ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH

63 12 0
  • Loading ...
1/63 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 27/02/2019, 12:08

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH Họ tên sinh viên: MAI QUỐC VIỆT Ngành: CƠ ĐIỆN TỬ Niên khóa: 2006-2010 Tháng 7/2010 ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH Tác giả MAI QUỐC VIỆT Khóa luận đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp Kỹ sư ngành Cơ điện tử Giáo viên hướng dẫn: Ths TRẦN THỊ KIM NGÀ Tháng năm 2010 i Cảm tạ Em xin gởi đến Cô giáo Trần Thị Kim Ngà lời cảm ơn chân thành Cảm ơn Cơ tận tình hướng dẫn, định hướng, tạo điều kiện giúp em hoàn thành luận văn Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cơ khoa Cơ khí Cơng nghệ Trường Đại học Nơng Lâm Thành phố Hồ Chí Minh tận tình truyền đạt kiến thức định hướng cho em suốt khóa học Cuối em xin cảm ơn gia đình, bạn bè động viên giúp đỡ em suốt trình học tập Xin trân trọng Mai Quốc Việt ii TĨM TẮT Với mục đích làm giảm dung lượng ảnh số để dễ dàng việc lưu trữ truyền tín hiệu đảm bảo u cầu độ xác thơng tin Từ yêu cầu đề ra, em tiến hành khảo sát phương pháp nén liệu có nước để rút ưu điểm khuyết điểm phương pháp Kết khảo sát cho thấy ứng dụng biến đổi Wavelet kèm theo hai thuật tốn EZW SPIHT có nhiều ưu điểm so với phương pháp truyền thống như: biến đổi Fourier biến đổi Cosin Vì biến đổi Wavelet hai thuật tốn em sử dụng luận văn Với phương pháp hỗ trợ phần mền Matlab 2008b, chương trình nén ảnh dựa biến đổi Wavelet xây dựng Ban đầu chương trình nén ảnh số đen trắng, với tỷ số nén thay đổi theo ứng dụng cụ thể Kết ảnh nén từ hai thuật toán cho thấy rằng, tỷ số nén thuật toán SPIHT cho ta chất lượng ảnh tốt so với thuật toán EZW thời gian để tiến hành nén lâu (do số lần lặp nhiều hơn) iii MỤC LỤC Trang tựa i Cảm tạ ii Tóm tắt iii Mục lục iv Danh sách chữ viết tắt v Danh sách hình vi Danh sách bảng viii CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục đích CHƯƠNG TỔNG QUAN 2.1 Giới thiệu chung nén ảnh số 2.2 Phân loại kỹ thuật nén ảnh 2.3 Tiêu chuẩn đánh giá chất lượng ảnh 2.4 Các kỹ thuật nén ảnh có tổn hao 2.4.1 Kỹ thuật mã hóa băng 2.4.2 Kỹ thuật mã hóa dựa phép biến đổi 2.5 Cơ sở lý thuyết biến đổi wavelet 11 2.5.1 Từ biến đổi Fourier đến biến đổi wavelet 11 2.5.2 Biến đổi wavelet 14 2.5.3 Biến đổi Wavelet liên tục 15 2.5.4 Biến đổi wavelet rời rạc 18 2.5.5 Giới thiệu biến đổi Wavelet Haar 21 2.5.6 Một số ứng dụng bậc biến đổi wavelet 21 CHƯƠNG NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 25 3.1 Nội dung 25 3.2 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết 25 3.3 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm 28 3.4 Phương pháp bố trí thí nghiệm xử lí số liệu 28 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 30 4.1 Kết khảo sát đề tài công bố 30 4.2 Kết tính toán thiết kế 30 4.2.1 Kết thuật toán .30 4.2.2 Kết chương trình 38 4.3 Kết khảo nghiệm sơ 38 4.4 Nhận xét 42 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 PHỤ LỤC 45 iv DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT CWT Continous Wavelet Transform Biến đổi Wavelet liên tục DFCT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DCT Discrete Cosine