a. Khái niệm và công thức
3.3.2.Hiệu quả của quá trình nén và chất lượng ảnh
Hiệu quả nén được xác định bằng tỉ lệ nén, nghĩa là tỉ số giữa số lượng dữ liệu của
ảnh gốc trên số liệu của ảnh nén.
Độ phức tạp của thuật toán nén, được xác định bằng số bước tính toán trong cả hai quá trình mã hóa và giải mã. Thông thường thì thuật toán nén càng phức tạp bao nhiêu thì hiệu quả nén càng cao nhưng ngược lại giá thành và thời gian để thực hiện lại tăng. Đối với thuật toán nén có tổn thất thì độ sai lệch được xác định bằng số thông tin bị mất đi khi ta tái tạo lại hình ảnh từ dữ liệu nén. Với nén không tổn thất thì chúng ta có thể có những thuật toán mã hóa càng gần với Entropy của thông tin nguồn bởi vì lượng Entropy của nguồn chính là tốc độ nhỏ nhất mà bất cứ một thuật toán nén không tổn thất nào cũng có thểđạt được.
Ngược lại, trong nén có tổn thất thì mối quan hệ giữa tỉ lệ nén và độ sai lệch thông tin được Shannon nghiên cứu và biểu diễn dưới dạng hàm (hàmvề độ sai lệch thông tin). Lý thuyết của ông cũng chỉ ra rằng với thuật toán nén có tổn thất thì chúng ta sẽ có hiệu quả nén cao nhất nhưng ngược lại ta lại bị mất thông tin trong quá trình tái tạo lại nó từ dữ liệu nén. Trong khi đó nén không tổn thất, mặc dù đạt được hiệu quả thấp, nhưng ta lại không bị mất thông tin trong quá trình tái tạo lại nó. Vì vậy ta phải tìm ra một giải pháp nhằm trung hòa giữa hai thuật toán nén này để tìm ra một thuật toán nén tối ưu sao cho hiệu quả cao mà lại không bị mất mát thông tin.
Phương pháp đánh giá chất lượng ảnh nén thông dụng nhất là dựa trên mức sai lệch bình phương trung bình so với ảnh gốc - rms (Root Mean Square) được tính bởi biểu thức:
(3.39) trong đó: rms: sai lệch bình phương trung bình
Xi: giá trịđiểm ảnh gốc
'
i
X : giá trịđiểm ảnh sau khi nén n: tổng sốđiểm ảnh trong một ảnh
Thông thường, khi giá trị rms thấp, chất lượng ảnh nén sẽ tốt. Tuy nhiên, trong một số trường hợp chất lượng hình ảnh nén không nhất thiết phải tỷ lệ thuận với giá trịrms.
89