MỞ ĐẦU Hiện nay, mạng Internet nói riêng thành tựu lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông nói chung tiếp tục mở rộng phát triển nhanh chóng, đạt dấu mốc quan trọng Song hành với phát triển đó, khái niệm, quy chuẩn, đối tượng tài nguyên đời nhằm phục vụ tốt cho nhu cầu người Hơn nữa, thành công loài người công khai phá tri thức Khi nhắc tới ngành công nghệ thông tin – truyền thông đặc biệt giới ảo mạng toàn cầu rộng lớn, phải nhắc đến khái niệm Dữ liệu đa phương tiện – bước đột phá lịch sử loài người tổ chức lưu trữ liệu thông minh Đó tất dạng tổ chức lưu trữ liệu số hoạt động thiết bị số, máy tính đại, thiết bị số tạo ra, xử lí truyền thông thành phần mạng thông qua phương thức đặc thù riêng Khái niệm Dữ liệu đa phương tiện phong phú, nêu số đối tượng bản, phổ biến như: tệp liệu âm (audio file), tệp liệu hình ảnh/đồ họa số (image/graphic file) hay tệp phim/hình chuyển động (video file) Việc tìm hiểu, khảo sát đối tượng liệu đa phương tiện đòi hỏi công sức chi phí lớn Trong phạm vi tiểu luận học phần, nhóm xin đưa nhìn cụ thể, rõ ràng đối tượng số đó: chuẩn nén ảnh JPEG vấn đề có liên quan Đây chuẩn liệu sử dụng phổ biến nay, đời sống lẫn công tác nghiên cứu khoa học Hơn nữa, ứng dụng chuẩn JPEG thực mang lại tiện ích lớn cho người dùng việc lưu trữ, xử lí truyền tải thông tin dạng hình ảnh mạng máy tính hay thiết bị số khác Việc tìm hiểu, khảo sát đối tượng liệu đa phương tiện đòi hỏi công sức chi phí lớn.Trong suốt trình thực tập này, em nỗ lực tìm hiểu, khảo sát, đánh giá nội dung cần thực Tuy nhiên không tránh khỏi thiếu sót, sơ suất mong góp ý cô giáo bạn NỘI DUNG Giới thiệu chung chuẩn JPEG JPEG ( Joint Photographic Expert Group ) tên tổ chức nghiên cứu chuẩn nén ảnh (trước ISO) thành lập vào năm 1982 Năm 1986, JPEG thức thiết lập nhờ kết hợp nhóm ISO/IEC ITV Tiêu chuẩn ứng dụng nhiều lĩnh vực : lưu trữ ảnh, Fax màu, truyền ảnh báo chí, ảnh cho y học, camera số… Tiêu chuẩn JPEG (Joint Photographic Experts Group) định cho nén ảnh tĩnh đơn sắc màu Công nghệ nén ảnh JPEG công nghệ nén ảnh hiệu quả, cho phép làm việc với ảnh có nhiều màu kích cỡ lớn Tỷ lệ nén ảnh đạt mức vài chục lần Thông thường ảnh dùng bit (1 byte) hay 256 mức cường độ tương ứng màu đỏ, xanh xanh da trời Mỗi điểm ảnh cần byte để lưu mã màu, lượng byte ảnh màu chiếm gấp 24 lần ảnh trắng đen cỡ Với ảnh phương pháp nén ảnh không mát thông tin đạt tỉ lệ 2:1 hay 3:1.Nó không đáp ứng yêu cầu với số ứng dụng Ưu điểm cao phương pháp ảnh nén sau giải nén trùng khớp với ảnh ban đầu Một số phương pháp nén khác không để thông tin Lempel - Ziv and Welch (LZW) cho hệ số nén tới 6:1 Nhưng chưa thật đáp ứng yêu cầu đòi hỏi thực tế.Phương pháp nén ảnh theo thuẩn JPEG cho hệ số nén tới 80:1 hay lớn hơn, ta phải chịu thông tin (ảnh sau bung nén khác với ảnh ban đầu), lượng thông tin mát tăng dần theo hệ số nén Tuy nhiên mát thông tin không bị làm cách cẩu thả JPEG tiến hành sửa đổi thông tin ảnh nén cho ảnh gần giống ảnh cũ, khiến phần đông người không nhận thấy khác biệt Và ta hoàn toàn quản lý mát cách hạn chế