Transform Biến đổi Cosine rời rạc DPCM Differential Pulse CodeModulation Điều xung mã vi sai DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi Wavelet rời rạc IDWT Inverse Discrete Wavelet Biến đổi Wavelet rời rạc ngược Transform JPEG Joint Photographic Experts Group JPEG2000 Joint Photographic Experts Group Chuẩn nén ảnh Ủy ban JPEG Chuẩn nén ảnh JPEG 2000 2000 MRA Multi Resolution Analysis Phân tích đa phân giải MSE Mean Square Error PCM Pulse Code Modulation Điều mã xung PSNR Peak Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu đỉnh nhiễu QMF Quardrature Mirror Filters Lọc gương cầu tứ phương SPIHT Set Partition in Hierarchical Trees Phương pháp mã hóa phân cấp theo vùng STFT Short Time Fourier Transform Biến đổi Fourier thời đoạn ngắn Sai số bình phương trung bình v DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Tên hình trang 2.1 Sơ đồ khái quát hệ thống nén ảnh 2.2 Sơ đồ họa kỹ thuật mã hóa băng 2.3 Sơ đồ minh họa trình phân ly bát phân 2.4 Phân ly hai mẫu thành băng 2.5 Sơ đồ tổng quát biến đổi DWT chiều 10 2.6 Sơ đồ tổng quát biến đổi DWT chiều 10 2.7 Biến đổi Fourier 11 2.8 Biến đổi Fourier thời gian ngắn 13 2.9 Minh họa lưới nhị tố với giá trị m n 20 2.10 Sơ đồ nén tín hiệu 21 3.1 Sơ đồ tứ phân 26 3.2 Sơ đồ zero 26 4.1 Phân tích ảnh dựa biến đổi Wavelet 33 4.2 Các quan hệ cấu trúc kim tự tháp 34 4.3 Thứ tự truyền mặt phẳng bit 34 vi 4.4 Lưu đồ giải thuật chương trình nén ảnh 37 4.5 Lưu đồ giải thuật thuật toán SPIHT 38 4.6 Lưu đồ giải thuật thuật tốn EZW 39 4.7 Giao diện chương trình nén ảnh 40 4.8 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh “boat.png” qua hai thuật toán EZW SPIHT 43 4.9 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh “lena.png” qua hai thuật toán EZW SPIHT 43 4.10 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh “mandrill.png” qua hai thuật toán EZW SPIHT 44 vii DANH SÁCH CÁC BẢNG Hình Tên bảng Trang 4.1 Kết nén thuật toán SPIHT cho ảnh “boat.png” 41 4.2 kết nén thuật toán EZW cho ảnh “boat.png” 41 4.3 Kết nén thuật toán SPIHT cho ảnh “lena.png” 41 4.4 Kết nén thuật toán EZW cho ảnh “lena.png” 42 4.5 Kết thuật toán SPIHT cho ảnh “mandrill.png” 42 4.6 Kết thuật toán EZW cho ảnh “mandrill.png” 42 viii Chương MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Trong năm gần đây, nhu cầu truyền liệu tăng đáng kể, đặc biệt qua thiết bị không dây như: điện thoại di động, dịch vụ đa phương tiện thiết bị di động, email, truy cập internet, chia liệu qua mạng di động, hội nghị truyền hình… Một thách thức việc đáp ứng dịch vụ liệu đa phương tiện di động cần phải xử lí truyền tải khơng dây khối lượng lớn nội dung với liệu ngày phong phú Chính điều gây áp lực lớn nhà cung cấp thiết bị nhà quản lý băng thông thiết bị khơng dây Đã có nhiều đề tài, báo cáo khoa học nước quốc tế đề cập đến vấn đề đặc biệt ứng dụng biến đổi Wavelet kỹ thuật nén ảnh video Có điều trùng hợp tất tác giả đánh giá cao ưu điểm biến đổi Wavelet nén liệu so với biến đổi trước như: Fourier Cosin… Dựa tiền đề có kết hợp với kiến thức xử lý ảnh tín hiệu số tơi tiến hành tìm hiểu biến đổi Wavelet thuật tốn mã hóa tín hiệu SPIHT EZW để từ xây dựng nên chương trình nén ảnh số đen trắng 1.2 Mục đích Với mục đích