Sự làm giảm hiệu ứng khố

f ((((n1 ,n2 )))) ngợc Giả im

4.3. Sự làm giảm hiệu ứng khố

Khi tỷ lƯbit đđ thấp, hiƯu ứng khối, kết quả cđa sự mã hoỏ độc lập cỏ c ảnh con, trở nờ n rất rừ nột. Cỏ c ảnh phục hồi bịhiệu ứng khối sẽ rất khó coi, và hi Ưu ứng khối th- ờng là sự xuống cấp trầm trọng nhất trong cỏ c kiểu xuống cấp.

Cú hai cỏ ch tiếp cận đểlàm giảm hiệu ứng khốị ở cá ch thứ nhất, xư lý hiƯu ứng khối ngay tạ i nguồn. Một vớdụ của cỏ ch tiếp cận này là ph- ơng phỏ p phủ bờ, tức là thay đổi quỏ trỡnh phõn mảng ảnh. Cỏ ch phõn mảng ảnh điển hỡnh là đem chia ảnh thành những vự ng khụng cú miền giao nha Trong ph- ơng phỏ p phủ bờ, mỗi ảnh con đều cú chu vi gối lờ n cỏ c ảnh con lõn cận một ớt. Cỏ c pixel trờ n đ- ờng chu vi đ- ợ c mà hoỏ trờ n hai hay nhiều vự ng. Khi phục hồi ảnh, pixel nào đ- ợ c mà hoỏ trờ n một lần sẽ đ- ợ c nhận một c- ờng độ là bỡnh quõn của cỏ c giỏ trịmà hoỏ . Nh- vậy những bất liờ n tục đột ngột tạ i biờ n do mà hoỏ gõy ra sẽ đ- ợ c làm trơn bớ t nhờ cỏ c ảnh con đà phục hồi đ- ợ c sợ i đan lạ i vớ i nha Hỡnh 4.49 cho vớdụ vềph- ơng phỏ p phủ bờ.

Hình 4.48. Vídụ mã hoỏ ảnh bằng DCT.

a) Mã hoá DCT ở tỷ lệ1 bit/pixel. b) Mã hoá DCT ở tỷ lƯ1/2 bit/pixel

Trờ n hỡnh một ảnh 5 x 5 pixel đ- ợ c chia thành 4 ảnh con 3 x 3 (cho phđ bờ 1 pixel). Pixel trong khu vực vạ ch chộo đ- ợ c mà hoỏ trờ n một lần. Ph- ơng phỏ p phủ bờ có tá c dơng khư hiƯu ứng khối rất tốt. Tuy vậy vìcó một số pixel đ- ợ c mà hoỏ trờ n một lần cho

thành những ảnh con 16 x 16 pixel thỡdự ng ph- ơng phỏ p phủ bờ làm tă ng 13% số pixel phải mà hoỏ . Khi phục hồi ảnh, giỏ phải trả cho việc phủ bờ cỏ c ảnh con là tă ng khối l- ợ ng bit tớnh toỏ n, cũn khi mà hoỏ ảnh thỡdự ng ph- ơng phỏ p phủ bờ kh ụng những làm tă ng khối l- ợ ng tớnh toỏ n mà cũn cú xu thếlàm tă ng tỷ lệbit cần có.

Hình 4.49. Vídơ vỊphđ bờ một pixel khi

dự ng ph- ơng phỏ p phủ bờ để giảm hiệu ứng khốị

Một vớdụ khỏ c về cỏ ch tiếp cận chung bài t oỏ n giảm hiệu ứng khối ngay tạ i nguồn là dự ng cỏ c phộp biến đổi khỏ c nha Trong một loạ i biến đổi trực gối nhau gọi là lapped orthogonal transform, cỏ c ảnh con đ- ợ c phủ bờ. Nh- ng tỉng số hƯsố biến đỉi vẫn nh- số pixel trờ n ảnh. Đ iều đú thực hiện bằng cỏ c h biểu diễn ảnh con vớ i hƯsố biến đổi ớt hơn kớch th- ớ c ảnh con. Tuy khụng thểphục hồi đỳng ảnh con bằng cỏ c hệsố biến đổi của ảnh con, nh- ng lạ i cú thểphục hồi đỳng hoàn toàn ảnh gốc bằng tất cả cỏ c hệsố biến đổi của cỏ c ảnh con gộp lạ Việc phủ bờ cỏ c ảnh con làm giảm hiệu ứng khố Khá c vớ i ph- ơng phá p DCT, trong ph- ơng phỏ p biến đổi trực gối nhau (lapped transform) số hệsố biến đổi cần cú đểphục hồi ảnh chớnh xỏ c cũng bằng kớch th- ớ c ảnh.