hệ số nén Như người dùng cân nhắc lợi việc tiết kiệm nhớ mức độ thông tin ảnh, để chọn phương án thích hợp Phương pháp nén ảnh JPEG dựa nguyên lý sau: ảnh màu không gian màu RGB (red Green Blue) biến đổi hệ YUV (hay YCbCr) (điều thiết, thực cho kết nén cao hơn) Hệ YUV kết nghiên cứu nhà sản xuất vô tuyến truyền hình hệ Pal, Secam NTSC, nhận thấy tín hiệu video phân thành phần Y, U, V (cũng phân theo màu chuẩn đỏ, xanh xanh da trời) Và điều hệ nhãn thị người nhạy cảm với thành phần Y nhạy cảm với hai loại U V Phương pháp JPEG nắm bắt phát để tách thông tin thừa ảnh Tỉ số nén thành phần Y ảnh nhỏ so với U, V, người ta nhận thấy thay đổi U V so với Y.JPEG sử dụng cho nhiều ứng dụng với ảnh động cho chất lượng ảnh khôi phục tốt tính toán so với nén MPEG JPEG nén hình ảnh sử dụng rộng rãi việc phát triển trang web so với bitmap (phần mở rộng bmp) Những ảnh JPEG chiếm không gian tải nhanh chóng truy cập trang web Nén JPEG thực bốn phương mã hóa là: + Mã (sequential DCT-based) : ảnh mã hóa theo kiểu quét từ trái qua phải, từ xuống dựa khối DCT + Mã hóa lũy tiến (progressive DCT-based): ảnh mã hóa kiểu quét phức hợp theo chế độ phân giải không gian cho ứng dụng kiểu băng hẹp thời gian truyền dẫn có dài + Mã hóa không tổn thất (lossless) : ảnh đảm bảo khôi phục xác cho giá trị mẫu nguồn Thông tin không cần thiết cắt bỏ hiệu nén thấp so với phương pháp có tổn thất + Mã hóa phân cấp (hierarchical) : ảnh mã hóa chế độ phân giải không gian phức hợp, ảnh có độ phân giải thấp có thểđược truy xuất hiển thị mà không cần giải nén ảnh có độ phân giải không gian cao Mã hóa không tổn thất không sử dụng cho video động cung cấp tỉ lệ nén không đủ cao Tỉ lệ nén ảnh tĩnh đạt từ 1/10 đến 1/50 mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hiển thị ảnh Khai triển DCT chọn kỹ thuật then chốt JPEG cho ảnh nén chất lượng tốt tốc độ bit thấp giải thuật chuyển đổi nhanh dễ dàng thực phần cứng Hình sơ đồ mã hóa giải nén JPEG Sơ đồ mã hóa giải nén JPEG Tất block có kích thước block ma trận điểm ảnh 8×8 pixel lấy từ ảnh hình theo chiều từ trái sang phải, từ xuống Kích thước block 8×8 chọn hai lý sau: + Thứ nhất, qua việc nghiên cứu cho thấy hàm tương quan suy giảm nhanh khoảng cách pixel vượt + Thứ hai, tiện lợi cho việc tính toán thiết kế phần cứng Nói chung, độ phức tạp tính toán tăng kích thước block tăng Dung lượng lưu trữ ảnh phụ thuộc vào loại ảnh quét Nếu quét liên tục block bao gồm mẫu từ dòng liên tục (lúc nén ảnh theo-frame) Ngược lại, trường hợp quét cách dòng, block có mẫu nửa ảnh Tóm lại, việc chia hình ảnh thành ảnh (block) thực có ý nghĩa cho bước chuyển vị 2 Phương pháp nén ảnh theo chuẩn JPEG Công đoạn hầu hết trình nén xác định thông tin dư thừa miền không gian ảnh Nén không gian thực phép biến đổi cosin rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform) DCT biến đổi liệu miền không gian thành liệu dạng tần số Mục đích trình biến đổi thay đổi liệu biểu diễn thông tin: liệu ảnh tập trung vào phần nhỏ hệ số hàm truyền Việc mã hóa truyền thực hệ số lượng này, cho kết tốt tạo lại tín