TRONG CÁC DỊCH VỤ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG
5.3.2.400. Hình 5.2 (a) Biến đổi Wavelet 2D mứ c3 và (b) Minh hoạ bằng ánh
“CASTLE” 5.1.3. Tính toán năng lượng tiêu hao
5.3.2.401. Đe thực hiện biến đổi Wavelet cần chọn
một bộ lọc cho nó. Ở đây ta chọn bộ lọc có cặp
Daubechies 5-tap / 3-tap do những ưu điểm sau của
• Ket quả sau bộ lọc Wavelet có chứa thông
tin điểm ảnh lân cận và như thế loại bỏ được hiệu ứng khối mà biến đổi DCT gặp phải
• Có tính chất đối xứng và định vị cho phép dễ dàng phát hiện đường viền, tính toán nhanh, ảnh nén có chất lượng cao.
• Dễ dàng thực hiện bằng phần cứng vì nó chỉ gồm các bộ cộng và bộ dịch nhị phân (không phải là các bộ ghép kênh và bộ chia).
5.3.2.402. (thực tế có thể chọn nhiều cặp bộ lọc khác nhau cho biến đổi
Wavelet, lựa chọn cặp Daubechies 5-tap/ 3-tap ở mục này và các mục sau đều
mang tính chất cục bộ, kết quả cuối cùng vẫn không mất tính tổng quan) 5.3.2.403. Phương trình của bộ lọc Daubechies 5-tap/3-tap là:
- x[2n - 2] + 2x[2n -1] + 6x[2n] + 2x[2n +1] — x[2n + 2]+ 2
5.3.2.404. L[2n] =
(5.1)
5.3.2.405. Đe xác định hiệu năng của mỗi thuật toán, chúng ta sử dụng một ma trận không phụ thuộc vào việc thực hiện thuật toán. Chúng ta phân tích hiệu năng của nó bằng cách xác định số lần các phép toán cơ bản được thực hiện khi đầu vào cho trước, tiếp đó xác định định lượng các hoạt động chuyển mạch và đó chính là năng lương tiêu hao. Lấy ví dụ, trong phép phân ly Wavelet thuận sử dụng ở bộ lọc trên, cần 8 phép toán cộng - A(Add) và dịch - s(Shift) để chuyển những điểm ảnh mẫu thành một hệ số thông thấp. Tương tự như vậy, sự phân ly thông cao cần 2 phép toán dịch và 4 phép toán cộng. Chúng ta lập mô hình tiêu hao năng lượng của sự phân ly thông thấp/cao bằng cách đếm số các phép toán và xem chúng như là tải tỉnh toán (computational load). Như vậy có 8*s (phép dịch) + 8 *Ả (phép cộng) là tải
tính toán cần cho một điểm ảnh trong quá trình phân ly thông thấp và 2S + 4A
phép toán cho thông cao.
5.3.2.406. Với một ảnh đầu vào cho trước kích thước M X Nvầ quá
trình phân ly được áp dụng với L mức biến đổi, khi đó chúng ta có thể đánh giá được tổng tải tính toán như sau: Giả sử trước tiên chúng ta áp dụng quá trình phân ly theo chiều ngang. Nhưng do tất cả các điểm ảnh ở vị trí chẵn được phân ly thành các hệ số thông thấp và các điểm ảnh ở vị trí lẻ được phân ly thành các hệ số thông cao, tổng tải tính toán trong quá trình phân ly chiều ngang sẽ là 1/2MN(10S+12Ả). Lượng tải tính toán trong quá trình phân ly theo chiều dọc cũng dễ nhận ra. Do kích thước của ảnh giảm theo hệ số 4 sau mỗi mức biến đổi, tổng tải tính toán có thê được biểu diễn bàng công thức sau:
5.3.2.407. Tải tỉnh toán với biến đỗi Wavelet thường - cw’
5.3.2.408. cw = MN{\2A +105)X 4r = MN(\2A + 105) —< -
MN(Ì 2^ + 105)
5.3.2.409. /=1 4 1 — 43
5.3.2.410. (5.2)
5.3.2.411. Ngoài các phép toán số học, bước biến đổi cũng bao gồm một số lượng lớn các lần truy nhập bộ nhớ. Do vậy năng lượng tiêu hao trong các 5.3.2.412. lần truyền dữ liệu nội và ngoại hệ thống có thể đáng kể, chúng ta ước lượng tải truy nhập dữ liệu (data-acces load) bằng cách đếm tổng số các lần truy nhập bộ nhớ trong quá trình thực hiện biến đổi Wavelet. Tại một mức biến đổi, mỗi điểm ảnh sẽ được đọc hai lần và được ghi hai lần. Do vậy, với cùng một điều kiền cũng như cùng phương pháp đánh giá như trên, tổng tải truy nhập dữ liệu rút ra bằng số các toán tử đọc và ghi”
5.3.2.413. Tải truy nhập dữ liệu với biến đỏi Wavelet thường:
5.3.2.414. CRCAD . = CWRITE w = 2MN±-^< I
(5.3) 5.3.2.415. /=1 4 J
5.3.2.416. Năng lượng tính toán tổng được tính bằng tổng trọng số của tải tính toán và tải truy nhập dữ liệu. Từ kết quả tiến hành thực nghiệm, ta thấy rằng thực hiện các phép cộng tiêu tốn năng lượng gấp đôi so với thực hiện phép dịch và năng lượng tiêu tốn cho tải truy nhập dữ liệu gấp 2.7 lần
tải tính toán. Chúng ta cũng ước lượng năng lượng truyền thông bằng C*R,
trong đó c là kích thước của ảnh nén (tính bằng bít) và R là tổn hao năng lượng để truyền một bít bằng bộ phát RF.
5.3.2.417. Như vậy ta đã phân tích biên độ và nguồn gốc của tổn hao năng lượng trong biến đổi Wavelet, tiếp theo chúng ta sẽ trình bầy các kỹ thuật để tối thiểu năng lượng tiêu hao cũng như năng lượng truyền thông yêu cầu cho việc nén ảnh bằng Wavelet và truyền vô tuyến.