ứng dụng biến đổi Wavelet kèm theo thuật tốn mã hóa SPIHT thuật toán EZW với hỗ trợ phần mềm Matlab 2008b để xây dựng chương trình nén ảnh dùng cho ảnh số đen trắng, nhằm thu ảnh sau nén có dung lượng nhỏ dung lượng ảnh ban đầu đảm bảo chất lượng yêu cầu ảnh Luận văn so sánh ưu điểm hai thuật tốn SPIHT EZW thơng qua thơng số có từ chương trình xây dựng 4.2.2 Kết chương trình Chương trình thiết kế Matlab 7.7 Giao diện chương trình thiết kế hình 4.7 Chương trình thực nén ảnh đen trắng dùng biến đổi Wavelet sử dụng hai phương pháp EZW SPIHT Với chọn lựa phương pháp mã hóa số lần lặp, ta thu ảnh nén với thông số tốc độ bit (BPP) tỉ số PSNR, tỉ số nén tương ứng Hình 4.7 Giao diện chương trình nén ảnh 4.3 Kết khảo nghiệm sơ Để đánh giá kết trình nén ảnh, kết khảo nghiệm lấy từ chương trình nén ảnh xây dựng tương ứng với thuật tốn EZW SPIHT Hình ảnh chi tiết ảnh trước sau nén hai thuật toán qua lần lặp khác nêu phần phụ lục, kết khảo nghiệm sơ đồ thị so sánh kết đạt hai thuật toán Kết khảo nhiệm thể thông qua bảng 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6 Đồ thị biểu diễn mối quan hệ tốc độ bit (BPP) tỉ số PSNR qua thuật toán SPIHT EZW thể thơng qua hình 4.8, 4.9 4.10 40 Bảng 4.1 kết nén thuật toán SPIHT cho ảnh “boat.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,008 0,096 19,89 0,021 0,26 21,65 10 0,059 0,75 23,97 11 0,161 2,01 26,39 12 0,393 4,91 29,75 13 0,797 9,72 33,54 14 1,411 17,65 37,61 15 2,309 28,86 41,42 Bảng 4.2 kết nén thuật toán EZW cho ảnh “boat.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,012 0,15 20,11 0,032 0,39 21,91 10 0,089 1,11 24,1 11 0,228 2,85 26,86 12 0,559 5,99 30,43 13 1,166 14,58 34,50 14 2,114 26,42 38,72 15 3,476 43,46 42,34 Bảng 4.3 Kết nén thuật toán SPIHT cho ảnh “lena.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,009 0,12 20,22 0,024 0,30 22,39 10 0,06 0,71 24,81 11 0,134 1,68 27,45 12 0,299 3,75 30,47 13 0,615 7,68 33,82 14 1,183 14,79 37,34 41 15 2,212 27,64 41,15 Bảng 4.4 Kết nén thuật toán EZW cho ảnh “lena.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,034 0,42 22,73 0,084 1,05 25,22 10 0,192 2,40 27,94 11 0,453 5,44 31,09 12 0,908 11,34 34,57 13 1,759 21,98 38,15 14 3,263 40,78 41,96 15 5,241 65,52 44,63 Bảng 4.5 Kết thuật toán SPIHT cho ảnh “mandrill.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,006 0,08 18,28 0,013 0,17 18,93 10 0,065 0,81 20,08 11 0,308 3,85 22,36 12 0,89 11,16 25,96 13 1,816 22,70 30,46 14 2,970 37,13 35,46 15 4,173 52,16 40,08 Bảng 4.6 Kết thuật toán EZW cho ảnh “mandrill.png” Số lần lặp Tốc độ bit (BPP) Tỉ số nén (CR) (%) PSNR (dB) 0,009 0,11 18,38 0,020 0,26 19,01 10 0,085 1,06 20,18 11 0,40 4,94 22,63 12 1,24 15,51 26,66 13 2,662 33,27 31,74 42 14 4,531 56,64 37,27 15 6,557 81,96 41,61 Hình 0-8 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh “boat.png” qua hai thuật tốn EZW SPIHT Hình 0-9 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh 43 SPIHT “lena png” qua hai thuật tốn EZW Hình 0-10 Mối quan hệ BPP PSNR ảnh “mandrill.png” qua hai thuật toán EZW SPIHT 4.4 Nhận xét Từ kết khảo nghiệm sơ bộ, em nhận thấy rằng, Chất lượng ảnh sau nén phụ thuộc vào số lần lặp thuật toán, số lần lặp lớn chất lượng ảnh tốt tỷ số