hiệu video có chất lượng cao DCT trở thành tiêu chuẩn quốc tế cho hệ thống mã chuyển vị có đặc tính gói lượng tốt, cho kết số thực có thuật toán nhanh để thể chúng Quá trình mã hóa gồm nhiều công đoạn mô tả hình đây: P H Â N K H Ố I 8X8 DCT 8X8 Lượng Tử hóa Mã hóa ảnh nén 8X8 Bảng lượng tử hóa 8X8 Bảng Mã hóa Quá trình giải nén trình ngược lại: ảnh nén Giải mã Lượng Tử hóa DCT Ảnh ban đầu Ngược Ngược Bảng lượng tử hóa Bảng Mã hóa Quá trình mã hóa,giải mã lượng tử hóa dựa vào thông tin quan trọng phần Header file ảnh 2.1.Quá trình phân khối Chuẩn JPEG phân ảnh thành khối 8x8 để giảm thời gian tính toán làm tăng độ xác tính toán Do điểm ảnh lân cận có độ tương quan cao,do phép biến đổi DCT cho khối nhỏ tập trung lượng vào số hệ số biến đổi.Việc loại bớt số hệ số lượng thấp khối tạo mát thông tin cục giúp nâng cao chất lượng ảnh 2.2.Biến đổi DCT 2.2.1DCT chiều DCT chiều biến đổi biên độ tín hiệu điểm rời rạc theo thời gian không gian thành chuỗi hệ số rời rạc, hệ số biểu diễn biên độ thành phần tần số định có tín hiệu gốc Hệ số biểu diễn mức DC trung bình tín hiệu Từ trái sang phải, hệ số thể thành phần tần số không gian cao tín hiệu gọi hệ số AC Thông thường, nhiều hệ số AC có giá trị gần Quá trình biến đổi DCT thuận (FDCT) dùng tiêu chuẩn JPEG định nghĩa sau: Hàm biến đổi DCT ngược (một chiều): đó: X(k) chuỗi kết x(m) giá trị mẫu m k-chỉ số hệ số khai triển m-chỉ số mẫu N- số mẫu có tín hiệu 2.2.2 DCT hai chiều Để tách tương quan nội dung ảnh cao hơn, mã hóa DCT hai chiều (2-D) dùng cho khối 8×8 giá trị điểm chói Quá trình biến đổi DCT tiến FDCT (forward DCT) dùng tiêu chuẩn JPEG định nghĩa sau: Biến đổi DCT công đoạn quan trọng JPEG.Nhiệm vụ tập trung lượng vào số giá trị để giải tương quan tốt nhằm nâng cao tỉ số nén đó: f(j,k)- mẫu gốc khối 8×8 pixel F(u,v)-các hệ số khối DCT 8×8 Hình :Biểu diễn ma trận trước sau biến đổi DCT Phương trình liên kết hai phương trình DCT chiều, cho tần số ngang cho tần số đứng Giá trị trung bình block 8x8 hệ số thứ (khi u,v= 0) Phương trình cộng tất giá trị pixel khối 8×8 chia kết cho Kết phép tính lần giá trị pixel trung bình khối Do hệ số thứ gọi hệ số DC Các hệ số khác, giá trị thành phần chiều, biểu diễn tần số cao theo chiều dọc Các hệ số phía bên phải thành phần chiều biểu thị tần số cao theo chiều ngang Hệ số cận phải (0,7) đặc trưng cho tín hiệu có tần số cao theo phương nằm ngang ma trận 8×8, hệ số hàng cuối bên trái (7,0) đặc trưng cho tín hiệu có tần số cao theo phương thẳng đứng Còn hệ số khác ứng với phối hợp khác tần số theo chiều dọc chiều ngang Nếu dùng trình DCT cho tín hiệu số thành phần Y, Cr,Cb tín hiệu Cr,Cb có biên độ cực đại ±128 ( giá trị nhị phân hệ thống lấy mẫu bit), tín hiệu Y có khoảng cực đại từ đến 255 giá trị nhị phân Để đơn giản việc thiết kế mã hóa DCT, tín hiệu Y dịch mức xuống cách trừ 128 từ giá trị pixel khối để có khoảng cực đại tín hiệu giống tín hiệu CR CB Ở phần giải mã DCT, giá trị (128) cộng vào giá trị pixel chói Giá trị hệ số DC khối DCT có khoảng từ –1024 đến 1016 Đối với hệ số AC ( với u,v=1,2, ,7), C(u) C(v)=1 