyền dẫn MPEG.
c) DPCM: Đõy là phương phỏp mó hoỏ dự bỏo, truyền phần chờnh lệch giữa cỏc mẫu.
Sự liờn tiếp lặp đi lặp lại cỏc điểm trong ảnh số xuất hiện do sự tương quan giữa cỏc điểm ảnh, đặc biệt là ảnh 2 mức . Từ sự lặp đi lặp lại đú, một phương phỏp nộn đó được xõy dựng trờn cơ sở sử dụng số lần lặp của cỏc điểm ảnh, gọi là phương phỏp RLC. RLC tỏch chuỗi cỏc giỏ trị giống nhau và biểu diễn như một tổng. Khi gión giỏ trị này tạo lại số lần biểu diễn tổng. Kĩ thuật này chỉ cú thể ỏp dụng cho chuỗi cỏc symbol tuyến tớnh. Do đú, khi ỏp dụng cho số liệu ảnh hai chiều, hỡnh ảnh được tỏch thành một chuỗi cỏc dũng quột.
Để giải nộn, RLC phải xú phương tiện để bộ giải nộn cú khả năng nhận biết khi nào thỡ RLC xảy ra. Nú thường được tạo ra bằng cỏch tạo ra một giỏ trị dự trữ, giỏ trị này khụng hoặc hiếm khi xuất hiện trong dữ liệu. Giỏ trị này được gọi là mó thoỏt. Khi gặp mó thoỏt, bộ giải nộn sẽ biết hai giỏ trị tiếp theo: một biểu thị giỏ trị pixel và một biểu thị số lần lặp lại của nú.
Do đú, một đối tượng lặp lại sẽ lấy 3 từ mó để truyền(mó thoỏt, giỏ trị, giỏ trị lặp), nờn nú sẽ khụng cú tăng ớch nếu khụng cú tới lớn hơn 3 lần được lặp.
Vớ dụ:0101000001111110
Nộn: 0101^05^160 (^ là mó thoỏt)
Quan điểm của RLC cú thể được cải tiến bằng cỏch thừa nhận cỏc mụ hỡnh lặp lại chứ khụng phải là cỏc từ. Nú gõy mất nhiều quỏ trỡnh xử lớ ở đầu cuối của quỏ trỡnh nộn, nhưng quỏ trỡnh giải nộn được đơn giản hoỏ bằng cỏch: Bộ nộn gửi một bảng tra cứu cú chứa cỏc mụ hỡnh cho khối dữ liệu hiờn thời.Do đú, bất cứ khi nào gặp một mụ hỡnh, bộ nộn truyền đi một mó thoỏt kốm theo chỉ số bảng tra cứu của mụ hỡnh để chốn vào trong quỏ trỡnh tỏi tạo.
Vớ dụ:
Dữ liệu vào :
Hà nội là thủ đụ của nước cộng hoà xó hội chủ nghĩa VN Dữ liệu nộn:
^1là ^4 của nước ^2 xó hội chủ nghĩa ^3
Chỉ số Mẫu
1 Hà nội
2 cộng hoà
4 thủ đụ
5 ...
... ...
3.7.2. Mó hoỏ shannon-fanno
Là loại mó dựa trờn xỏc suất xuất hiện của những symbol nguồn trong một lượng thụng tin. Nú sử dụng cỏc từ mó cú chiều dai thay đổi để mó hoỏ nguồn thụng qua xỏc suất xuất hiện của nú.
Symbol cú xỏc suất xuất hiện càng lớn thỡ từ mó dựng để mó hoỏ chỳng càng ngắn và ngược lại.
Cỏc bước xõy dựng mó shannon_fano như sau:
+bước 1: Sắp xếp cỏc symbol nguồn với xỏc suất xuất hiện của chỳng theo thứ tự giảm dần.
+bước 2:Chia tập đó sắp xếp thành 2 phần sao cho tổng xỏc suất xuất hiện của cỏc synbol ở mỗi phần xấp xỉ nhau.
+bước 3: Mó sử dụng bit 0 để mó hoỏ cho cỏc symbol trong phần một và bit 1 để mó hoỏ cho cỏc symbol trong phần 2.
+bước 4: Quay trở lại bước 2 và tiếp tục làm cho tới khi mỗi phần chia chỉ cũn lại 1 symbol nguồn.
3.7.3. Mó hoỏ huffman (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nú là một kĩ thuật mó hoỏ mới mà cú thể tạo ra độ dài của từ mó ngắn nhất đối với tập symbol nguồn và kết hợp với xỏc suất của chỳng.