Một cỏch tiếp khỏc để khắc phục hiệu ứng khối là đem lọc ảnh ở bộ giải mã , sau

khi hiệu ứng khối đà xảy r Trong cỏ ch tiếp cận này, quỏ trỡnh mà hoỏ khụng đổ Chẳng hạ n cỏ c ảnh con hoàn toàn khụng gối lờ n nha Bộ lọc là kiểu thụng thấp vỡ những mất liờ n tục ở vự ng biờ n do phõn mảng gõy ra cũng giống những mộp dốc đứng, cú thành phần tần số ca Hơn nữa bộ lọc chỉỏ p dụngvào vự ng biờ n của cỏ c ảnh con để trỏ nh làm mờ ảnh. Vỡở bộ giải mà biết quỏ trỡnh phõn mảng dự ng ở bộ mà hoỏ cho nê n

chơng 4: mà hoỏ ảnh

biết đ- ợ c vịtrớcỏ c bất liờ n tục nhõn tạ Khỏ c vớ i ph- ơng phỏ p phủ bờ ph- ơ ng phỏ p lọc khụng làm tă ng số bit đ- ợ c mà hoỏ . Ng- ời ta đã nghiê n cứu thấy rằng ở một tỷ lệbit nào đấy thỡph- ơng phỏ p cú hiệu quả chống hiệu ứng khối tốt hơn ph- ơng phỏ p phủ bờ dự ng DCT.

Hình 4.50 cho một vớdụ vềviệc dự ng ph- ơng phỏ p lọc đểgiảm hiƯu ứng khốị Hình 4.50a là ảnh cú hiệu ứng khối rừ nột, cũn hỡnh 4.50b là ảnh đà đ- ợ c xư lý bằng cá ch xư dơng bộ lọc thông thấp FIR 3 x 3 điểm, và tỏ c dụng lọc chỉtỏ c động vào những

pixel tại vựng biờn của cỏc ảnh con.

(a) (b)

Hình 4.50. Ví dơ vỊ giảm hiƯu ứng khố i bằng phơng phỏp lọc :

a) ảnh 512 x 512 pixel với hiƯu ứng khối rõ nét. ảnh này m hoỏ bằng bộ m hoá DCT khu vực ở tỷ lƯ 0,2 bit/pixel.

b) ảnh (a) sau khi qua lọc để giảm hiệu ứn g khốị

4.4. Sự mã hoá biến đỉi lai ghép .

M hoỏ phộp biến đổi cú hiệu quả tốt khi tỷ lệ bit thấp, cũn m hoỏ dạng súng thỡ lại cú u điểm đơn giản. Nếu ta lai cẩ hai phơng phỏp này để hỡnh thành một bộ m hoỏ lai kết hợp cả m hoỏ dạng súng và m hoỏ phộp biến đổi làm cho thiết bị đơn giản mà viƯc m hoá ở tỷ lƯ bit thấp cịng tốt hơn khi m hoỏ dạng súng.

Trong bộ m hoỏ lai, ảnh f(n 1,n2) đợc biến đổi bằng phộp biến đổi trong khụng gian một chiều, chẳng hạn 1_D DCT, dọc theo một dòng hay một cột. Các hƯ số Tf(k1,n2) sau đú đợc m hoỏ dạng súng, chẳng hạn bằng DPCM dọc theo một cột hay dũng. Điều này đợc minh hoạ trờn hỡnh 4.51. Phộp biến đổi 1_D làm mất tính t−ơng

f 1 2

f 1 2 f 1 2

quan giữa cỏc dũng. Sự tơng quan cũn lại bị DPCM khư nốt. Nhờ có phép biến đỉi cho nờn sự tơng quan giữa cỏc số liệu đợc giảm đi nhiều hơn so với trờng hợp dựng bộ m hoỏ dạng súng đơn thuần. Bởi vỡ dựng biến đổi 1_D cho nờn những thủ thuật nh chọn hỡnh dỏng và kớch thớc khu vực trong m hoỏ đơn giản hơn trờng hợp m hoỏ 2_D. Phép m hố lai trong thực tế ít dựng cho m hoỏ ảnh với một khung hỡnh, cú thể là vỡ phơng phỏp này khụng làm giảm sự kết hợp trong cỏc dữ liƯu nhiỊu bằng bộ m

hoỏ biến đổi 2-D, và khi đa bộ biến đổi 2 -D vào cũng khụng phức tạp hơn bộ bien đổi lai ghép. Nh−ng phép biến đổi lai ghộp lại cú ớch khi m hoỏ ảnh liờn mành, nh sẽ trỡnh bày ở tiết 4.6.