giá trị cực đại nằm khoảng ±1020 theo phương trình FDCT Khối 8×8 giá trị hệ số DCT đưa giá trị DC lớn (ví dụ =591), biểu diễn độ sáng trung bình khối 8×8 giá trị nhỏ thành phần tần số cao theo chiều ngang chiều đứng Để loại bỏ số giá trị không cần thiết cần chia với bảng trọng số Hình :Bảng trọng số Q(u,v) Tóm lại, DCT làm giảm độ tương quan không gian thông tin block Điều cho phép biễu diễn thích hợp miền DCT hệ số DCT có xu hướng có phần dư thừa Điều có nghĩa DCT gói phần lớn lượng tín hiệu vào thành phần biến đổi có tần số tương đối thấp để lưu trữ truyền dẫn, tạo giá trị thấp thành phần tần số cao Nhờ đặc tính hệ thống nhìn mắt người, hệ số DCT mã hóa phù hợp, hệ số DCT quan trọng mã hóa truyền DCT thuận kết hợp với DCT nghịch không cho tổn thất độ dài từ mã hệ số 13 đến 14 bits cho tín hiệu video đầu vào số hóa mẫu dài bit Nếu hệ số lượng tử hóa 11 bit (hoặc ngắn hơn), nén DCT có tổn hao.Sau thực hiên DCT lượng tập trung chủ yếu miền tần số thấp 2.3.Lượng tử hóa Bước trình nén ảnh lượng tử hóa hệ số F(u,v) cho làm giảm số lượng bit cần thiết Các hệ số tương ứng với tần số thấp có giá trị lớn hơn, chứa phần lượng tín hiệu, phải lượng tử hóa với độ xác cao Riêng hệ số chiều đòi hỏi độ xác cao nhất, lẽ biểu thị giá trị độ chói trung bình khối phần tử ảnh Hệ thống thị giác quan sát tốt với thay đổi nhỏ độ sáng miền tương đối rộng (Thành phần tần số thấp) ngược lại thành phần tần số cao.Chính điều giúp ta giảm thông tin thành phần tần số cao.Điều thực bàng cách chia tần số cho số cố định làm tròn tới giá trị số nguyên gần nhất.Sau trình giá trị thành phần tần số cao làm tròn tới giá trị thành phần tần thấp nhỏ làm giảm số bit cho giá trị thành phần tần số thấp Bất kỳ sai sót trình lượng tử hệ số chiều có khả nhận biết dễ dàng làm thay đổi mức độ chói trung bình khối Ngược lại, với hệ số tương ứng với tần số cao có giá trị nhỏ, biểu diễn lại tập giá trị nhỏ hẳn giá trị cho phép Sau bảng hàng số chuẩn cho trình lượng tử hóa: Tại vị trí X người ta chia giá trị cho số vị trí tương ứng sau làm tròn với số nguyên gần B(u,v) = B(0,0)=== 40 Hình :Kết ma trận sau nhân với Q(u,v) Cần phải xác định trình lượng tử hóa có trọng số có xảy thông tin, gây tổn hao Đây bước tổn hao thuật toán nén Mức độ tổn hao phụ thuộc vào giá trị hệ số bảng lượng tử Các thành phần DC tần số thấp thông số nhạy cảm khối pixel gốc Hệ số DC lượng tử với độ xác 12 bit nhằm tránh nhiễu xuất khối điểm ảnh Ngược lại, hệ số tần số cao lượng tử hóa thô với độ xác bit-do khả cảm nhận mắt người giảm tần số cao Theo đó, hệ số chia bảng lượng tử hóa nhỏ hệ số có tần số thấp tăng từ từ hệ số có tần số cao hơn.Việc biến đổi cho chất lượng hình ảnh mắt người cảm nhận tốt, phụ thuộc vào thành phần tần số biến đổi chi tiết ảnh vùng miền không gian Các ảnh chi tiết hệ số thành phần tần số cao lớn 2.4 Quá trình mã hóa hay nén Để mã hóa entropy hệ số lượng tử hóa Fq(u,v), trước hết, cần biến đổi mảng hai chiều hệ số Fq(u,v) thành chuỗi số chiều cách quét zig-zag Để nâng cao hiệu nén cho hệ số người ta thường xếp chúng lại theo