Nộn số liệu nhằm giảm tốc độ bit của tớn hiệu số mà vẫn đảm bảo chất lượng hỡnh ảnh phự hợp với một ứng dụng nhất định. Cú kỹ thuật nộn mất thụng tin và nộn khụng mất thụng tin.
3.3.1. Nộn khụng mất thụng tin
Nộu khụng mất thụng tin cho phộp hồi phục đỳng tớn hiệu ban đầu sau khi giải nộn. Đõy là một quỏ trỡnh mó húa cú tớnh thuận nghịch. Hệ số nộn khụng mất thụng tin nhỏ hơn 2:1. Cỏc kỹ thuật nộn khụng mất thụng tin bao gồm:
a. Mó húa với độ dài từ mó thay đổi VLC
Đõy là phương phỏp mó húa Huffman và mó húa entropy dựa trờn khả năng xuất hiện của cỏc biờn độ trựng hợp trong một bức ảnh, thiết lập một từ mó ngắn cho cỏc giỏ trị cú tần suất xuất hiện cao nhất và từ mó dài cho cỏc giỏ trị cũn lại. Khi giải nộn sử dụng cỏc băng tỡm kiếm.
Phương phỏp này dựa trờn sự lặp đi lặp lại của từng giỏ trị mẫu để tạo ra cỏc mó đặc biệt biểu diễn sự bắt đầu và kết thỳc của giỏ trị được lặp lại. Chỉ cỏc mẫu cú giỏ trị khỏc khụng mới được mó húa. Cỏc mẫu cú giỏ trị bằng khụng được truyền đi theo cựng dũng quột. Cỏc chuỗi 0 được tạo ra bằng quỏ trỡnh giải tương quan như phương phỏp DCT hay DPCM.
c. Sử dụng khoảng xúa dũng và xúa mành
Thụng tin xúa dũng và mành khụng được ghi giữ và truyền đi. Chỳng được thay thế cỏc dữ liệu đồng bộ ngắn hơn theo tựy theo cỏc ứng dụng.
d. Biến đổi Cosin rời rạc DCT
Quỏ trỡnh DCT thuận nghịch được coi là khụng mất thụng tin nếu độ dài từ mó hệ số là 13 hoặc 14 băng tần số đối với dũng video số sử dụng 8 bớt biểu diễn mẫu. Nếu độ dài từ mó hệ số của phộp biến đổi DTC nhỏ hơn, quỏ trỡnh này sẽ bị mất thụng tin.
3.3.2. Nộn mất thụng tin
Sau khi nộn một số thụng tin sẽ bị mất chất lượng hỡnh ảnh giảm do quỏ trỡnh làm trũn và loại bỏ giỏ trị trong phạm vi khung hỡnh hay giữa cỏc khung hỡnh. Nếu nộn nằm trong giới hạn sự cảm nhận của mắt người thỡ chất lượng suy hao khụng nghiờm trọng. Với việc nộn cú tổn hao này, nộn tớn hiệu mới thật sự cú ý nghĩa đối với truyền hỡnh.
Nộn mất thụng tin đạt tới hệ số nộn 100/1. Tốc độ dũng số liệu đạt được trong hệ thống nộn phụ thuộc vào yờu cầu chất lượng ảnh cần cú. Cỏc kỹ thuật nộn khụng mất thụng tin bao gồm:
a. Lấy mẫu con (Sub Sampling)
Đõy là phương phỏp nộn cú hiệu quả cao, song độ phõn giải của ảnh sau khi giải nộn giảm so với ảnh ban đầu. Kỹ thuật lấy mẫu con khụng ỏp dụng cho tớn hiệu chúi. Cấu trỳc lấy mẫu 4:1:1 dựng trong ứng dụng ghi, cấu trỳc 4:2:0 dựng trong cỏc ứng dụng sản xuất và truyền dẫn chương trỡnh
b. Điều xung mó vi sai (DPCM)
Kỹ thuật này chỉ mó húa và truyền đi sự khỏc nhau giữa cỏc giỏ trị mẫu, giỏ trị sai lệch cao, cỏc giỏ trị sai lệch lớn giữa cỏc mẫu được lượng tử húa thụ, (lượng tử húa tuyến tớnh). Kết hợp lượng tử húa thụ với cỏc giỏ trị sai lệch và kỹ thuật mó húa VLC cho cỏc tớn hiệu thu được. Để trỏnh cỏc lỗi, một mẫu đầy đủ được gửi đi theo chu kỳ nhất định, cho phộp cập nhật cỏc giỏ trị chớnh xỏc.
Mó húa DPCM sử dụng cỏc kỹ thuật dự đoỏn và lượng tử húa thớch nghi để hoàn thiện thờm.
c. Lượng tử húa và mó húa VLC cỏc hệ số DCT
Phối hợp cỏc kỹ thuật này cho phộp biểu diễn một khối cỏc điểm ảnh bằng số ớt cỏc bit, do vậy hiệu quả nộn cao.
3.4. Cỏc mó dựng trong kỹ thuật nộn
3.4.1. Mó RLC
Phương phỏp RLC (Run Length Coding) được xõy dựng trờn cơ sở của sự lặp đi lặp lại cỏc điểm ảnh. RLC tỏch chuỗi cỏc giỏ trị giống nhau và biểu diễn như một tổng. Kỹ thuật này chỉ cú thể ỏp dụng cho cỏc chuỗi Symbol tuyến tớnh, hỡnh ảnh được tỏch thành một chuỗi cỏc dũng quột.
Cỏc cỏch mó húa RLC:
• Tạo ra những từ mó cho mỗi độ dài chạy và kết hợp với Symbol nguồn.
• Sử dụng một số độ dài chạy và một Symbol nguồn, nếu Symbol nguồn khụng phải là một số hay một ký tự đặc biệt để chỉ ra cho mỗi Symbol nguồn.
Kỹ thuật RLC được dựng cho cỏc hệ số lượng tử húa tốt hơn là dựng trực tiếp cho số liệu ảnh. Một loại cải biến của mó RLC là mó cú độ dài thay đổi VLC (Variable Length Code), dựng để biểu diễn cỏc giỏ trị symbols cũng như độ dài chạy. Đõy là sự kết hợp của RLC với mó húa thống kờ.
RLC khụng thớch hợp trực tiếp cho cỏc ảnh tự nhiờn cú tụng ảnh liờn tục được mó húa bằng quỏ trỡnh số húa tuyến tớnh. Lý do là RLC phải nộn tập số liệu cú cỏc bước chạy tương đối lớn giống nhau, ảnh cú tụng ảnh liờn tục chứa thụng tin cú tần số khụng gian thấp, việc thay đổi cỏc vựng rộng được làm đầy bằng cỏc giỏ trị pixel giống nhau là tương đối nhỏ.
RLC kết hợp với kỹ thuật nộn JPEG, MPEG cho kết quả tốt.
3.4.2 Mó húa Shannon - Fano
Tỷ lệ nộn tốt nhất cú thể đạt được là entropy nguồn. Dựa trờn xỏc xuất xuất hiện của những Symbol nguồn trong một lượng thụng tin, phương phỏp này sử dụng những từ mó cú độ dài thay đổi để mó húa cỏc Symbol nguồn thụng qua xỏc xuất của chỳng. Với những Symbol cú xỏc xuất xuất hiện càng lớn thỡ từ mó dựng để mó húa chỳng càng ngắn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cỏc bước mó Shannon-Fano:
• Bước 1: Sắp xếp cỏc Symbol nguồn với xỏc xuất xuất hiện của chỳng theo thứ tự giảm dần.
• Bước 2: Chia tập đú thành hai phần sao cho tổng xỏc xuất xuất hiện của cỏc Symbol ở mỗi phần xấp xỉ bằng nhau.
• Bước 3: Mó sử dụng bit 0 để mó húa cho cỏc Symbol trong phần 1 và bit 1 mó húa cho cỏc Symbol trong phần 2.