Máy phát

f(n1,n2) Biến đỉi 1_D dọc theo từng hàng Tf(k1,n2) M hoỏ dạng sóng 1_D theo từng cột Tˆ' ((((k ,n )))) Gán từ m Máy thu ˆf ((((n1 ,n2 )))) Biến đổi ngợc 1_D dọc theo từng hàng Tˆ ((((k ,n )))) Phục hồi dạng sóng 1_D theo từng cột Tˆ ' ((((k ,n )))) Bộ giải m

Hình 4.51. Bộ m hố lai (biến đỉi / dạng sóng). 4.5. M ã hoỏ thớch nghi và l- ợ ng tử hoỏ vectơ.

Những kỹ thuật m hoỏ phộp biến đổi cú thể làm cho thớch ng hi với những đặc tớnh tại chỗ của cỏc ảnh con. Chẳng hạn trong m hoỏ khu vực hỡnh dạng và kích th−ớc khu vực có thể đợc thớch ngh Ngoài ra số bit phõn phối cho mỗi ảnh con và cho mỗi hệ số trong ảnh con đều cú thể thớch ngh Chẳng hạn ta cú thể m ho ỏ vựng ảnh cú nền đều với ớt hệ số và mỗi hệ số đợc phõn ớt bit hơn là ở vựng ảnh cú nhiều biến đổị

Phơng phỏp m hoỏ cú thể thớch nghi liờn tục bằng cỏch dựa vào một vài độ đo, chẳng hạn vào phơng sai của cỏc cờng độ pixel trong một ảnh con. Nếu có t hể lấy đợc giỏ trị độ đo từ cỏc ảnh con đ m hoỏ trớc thỡ khụng cần truyền số liệu về đụ đo đ Một cỏch khỏc để tiến hành thớch nghi liờn tục là sắp xếp cỏc ảnh con thành từng nhóm nhỏ và thiết kế những phơng phỏp m hoỏ riờng cho từng nhúm. Ưu điểm c đa ph−ơng phỏp này là với mỗi nhúm cú chứa một ảnh con đ cho thỡ chỉ cần một số bit nhỏ để m hoỏ. Nếu số bit/khung trong phộp m hoỏ thớch nghi là cố định thỡ chỉ cần cú

chơng 4: mà hoỏ ảnh

một cơ cấu điều khiển để chia cho mỗi ảnh con số bớt thớch hợp. Với bộ m hố có tỷ lƯ bit biến thiờn thỡ phải cú một tầng đệm để thớch ứng những sự biến thiờn về tỷ lệ bit tại chỗ.

M hoỏ thớch nghi cải thiện chất lợng của bộ m hoỏ phộp biến đổi nhng cũng làm nú phức tạp thờm. M hoỏ phộp biến đổi đợc dựng rộng ri trong những ứng dụ ng mà tỷ lƯ bit thấp. Nhiều bộ m hoỏ biến đổi trong thực tế đều có tính thích nghị

Trong m hố phép biến đổi cờng độ cỏc pixel trong một khối đợc biến đổi cả gú Đứng về mặt nào đú mà núi thỡ m hoỏ phộp biến đổi giống nh lợng tử hoỏ vectơ của dạng súng. Cũng cú thể dựng lợng tử hoỏ vectơ cho cỏc hệ số biến đổi nhng sự cải thiện khụng bự đắp đợc những sự phức tạp gõy r Cỏc hệ số biến đổi khụng tơng quan nhiều với nhau, cũn phộp lợng tử hoỏ vectơ lại khai thỏc chủ yếu tớnh tơng quan giữa cỏc vụ hớng.