thứ tự Zigzac.Tác dụng xếp lại theo thứ tự Zigzac tạo nhiều loạt hệ số giống nhau.Ta biết lượng khối hệ số giảm dần từ góc bên trái xuống góc bên phải việc lấy Zigzac tạo điều kiện cho hệ số sấp xỉ Việc xử lý 64 hệ số khối 8x8 pixel cách quét zig-zag làm tăng tối đa chuỗi giá trị làm tăng hiệu nén dùng RLC 2.4.1 Mã hóa độ dài chạy (RLC) Các giá trị lượng tử hóa biểu diễn nhờ từ mã có độ dài cố định hay đồng đều, tức giá trị lượng tử hóa biễu diễn số bit Tuy nhiên hiệu việc mã hóa không cao Để cải tiến hiệu người ta dùng mã hóa entropy Mã hóa entropy dùng đặc tính thống kê tín hiệu mã hóa Một tín hiệu, giá trị pixel hệ số chuyển vị, có chứa lượng thông tin (entropy) tùy theo xác suất giá trị hay kiện khác xuất Ví dụ từ mã xảy có nhiều thông tin từ mã hay xảy Khi dùng mã hóa entropy có hai vấn đề đặt ra: thứ nhất, mã hóa entropy làm tăng độ phức tạp yêu cầu nhớ lớn so với mã độ dài cố định Kỹ thuật RLC dùng để mã hóa có hiệu hệ số DCT lượng tử hóa dùng trực tiếp cho số liệu ảnh Sau trình quét zig-zag trên, RLC thực thi Một hệ số khác sau giá trị DC mã hóa từ mã bao gồm thông số: số lượng chạy trước hệ số riêng khác mức sau lượng tử hóa RLC thực chất việc thay hệ số có giá trị số lượng chữ số xuất Hình biểu diễn ví dụ RLC : Ở đây, giá trị 10 giá trị trước biễu diễn ; giá trị –2 có hai giá trị đứng trước biễu diễn v.v Riêng dấu đặc biệt End of Block (EOB) dùng biết tất hệ số khối Trong ví dụ này, ta có chuỗi 49 từ mã với giá trị Như xét riêng 49 từ mã giá trị nén xuống từ mã Điều chứng tỏ hiệu suất nén cao mã hóa RLC Nén mã RLC trình nén không tổn hao 2.4.2 Mã hóa độ dài thay đổi VLC Các từ mã RLC tiếp tục mã hóa cách đặt từ mã ngắn cho mức có xác suất xuất cao từ mã dài cho mức có xác suất xuất thấp Tại đầu VLC, tất từ mã khối DCT kết hợp tạo thành dòng tín hiệu Trong ví dụ trên, số liệu tương ứng với khối DCT ban đầu (8x8x8 bit =512 bit) giảm thành 48 bits sau mã hóa VLC Hệ số nén trường hợp 512/48=10,6 Hệ số nén thường tính số bit biễu diễn điểm ảnh Trong ví dụ trên, 48 bit biểu diễn cho 64 điểm ảnh, theo thu hệ số nén tương ứng 48/64=0,75 (bit/điểm ảnh) Mã hóa VLC tự kỹ thuật mã hóa không tổn thất, cho phép giảm thêm tốc độ dòng bit (đã giải tương quan, làm tròn, giảm qua trình lượng tử hóa Tại đầu VLC, tất từ mã khối DCT kết hợp tạo thành dòng tín hiệu Trong ví dụ trên, số liệu tương ứng với khối DCT ban đầu (8x8x8 bit =512 giảm thành 48 bits sau mã hóa VLC.Rõ ràng thấy tỉ lệ nén cao Mã hóa VLC tự kỹ thuật mã hóa không tổn thất, cho phép giảm thêm tốc độ dòng bit (đã giải tương quan, làm tròn, giảm qua trình lượng tử hóa DCT) Quá trình mã hóa VLC cho hệ số DC hệ số AC mổ tả sơ đồ khối sau : 2.5.Quá trình giải nén Quá trình giải nén ảnh dựa sở thực thuật toán ngược với trình nén Các bảng Huffman lượng tử hóa giống bảng mã hóa DCT dùng để tạo lại giá trị hệ số DCT khối 8x8 pixel Quá trình lượng tử hóa ngược R(u,v) tiến hành theo biểu thức : R(u,v)=Fq(u,v)Q(u,v) Quá trình biến đổi DCT ngược (IDCT) tạo lại khối giá trị điểm ban đầu theo biểu thức: Để đánh giá chất lượng ảnh khôi phục, ta