II. Quá trình biến đổi tơng tự sang số.
I.2.2d thừa và entropy của tín hiệu video.
00 FF FF TT MM LL
I.2.2d thừa và entropy của tín hiệu video.
Có các loại d thừa dới đây: + D thừa dữ liệu theo thống kê:
Gần nh tất cả đều chứa một số lợng lớn các giá trị thông tin giống nhau. Trong các hệ thống không giảm dữ liệu, các dữ liệu giống nhau này đợc lập lại để tạo các vùng đều nhau trong một ảnh và do đó có thông tin d thừa trong một dữ liệu. D thừa dữ liệu tồn tại trong các vùng rộng của cùng một ảnh (d thừa không gian - spatial redundancy). Các hệ thống nén sử dụng yếu tố dữ liệu giống nhau không cần phải lặp đi lặp lại và không cần truyền hết mà chỉ cần mã hoá một dữ liệu đó và lặp lại toàn bộ trong phần giải mã. Quá trình nhận dạng các giá trị Pixels giống nhau trong một Frame hoặc trong một chuỗi các Frames đợc gọi là giải pháp tơng quan dữ liệu (data decorrelasion). Ví dụ về tơng quan tốt nhất là phép DTC (biến đổi coisne rời rạc). Nó tập trung hầu hết năng lợng của một block các pixels vào một số lợng ít nhất các hệ số.
+ Độ d thừa tâm lý:
Giá trị của các mẫu trong một ảnh đợc hệ thống nhìn của mắt ngời HVS (human visual sytem) tiếp cận không đều nhau. Nếu hệ thống HVS không thể nhìn thấy 1 sai số, thì sai số này không tác động đến chất lợng thu nhận của các ảnh khôi phục. Do đó một số giá trị có thể đợc thay đổi hoặc loại bỏ mà không ảnh hởng đến độ dung sai về giảm chất lợng ảnh
+ entropy:
Entropy là phép đo trung bình nội dung thông tin của một ảnh đợc lấy mẫu theo các giá trị nhị phân. Sự suất hiện của một sự kiện có xác suất nhỏ hơn (giá trị nhị phân của một mẫu
lu công trí lớp TC4 – NĐ 61
sẽ cho thông tin nhiều hơn) là sự suất hiện của một sự kiện có xác suất cao hơn. Từ nhận xét này, ta có thể nói entropy xác định độ khó khăn về mã hoá một ảnh đợc cho.