5. M hoỏ mụ hỡnh ảnh .

Khi m hoỏ mụ hỡnh ảnh, bức ảnh hoặc một phần của bức ảnh đợc mụ hỉnh hoỏ và cỏc thụng số của mụ hỡnh đ−ỵc dùng đĨ tỉng hỵp ảnh. ở máy thu nhận đợc cỏc thụng số mụ hỡnh đ lợng tử hoỏ và dựng chỳng để tổng hợp lại bứ c ảnh. Hỡnh 4.52 vẽ một bộ m hoỏ mụ hỡnh. Về thực chất đõy là một hệ phõn tớch / tổng hợp. Cỏc bộ m hoỏ mụ hỡnh ảnh cú u thế là tổng hợp đợc những ảnh cú độ dễ hiểu cao với tỷ lƯ bit thấp hơn

nhiỊu so với bộ m hoỏ dạng súng và m hoỏ phép biến đỉị Tu y vậy chúng đang ở trong giai đoạn nghiờn cứu và cũng cũn nhiều việc phải làm trớc khi ứng dụng nú vào những việc cần tỷ lệ bit thấp, chẳng hạn mỏy video telephon cho ngời điếc. Việc phỏt triển một

hệ mụ hỡnh đơn giản cú khả năng tổng hợp đợc ra những ả nh hiểu đợc khụng phải là việc dễ dàng. Ngoài ra ớc lợng cỏc thụng số mụ hỡnh và dựng nú tổng hợp lại ảnh là rất tốn kộm về mặt tớnh toỏn.

Phộp m hoỏ mụ hỡnh ảnh dựa trờn khỏi niệm cho rằng để tổng hợp một ảnh hiểu đợc khụng cần phải phục hồi thật ch i tiết cỏc cờng độ ảnh. Chẳng hạn những vựng nền của ảnh nh là cỏ, trời, bức tờng khụng cần thiết cho độ dễ hiểu của ảnh, cho nên có thĨ thay chỳng bằng những nền tơng tự đợc tổng hợp từ một mụ hỡnh đơn giản.

Một ví dơ khác, là ngời vẽ phim hoạt hỡnh cú thể vẽ một bức ảnh cú độ dễ hiểu cao chỉ bằng mấy nột đơn giản. Trong m hoỏ mụ hỡnh ảnh ta giữ lại những chi tiết của

ảnh cần thiết cho độ dễ hiểu, cũn những chi tiết phụ thỡ chỉ giữ lại những nột gần đỳng, cú thể tổng hợp bằng những mụ hỡnh đơn giản . Cỏch tiếp cận này ngợc hẳn với m hoỏ dạng súng và m hoỏ phộp biến đổi, bởi vỡ ở đú ta cố phục hồi thật chớnh xỏc cờng độ ảnh f(n1,n2). Trong m hoỏ dạng súng và m hoỏ phộp biến đổi chờnh lệch giữa f(n 1,n2) và giỏ trị phục hồi fˆ (n1 , n2 ) là do cỏc thụng số bị lợng tử hoỏ. Nếu khụng lợng tử hoỏ cỏc thụng số, thỡ cú thĨ phơc hồi chính xác f(n 1,n2). Trong m hố mụ hỡnh ảnh chờnh lƯch giữa f(n1,n2) và ảnh tỉng hỵp fˆ (n1 , n2 )là do cả lợng tử hoỏ cỏc thụng số mụ hỡnh lẫn sai số khi lập mụ hỡnh. Núi chung khụng thể phục hồi chính xác f(n 1,n2) từ cỏc thụng số mụ hỡnh, ngay cả khi khụng tiến hành lợng tử hoỏ. Trong phộp m hoỏ mụ hỡnh, số thụng số tham gia ớt hơn bờn m hoỏ dạng súng và m hoỏ biến đổi, do đú mà m hoỏ mụ hỡnh cú xu thế ứng dụng tốt vào những trờng hợp tỷ lệ bit thấp. f(n1,n2) Máy phát Thụng số mụ hỡnh Phân tích Bộ m hố Máy thu ˆf ((((n1 ,n2 )))) Thơng số mô hỡnh đ lợng tử hoỏ Tỉng hỵp Bộ giải m Hình 3.52. Bộ m hoỏ mụ hỡnh ảnh.