sử dụng đại lượng đo giá trị sai số trung bình bình phương (RMSE) hệ số biên độ đỉnh tín hiệu nhiễu (PSNR: peak signal-to-noise ration): Và ví dụ biểu diễn trình phục hồi lại cá điểm ảnh Bảng trình bày tham số tiêu chuẩn JPEG Vai trò phương pháp biến đổi DCT DCT (Discrete Cosine Transform) phép biến đổi Cosin rời rạc để chuyển tín hiệu từ miền thời gian hay không gian sang miền tần số Đặc điểm phép biến đổi tín hiệu ảnh miền không gian chuyển sang miền tần số thành phần DC thành phần AC mang hầu hết thông tin chứa ảnh gốc Trong đó, DC thành phần quan trọng mang độ chói trung bình ảnh, thành phần AC chứa thông tin chi tiết ảnh Sau đó, qua tầng lượng tử hoá, hệ số quan trọng bị loại bỏ bớt giữ lại số hệ số hệ số gọi hệ số DCT.Vai trỏ chủ yếu phương pháp DCT giảm độ dư thừa liệu pixcel miền tần số cao Bởi giá trị pixcel dự đoán từ giá trị pixcel lân cận nên thông tin từ pixcel riêng lẻ tương đối nhỏ.Để giảm độ dư thừa pixcel đặc biệt pixcel miền tần số cao,thì phương pháp DCT vô thích hợp.Không sau biến đổi DCT hàm giải tương quan giảm cách đáng kể.Chính mà hiệu suất nén đạt tỉ số nén cao.Điều quan trọng khối DCT đóng vai trò quan trọng trình lượng tử hóa thiết kế hệ thống nén video ảnh hưởng trực tiếp đến việc cho lại chất lượng ảnh khôi phục tốt hay xấu.Có thể nói điều làm lên môt chuẩn JPEG ứng dựng rộng rãi Chương trình thử nghiệm thuật toán: Chương trình thực thử nghiệm viết eclipse với thư viện xử lý ảnh OpenCV: Với tỷ số nén Q = 5: Ảnh chưa nén Ảnh sau giải nén MSE = 104 Với tỷ số nén Q = 10: Ảnh chưa nén Ảnh sau giải nén MSE = 231 Tỷ số nén cao ảnh bị vỡ hạt nhiều, nhiên dung lượng nén giảm đáng kể TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bài giảng môn Xử lí liệu đa phương tiện – PGS.TS Nguyễn Thị Hoàng Lan [2] Learning OpenCV - Gary Bradski and Adrian Kaehler [3] MultiMedia Overview [4] Image Coding Standards: JPEG and JPEG2000 - Yao Wang [5] Các tài liệu tham khảo internet [...]... thử nghiệm thuật toán: Chương trình thực thử nghiệm được viết trên eclipse với thư viện xử lý ảnh OpenCV: Với tỷ số nén Q = 5: Ảnh chưa nén Ảnh sau khi giải nén MSE = 104 Với tỷ số nén Q = 10: Ảnh chưa nén Ảnh sau khi giải nén MSE = 231 Tỷ số nén càng cao thì ảnh bị vỡ hạt càng nhiều, tuy nhiên dung lượng nén giảm đáng kể TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bài giảng môn Xử lí dữ liệu đa phương tiện – PGS.TS Nguyễn... rằng tỉ lệ nén là rất cao Mã hóa VLC tự nó là một kỹ thuật mã hóa không tổn thất, nó cho phép giảm thêm tốc độ dòng bit (đã được giải tương quan, làm tròn, và giảm qua quá trình lượng tử hóa DCT) Quá trình mã hóa VLC cho hệ số DC và các hệ số AC được mổ tả trong sơ đồ khối sau : 2.5.Quá trình giải nén Quá trình giải nén trong ảnh dựa trên cơ sở thực hiện thuật toán ngược với quá trình nén Các bảng Huffman... ban đầu (8x8x8 bit =512 bit) được giảm thành 48 bits sau khi mã hóa VLC Hệ số nén trong trường hợp này bằng 512/48=10,6 Hệ số nén cũng thường được tính bằng số bit biễu diễn điểm ảnh Trong ví dụ trên, 48 bit biểu diễn cho 64 điểm ảnh, theo đó thu được hệ số nén tương ứng là 48/64=0,75 (bit/điểm ảnh) Mã hóa VLC tự nó là một kỹ thuật mã hóa không tổn thất, nó cho phép giảm thêm tốc độ dòng bit (đã được... cách đáng kể.Chính vì vậy mà hiệu suất nén đạt được tỉ số nén cao.