nén lại không cao Kết khảo nghiệm cho thấy rằng, số lần lặp 15 hai thuật toán cho ảnh sau nén giống với ảnh gốc (do giá trị PSNR >40) Với ảnh đầu vào số lần lặp thuật tốn SPIHT lại có ưu điểm so với thuật toán EZW Cụ thể thuật toán SPIHT cho ta chất lượng ảnh tốt thuật toán EZW số bit pixel (BPP) giống (do hệ số PSNR cao hơn) Nhưng số lần lặp thuật toán SPIHT nhiều dẫn đến thời gian nén lâu hơn, mà tùy theo ứng dụng mà sử dụng thuật toán cho phù hợp 44 Chương KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ Qua thời gian tìm hiểu, chương trình nén ảnh (dùng cho ảnh đen trắng) dựa biến đổi Wavelet thuật toán SPIHT, EZW đời đạt yêu cầu đề Kết xây dựng chương trình: ¾ Chương trình xây dựng phần mềm Matlab 2008b, giao diện thiết kế Guide Matlab ¾ Chương trình nén ảnh đen trắng “*.png” với hai thuật toán EZW SPIHT tương ứng với số lần lặp khác ta thu chất lượng ảnh khác Kết khảo nghiệm cho thấy: ¾ Ở tốc độ bit thấp, thật tốn SPIHT có ưu điểm so với thuật tốn EZW, chỗ tốc độ bit (số bit pixel) thuật tốn SPIHT cho ta chất lượng ảnh tốt (hệ số PSNR lớn hơn) so với thuật tốn EZW ¾ Để đạt tỷ số nén thuật tốn SPIHT cần số lần lặp nhiều so với số lần lặp thuật toán EZW nên thời gian nén ảnh nhiều Vì tùy vào ứng dụng cụ thể mà ta lựa chọn thuật toán nén cho phù hợp Đề nghị: Qua kết đạt với ảnh nén đen trắng, em mong muốn chương trình hồn thiện phát triển cho nén ảnh màu, âm thanh, video, khử nhiễu… Đồng thời thực nén nhiều họ wavelet khác để tìm ưu khuyết điểm họ wavelet, sử dụng phương pháp EZW, SPIHT kết hợp với phương pháp nén liệu khác để tạo phương pháp nén ứng dụng thêm thuật toán như: WDR, ASWDR… 45 Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, 2006, Xử lý ảnh, học viện cơng nghệ bưu viễn thơng, 117 trang TS Nguyễn Thanh Bình & Ths Võ Nguyễn Quốc Bảo, 2007, Xử lý âm thanh, hình ảnh, học viện cơng nghệ bưu viễn thơng, 175 trang Qch Tuấn Ngọc, 1997, Xử lý tín hiệu sơ, nhà xuất giáo dục, 277 trang Nguyễn Phùng Quang, 2006, MATLAB & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, Nhà xuất khoa học kỹ thuật, 481 trang Đỗ Ngọc Anh, 2006, Nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet ứng dụng dịch vụ liệu đa phương tiện di động, Đại học bách khoa Hà Nội, 67 trang Đinh Thành Trung, 2009, Ứng dụng biến đổi Wavelet kỹ thuật nén ảnh, đại học bách khoa Đà Nẵng, 98 trang Ths Nguyễn Hoài Nam, 2004, Các phương pháp sử dụng chuẩn nén ảnh JPEG, tạp chí cơng nghệ thơng tin truyền thông, trang Tài liệu tiếng Anh Mr David L-Donoho, 2005, Signal and Image processing with Wavelet, University of Stanford, 50 pages James S Walker, 2004, wavelet – base Image Compression, University of wisconsin – Eau Claire, 49 pages 10 Amhamed Saffor, 2003, A comparison of JPEG and Wavelet compression Applied to CT images, Department of Radiology, university of Malaisia, 13 pages 46 Phụ lục 7.1 Những hình ảnh thể sau nén với thông số BPP PSNR tương ứng với thuật toán EZW SPIHT 7.1.1 Thuật toán SPIHT Ảnh gốc ảnh nén với số lần lặp: ảnh nén với số lần lặp: Tốc độ bit (BPP) = 0.008 Tốc độ bit (BPP) = 0.021 Tỉ số nén (CR) = 0.096 % Tỉ số nén (CR) = 0.26 % PSNR = 19.89 dB PSNR = 21.65 dB 47 ảnh nén với số lần lặp: 11 ảnh nén với số lần lặp: 10 Tốc độ bit (BPP) = 0.161 Tốc độ bit (BPP) = 0.059 Tỉ số nén (CR) = 2.01 % Tỉ số nén (CR) = 0.75 % PSNR = 26.39 dB PSNR = 23.97 dB ảnh nén với số lần lặp: 12 ảnh nén với số lần lặp: 13 Tốc độ bit (BPP) = 0.393 Tốc độ bit (BPP) = 0.797 Tỉ số nén (CR) = 4.91 % Tỉ số nén (CR) = 9.72 % PSNR = 29.75 dB PSNR = 33.54 dB ảnh nén với số lần lặp: 14 ảnh nén với số lần lặp: 15 Tốc độ bit (BPP) = 1.411 Tốc độ bit (BPP) = 2.309 Tỉ số nén (CR) = 17.65 % PSNR = 37.61 dB 48 Tỉ số nén (CR) = 28.86 % PSNR = 41.42 dB 7.1.2 Thuật toán EZW Ảnh gốc ảnh nén với số lần lặp: ảnh nén với số lần lặp: Tốc độ bit (BPP) = 0.012 Tốc độ bit (BPP) = 0.032 Tỉ số nén (CR) = 0.15 % Tỉ số nén (CR) = 0.39 % PSNR = 20.11 dB PSNR = 21.91 dB ảnh nén với số lần lặp: 10 ảnh nén với số lần lặp: 11 Tốc độ bit (BPP) = 0.089 Tốc độ bit (BPP) = 0.228 Tỉ số nén (CR) = 1.11 % Tỉ số nén (CR) = 2.85 % PSNR = 24.1 dB PSNR= 26.86 dB 49 ảnh nén với số lần lặp: 12 ảnh nén với số lần lặp: 13 Tốc độ bit (BPP) = 0.559 Tốc độ bit (BPP) = 1.166 Tỉ số nén (CR) = 5.99 % Tỉ số nén (CR) = 14.58 % PSNR = 30.43 dB PSNR = 34.50 dB ảnh nén với số lần lặp: 14 ảnh nén với số lần lặp: 15 Tốc độ bit (BPP) = 2.114 Tốc độ bit (BPP) = 3.476 Tỉ số nén (CR) = 43.46 % PSNR = 42.34 dB 7.2 Nội dung chương trình function varargout = select_image(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @select_image_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @select_image_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); 50 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end function select_image_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %chon anh de nen handles.name='Y' Y=handles.name handles.Y=handles.name; %chon phuong phap nen handles.meth='X' X=handles.meth; handles.X= handles.meth; handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); function varargout = select_image_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %lựa chọn ảnh đầu vào name=uigetfile('*.png','select_image'); handles.name=name handles.Y=imread(handles.name); set(handles.text7,'visible','off'); subplot(2,2,1); axis off; colormap gray(255);imagesc(handles.Y); title('anh goc'); I=imread(handles.name); hist(handles.axes1,double(I)); guidata(hObject, handles); function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) %meth = 'ezw'; %Nén ảnh với thuật toán EZW SPIHT val1=get(handles.edit1,'string') val1=str2num(val1); wname = 'haar'; nbloop = val1; 51 [CR,BPP] = wcompress('c',handles.name,'mask.wtc',handles.meth,'maxloop', nbloop, 'wname',wname); Yc = wcompress('u','mask.wtc'); subplot(2,2,2); axis off; colormap gray(255);imagesc(Yc); title('anh da nen'); xlabel({['Compression Ratio: ' num2str(CR,'%1.2f %%')],['BPP: ' num2str(BPP,'%3.2f')]}) set(handles.edit2,'string',BPP); set(handles.edit3,'string',CR); Y=imread(handles.name); D = abs(double(Y)-double(Yc)).