Một bức ảnh gồm nhiều vựng với những đặc tớnh tại chỗ khỏc nha Những vựng nh− cỏ, n−ớc, trời, bức t−ờng có cấu trỳc lặp đi lặp lại giống nh một bức sợi đan. Ta gọi vựng này là vựng cấu t rỳc sợi đan. Cú hai cỏch tiếp cận việc mụ hỡnh hoỏ vựng cấu trỳc sợi đan. Một cỏch là dựng một hoạ tiết đơn giản rồi lặp lại nú nhiều lần theo một quy luật xác định hoặc ngẫu nhiờn. Một cỏch tiếp cận khỏc là coi nh đấy là một tr−ờng ngẫu nhiên cú những đặ c tớnh thống kờ đ ch Sự nghiên cứu cho thấy rằng khi hai vùng cấu trỳc sợi đan cú đặc tớnh thống kờ bậc hai giống nhau thỡ đối với mắt ng−ời chỳng giống nh một. Cú nhiều mụ hỡnh cú thể dựng để mụ hỡnh hoỏ vựng cấu trỳc sợi đan nh một trờng ngẫu nhiờn cú vài đặc tớnh thống kờ cấp hai đ ch Hỡnh 4.53 là một vớ dụ về vựng cấu trỳc sợi đan tổng hợp bằng mụ hỡnh quỏ trỡnh ngẫu nhiờn.

chơng 4: mà hoỏ ảnh

Hình 4.53. ảnh gốc 512 x 512 pixel có một vùng

(ở gúc phải, phớa trờn ) gồm 96 x 128 pixel đ đợc thay thế bằng cấu trỳc sợi đan . Mụ hỡnh markov bậc 1 đ đợc dựng đĨ tỉng hỵp cấu trúc sỵi đan.

ảnh gốc 512 x512 pixel trong đó một vùng 96 x 128 pixel đợc thay thế bằng cấu trúc sỵi đan dựng mụ h ỡnh markov bậc nhất cú ba thụng số mụ hỡnh cha biết. Mặc dầu trờn 10000 cờng độ pixel chỉ đợc tổng hợp bằng ba thụng số nhng vựng cấu trỳc sợi đan này cũng trộn rất khớp với toàn bộ phần cũn lại của bức ảnh. Để sử dụng cỏch tiếp cận này ngời ta đ tri ển khai cỏc phơng phỏp phõn mảng bức ảnh ra thành những vựng cú cõu trỳc sợi đan khỏc nha Cỏc bức ảnh cú chứa những đồ vật khụng thể đem mụ hỡnh hoỏ hoàn bằng cỏc vựng cấu trỳc sợi đan. ở những vựng cú ảnh đồ vật phải dựng những phơng phỏp mụ hỡnh hoỏ khỏc dựa trờn khỏi niệm là một số đờng viền đặt đỳng chỗ cú thể giữ lại một phần rất lớn độ dễ hiểu về cỏc ảnh đồ vật. Dựng cỏch tiếp cận này ta có thĨ biĨu diƠn một số vùng cđa bức ảnh bằng những tập đờng cong, ngoài ra những vựng cũn lại thay bằng nhữ ng vựng cú cấu trỳc sợi đan. Một trong những phơng phỏp để xỏc định ra đờng cong thớch hợp là đem ảnh ỏnh xạ vào một ảnh 2 mức và quan sỏt những chỗ xuất hiện sự đổi mức. Một u điểm của phơng phỏp này là cú thể dựng ảnh 2 mức để m hoỏ. Cú nhiều cỏch đ ể ỏnh xạ ảnh trờn thang độ xỏm lờn ảnh 2 mức. Sau đõy là một trong những cỏch đú.

ảnh trờn thang độ xỏm cú thể ỏnh xạ vào ảnh 2 mức theo một trật tự cđa những luật quyết định. Trong phơng phỏp này những pixel đợc ỏnh xạ bởi luật quyết định mức cao, thỡ luật quyết định mức thấp khụng kiểm tra đến chỳng. Mọi pixel đợc ỏnh xạ vào mức đen hay mức trắng tuỳ theo thời gian chỳng nú tới mức quyết định thấp nhất. ở mức cao nhất cờng độ pixel đợc so sỏnh với những mức ghim cao và ghim thấp. Trong nhiều ảnh phần lớn vựng mà tin tức ở đờng biờn cú ý nghĩa quan trọng thỡ cờng độ chỉ cú giỏ trị trung bỡnh. Tuỳ theo những mức xộn đ đợc chọn, một phần đỏng kể của ảnh hai mức cú thể đợc sinh ra tại mức nà ở mức quyết định tiếp theo, dùng đến hai ng−ỡng động tron g đó có xét cả cờng độ pixel, hiệu cờng độ pixel và độ chúi tại chỗ. Một