• Bước 4: Trở lại bước 2 và tiếp tục làm tới khi mỗi phần cũn lại một Symbol. 0,3 0,51 0,21 0,3 0,21 0,19 0,1 0,07 0,05 0,05 0,05 0,05 0,07 0,08 0,12 0,1 0,19 0,29 0,49 1 0 0,2 0 1 1 1 0 0 0 S3 S2 S1 S0 S4 S5 00 01 100 101 1100 1101
Vớ dụ: Một ảnh cú 8 Symbol (S0, S1,…, S7) với xỏc xuất xuất hiện lần lượt (0,1; 0,19; 0,21; 0,3; 0,05; 0,07; 0,03).
Phương phỏp Shannon - Fanon nộn với độ dài trung bỡnh của từ mó CL đạt được khoảng H < CL + H + 1 (H là lượng entropy của nguồn tin).
3.4.3. Mó Huffmans
Với mỗi nguồn tin tồn tại một cỏch mó húa với độ dài trung bỡnh của mỗi từ mó gần với lượng entropy của nguồn tin.
Mó Huffman tạo ra độ dài trung bỡnh của từ mó ngắn nhất đối với tập Symbol nguồn và kết hợp với xỏc xuất của chỳng. Mó Huffman thuộc loại mó entropy hoặc mó thống kờ. Mó Huffman dựng VLC, sử dụng ớt bit để mó húa cỏc giỏ trị ớt xảy ra, do đú tốc độ bit giảm đỏng kể.
Độ dài trung bỡnh của từ Mó Huffman giới hạn trờn bởi: H + P + log(
e e log
2 ) = H + P + 0,086 trong đú: H là lượng entropy nguồn
P là xỏc xuất của tất cả cỏc Symbol nguồn Cỏc bước mó húa Huffman
• Bước 1: Liệt kờ xỏc xuất của cỏc Symbol nguồn và tạo ra cỏc nỳt bằng cỏch cho những xỏc xuất này thành cỏc nhỏnh của cõy nhị phõn
• Bước 2: Lấy 2 nỳt tới xỏc xuất nhỏ nhất từ tập nỳt tạo ra một xỏc xuất mới bằng tổng cỏc xỏc xuất đú.
• Bước 3: Tạo ra một nỳt mẹ với cỏc xỏc xuất mới và đỏnh dấu 1 nỳt con mới bằng tổng cỏc xỏc xuất đú.
• Bước 4: Tạo tiếp tập nỳt bằng cỏch thay thế hai nỳt với xỏc xuất nhỏ nhất cho nỳt mới. Nếu tập nỳt chỉ chứa 1 nỳt thỡ kết thỳc, ngược lại quay lại bước 2.
Hỡnh 3.3. Cõy mó Huffman
Cõy mó Huffman là cõy nhị phõn cú cỏc nhỏnh được gỏn cho cỏc giỏ trị 0 hoặc 1. Gốc của cõy là nỳt gốc, cỏc điểm rẽ nhỏnh gọi là nỳt nhỏnh. Điểm kết thỳc của một nhỏnh gọi lỏ nỳt lỏ. Mỗi nỳt lỏ được gỏn tương ứng với một phần tử mó húa. Từ một nỳt nhỏnh, khi rẽ thành 2 nhỏnh mới thỡ nhỏnh bờn trỏi được gỏn cho giỏ trị 0, nhỏnh bờn phải gỏn cho giỏ trị 1 (cú thể làm ngược lại). Từ mó của một Symbol được xỏc định bằng cỏch đi từ nỳt gốc đến nỳt lỏ tương ứng vơi Symbol đú. Cỏc bit của cỏc từ mó được tập hợp từ cỏc giỏ trị tương ứng của nhỏnh phải đi qua.
Bảng 3.1. Mó húa với độ dài từ mó thay đổi
Phần tử Số lần xuất hiện Xỏc xuất Từ mó Chiều dài từ mó
a 4 0,5 0 1
b 2 0,25 01 2
c 1 0,125 001 3
d 1 0,125 000 3
Để phỏt đi chuỗi dữ liệu a a a a b b c d cần: 4x1 + 2x2 + 1x3 = 14 bit
Số bit trung bỡnh/ phần tử = 14/8 =1,75 bit/phần tử
Bảng 3.2. Mó húa với độ dài từ mó cố định
Phần tử Số lần xuất hiện Xỏc xuất Từ mó Chiều dài từ mó (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
a 4 0,5 0 2 Nỳt gốc (8) Nỳt lỏ a (4) Nỳt lỏ b (2) Nỳt lỏ c (1) Nỳt nhỏnh (4) Nỳt nhỏnh (2) Nỳt lỏ d (1) 0 0 0 1 1 1
c 1 0,125 10 2
d 1 0,125 11 2
Số lượng bit cần phỏt là 8x2 = 16 bit Số bit trung bỡnh/ phần tử = 16/8 = 2 bit
Như vậy, mó húa với độ dài từ mó thay đổi tiết kiệm được: (1- 1,75/2)x100% = 12,5% dung lượng bit mà thụng tin khụng bị tổn hao.
3.4.4. Phương phỏp mó dự đoỏn
Phương phỏp mó dự đoỏn cũn gọi là điều xung mó vi sai (DPCM- Differential Pulse Code Modulation) khụng mó húa thụng tin cú biờn độ ở mỗi mẫu, chỉ mó húa thụng tin cú biờn độ vi sai (biờn độ chờnh lệch) giữa mẫu đó cho và cỏc mẫu được bỏo trước nú. DPCM cũn sử dụng đặc điểm của mắt người (kộm nhạy với mức lượng tử cú chờnh lệch về độ chúi giữa cỏc điểm ảnh gần nhau) để cho phộp dựng đặc trưng phi tuyến về lượng tử húa.
Để trỏnh cỏc lỗi cú thể xuất hiện trong khi truyền, một mẫu đầy đủ được gửi đi theo chu kỳ nhất định, cho phộp cập nhật được cỏc giỏ trị chớnh xỏc. Để hoàn thiện hơn, mó húa DPCM cũng sử dụng thờm cỏc kỹ thuật dự đoỏn và lượng tử húa thớch nghi.
3.4.5. Phương phỏp mó chuyển vị - Transform coding
Đối với việc mó húa riờng rẽ từng điểm một sẽ khụng đạt được hiệu quả bởi vỡ chỳng ta khụng tận dụng được hết mối quan hệ giữa cỏc khối điểm trong ảnh số. Phương phỏp mó chuyển vị là một cỏch cú hiệu quả trong việc mó húa khối điểm thụng qua biến đổi tuyến tớnh cỏc điểm này thành cỏc hệ số chuyển vị và mó húa cỏc hệ số chuyển vị đú. Như vậy số bit dựng sẽ ớt đi do phương phỏp này chỉ tập trung vào một số cỏc hệ số chuyển vị.
Hệ thống thị giỏc mắt người khụng thể nhận biết được hoàn toàn cỏc chi tiết của ảnh khi những chi tiết đú biến đổi nhanh so với cỏc biến đổi chậm. Vỡ vậy, mó húa cỏc hệ số chuyển vị ở tần số cao sẽ sử dụng ớt bit hơn mà chất lượng hỡnh ảnh xem vẫn cao.
Trong mó chuyển vị, bước đầu tiờn là phải chọn một chuyển đổi thớch hợp để giảm sự đối lập giữa cỏc điểm ảnh trong khối một cỏch hiệu quả. Quỏ trỡnh chuyển đổi thành mó chuyển vị khụng hề xảy ra nộn dữ liệu mà nú chỉ là bước chuẩn bị cho việc giảm dữ liệu trong quỏ trỡnh lượng tử húa. Sau khi chọn được biến đổi trực giao thỡ bước quan trọng nhất là xỏc định bit chỉ định và thiết kế hệ thống lượng tử húa cho cỏc hệ số này để toàn bộ quỏ trỡnh nộn dữ liệu được thực hiện tại đõy. Bước cuối cựng là sử dụng mó entropy để giảm tốc độ dữ liệu.
Phương phỏp mó chuyển vị xuất hiện mộo do việc chia ảnh thành cỏc khối ảnh con và kết quả là giõy nhũe, phản xạ ở cỏc khối ảnh con.