Điều quan trọng là khối DCT đóng vai trò quan trọng trong quá trình lượng tử hóa khi thiết kế hệ thống nén video vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến việc cho lại chất lượng ảnh khôi phục tốt hay xấu.Có thể nói chính điều đó đã làm lên môt chuẩn JPEG được ứng dựng rộng rãi như vậy Chương trình thử nghiệm thuật toán: Chương trình thực thử nghiệm... đó, hệ số chia trong bảng lượng tử hóa là nhỏ đối với các hệ số có tần số thấp và tăng từ từ đối với các hệ số có tần số cao hơn.Việc biến đổi sao cho chất lượng hình ảnh do mắt người cảm nhận tốt, phụ thuộc vào các thành phần tần số và sự biến đổi chi tiết ảnh từng vùng trong miền không gian Các ảnh càng chi tiết thì hệ số thành phần tần số cao càng lớn 2.4 Quá trình mã hóa hay nén Để mã hóa entropy... ration): Và đây ví dụ biểu diễn quá trình phục hồi lại cá điểm ảnh Bảng dưới đây trình bày các tham số tiêu chuẩn của JPEG 3 4 Vai trò của phương pháp biến đổi DCT DCT (Discrete Cosine Transform) là phép biến đổi Cosin rời rạc để chuyển tín hiệu từ miền thời gian hay không gian sang miền tần số Đặc điểm của phép biến đổi này là tín hiệu ảnh trong miền không gian chuyển sang miền tần số thì các thành... xảy ra mất thông tin, gây tổn hao Đây là bước tổn hao duy nhất trong thuật toán nén Mức độ tổn hao phụ thuộc vào giá trị các hệ số trên bảng lượng tử Các thành phần DC và tần số thấp là các thông số nhạy cảm nhất của khối pixel gốc Hệ số DC sẽ được lượng tử với độ chính xác 12 bit nhằm tránh các nhiễu xuất hiện giữa các khối điểm ảnh Ngược lại, các hệ số tần số cao có thể lượng tử hóa thô với độ chính... tất cả các hệ số tiếp theo trong khối bằng 0 Trong ví dụ này, ta có một chuỗi 49 từ mã với giá trị 0 Như vậy chỉ xét riêng 49 từ mã giá trị 0 được nén xuống chỉ còn 3 từ mã Điều này chứng tỏ hiệu suất nén rất cao của mã hóa RLC Nén bằng mã RLC là quá trình nén không tổn hao 2.4.2 Mã hóa độ dài thay đổi VLC Các từ mã RLC tiếp tục được mã hóa bằng cách đặt các từ mã ngắn cho các mức có xác suất xuất hiện... ra Khi dùng mã hóa entropy có hai vấn đề đặt ra: thứ nhất, mã hóa entropy làm tăng độ phức tạp và yêu cầu bộ nhớ lớn hơn so với mã độ dài cố định Kỹ thuật RLC được dùng để mã hóa có hiệu quả các hệ số DCT đã lượng tử hóa hơn là dùng trực tiếp cho số liệu ảnh Sau quá trình quét zig-zag ở trên, RLC sẽ được thực thi Một hệ số khác 0 sau giá trị DC được mã hóa bằng 1 từ mã bao gồm 2 thông số: số lượng... hiệu ảnh trong miền không gian chuyển sang miền tần số thì các thành phần DC và các thành phần AC mang hầu hết các thông tin chứa trong ảnh gốc Trong đó, DC là thành phần quan trọng nhất mang độ chói trung bình của ảnh, các thành phần AC chứa các thông tin về chi tiết của ảnh Sau đó, khi qua tầng lượng tử hoá, các hệ số ít quan trọng sẽ bị loại bỏ bớt và chỉ giữ lại một số hệ số hệ số đầu tiên gọi là hệ