^2; mse = sum(D(:))/numel(Y) psnr = 10*log10(255*255/mse) set(handles.edit4,'string',psnr); hist(handles.axes2,Yc); function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function uipanel1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) function uipanel1_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles) %lựa chọn thuật toán switch get(eventdata.NewValue,'tag') case 'radiobutton1' handles.meth='ezw' case 'radiobutton2' handles.meth='spiht' end guidata(hObject, handles); function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) 52 if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function edit4_Callback(hObject, eventdata, handles) function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) %Biến đổi wavelet n = 256; Jmin = 1; I = load_image('lena'); open('biendoi_wavelet.fig'); % 2D wavelet transform Iw = perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); % computation until scale Jmin clf; subplot(3,3,1); imagesc(I); axis image; axis off; colormap gray(256); title('anh goc'); subplot(3,3,2); plot_wavelet(Iw, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=1'); Jmin=2; Iw1=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,3); plot_wavelet(Iw1, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=2'); Jmin=3; Iw2=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,4); plot_wavelet(Iw2, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=3'); Jmin=4; Iw4=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,5); plot_wavelet(Iw4, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=4'); Jmin=5; Iw5=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,5); plot_wavelet(Iw5, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=5'); Jmin=6; Iw6=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,6); 53 plot_wavelet(Iw6, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=6'); Jmin=7; Iw7=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,7); plot_wavelet(Iw7, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=7'); Jmin=8; Iw8=perform_wavelet_transform(I,Jmin,+1); subplot(3,3,8); plot_wavelet(Iw8, Jmin); colormap gray(256); title('bien doi voi Jmin=8'); function text7_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) exit function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) % khảo nghiệm với ảnh Lena.png open('khao_nghiem.fig'); A=[0.0025 0.004 0.0095 0.024 0.057 0.134 0.23 0.61 1.18 2.21]; B=[16.42 18.24 20.2 22.4 24.81 27.45 30.47 33.82 37.34 41.15]; subplot(1,2,1); axis square plot(A,B); xlabel('BPP') ylabel('PSNR'); title('PHUONG PHAP SPIHT'); C=[0.0064 0.014 0.034 0.084 0.192 0.44 0.91 1.76 3.26 5.24]; D=[18.5 20.5 22.73 25.22 27.94 31.09 34.57 38.15 41.96 44.63]; subplot(1,2,2);axis square; plot(C,D); xlabel('BPP'); ylabel('PSNR'); title('PHUONG PHAP EZW'); 54 ...ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH Tác giả MAI QUỐC VIỆT Khóa luận đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp Kỹ sư ngành Cơ điện tử Giáo viên hướng dẫn:... học Cuối em xin cảm ơn gia đình, bạn bè động viên giúp đỡ em suốt trình học tập Xin trân trọng Mai Quốc Việt ii TĨM TẮT Với mục đích làm giảm dung lượng ảnh số để dễ dàng việc lưu trữ truyền... biệt qua thiết bị không dây như: điện thoại di động, dịch vụ đa phương tiện thiết bị di động, email, truy cập internet, chia liệu qua mạng di động, hội nghị truyền hình… Một thách thức việc đáp
- Xem thêm -

Xem thêm: ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH , ỨNG DỤNG BIẾN ĐỔI WAVELET TRONG KỸ THUẬT NÉN ẢNH

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn