Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh 8.1.Cơ bản về nén ảnh Lĩnh vực nén ảnh thường xử lý để giảm lượng dữ liệu cần thiết để thể hiện một thông tin cho trước. Cần phân biệt rõ ràng giữa dữ liệu và thông tin. Chúng không đồng nghĩa với nhau. Trên thực tế, dữ liệu có thể được sử dụng để mô tả một lượng thông tin tương đương. Chỉ trong trường hợp như một người nói rất nhiều và một người nói theo cách ngắn gọn hơn nhưng cùng mô tả một câu chuyện. Ở đây, thông tin của câu chuyện là những từ hoặc dữ liệu được dùng đến liên quan đến nội dung thông tin. Nếu cả hai trường hợp dùng số lượng từ ngữ khác nhau để nói về cùng một vấn đề, hai phiên bản của câu chuyện được tạo ra, và ít nhất một bao gồm những dữ liệu không cần thiết. điều đó có nghĩa là nó cung cấp những thông tin không thích đáng hoặc hiểu đơn giản là những cái đã biết. Nó còn có thể nói theo cách khác là chứa sự dư thừa dữ liệu. Sự dư thường dữ liệu là một vấn đề quan trọng tron kỹ thuật nén ảnh số. nó không chỉ là một lĩnh vực trừu tượng mà còn là một vấn đề toán học phức tạp. Nế n 1 và n 2 biểu diễn cho số lượng thông tin mang trong hai đơn vị dữ liệu cùng thể hiện một thông tin như nhau, thì sự dư thừa dữ liệu liên quan R D của gói dữ liệu đầu tin có thể được định nghĩa bằng: Trong đó C R thường được gọi là tỉ số nén, được tính: Trong trường hợp n 2 =n 1 , C R = 1 và R D = 0, có thể nói rằng sự biểu diễn thông tin đầu tiên không bị dư thừa dữ liệu. Khi n 2 rất nhỏ so với n 1 , C R tiến đến vô cùng và R D tiến tới 1, nó là sự nén tồi và dư thừa quá nhiều duex liệu. Cuối cùng, nếu n 2 rất lớn so với n 1 , C R tiến tới 0 và R D tiến tới âm vô cùng thifnosi rằng gói dữ liệu thứ hai chứa nhiều dữ liệu hữu ích hơn. Tất nhiên, điều này chỉ là trường hợp mô tả bình thường của sự mở rộng dữ liệu. Trong thực tế, C R và R D nằm trong khoảng (0, ∞) và (-∞, -1), một tỉ số nén , ví dụ bằng 10 hai 10:1, nghĩa là với mỗi đơn vị của gói dữ liệu nén, sự dư thừa thông tin của gói tin thứ hai là 90% so với gói tin đầu tiên. SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 1 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Trong kỹ thuật nén ảnh só, ba sự dư thừa cơ bản có thể được phát hiện và khai thác: Dư thừa mã hóa, dư thừa liên pixel và dư thừa do tâm lý. Nén dữ liệu được thực hiện khi một hoặc nhiều sự dư thừa này đựa giảm hoặc loại bỏ. 8.1.1. dư thừa do mã hóa: ở chương 3 chúng ta đã xây dựng kỹ thuật tăng cường ảnh dựa vào xử lý histogram với giả thiết rằng mức xám của ảnh có số lượng biến đổi ngẫu nhiên. Chúng ta đã thấy việc biểu diễn hình ảnh bằng biểu đồ mức xám của nó được sử dụng rất nhiều. trong chương này, chúng ta sử dụng một công thức tương tự để chỉ ra tại sao biểu đồ mức xám của hình ảnh có thể cung cấp rất nhiều thông tin bên trong bức ảnh vào trong chương trình để có thể cải thiện dữ liệu được sử dụng và thể hiện nó. Chúng ta một lần nữa giả sử rằng biến ngẫu nhiên rời rạc r k trong khoảng [0;1] thể hiện mức xám của một bức ảnh và mỗi giá trị r k xuất hiện với xác suất p r r k . theo chương 3: Trong đó L là số lượng mức xám, n k là số lần mà mức xám thứ k xuất hiện trong bức ảnh, và n là tổng số pixel trong ảnh. Nếu số lượng bít dùng để biểu diễn mỗi giá trị r k là l(r k ) thì số lượng bít trung bình cần thiết để biểu diễn một pixel là: Có nghĩa là, độ dài trung bình của từ mã gắn cho các giá trị mức xám khác nhau sẽ được tính bằng cách tổng hợp các bit dùng để biểu diễn mỗi giá trị mức xám và xác suất để mỗi mức xám xuất hiện. do đó tổng số bit dùng để mã hóa một bức ảnh kích thước M*L là M.N.L avg . Việc biểu diễn mức xám của một bức ảnh bằng việc xây dựng mã nhị phân m bit cải thiện vế phải của phương trình (8.1-4) thành m bít. Có nghĩa là, L avg = m khi m được thay thế SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 2 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh cho L(r k ). Sau đó hằng số m có thể được lấy bằng phép cộng. Ngoại trừ phép tính tổng p r (r k ) với 0<= k <= L-1, vì dĩ nhiên nó bằng 1. Một bức ảnh 8 mức có mức xám được biểu diễn như trong bảng 8.1. Nếu một mã nhị phân 8 bit được dùng để biểu diễn 8 mức xám, khi đó L avg sẽ bằng 3, bởi vì l 1 (r k ) bằng 3 bit cho tất cả r k . Nếu sử dụng mã 2 trong bảng 8.1, L avg sẽ được cải thiện như sau: Từ phương trình (8.1-2), tỷ lệ nén là C R bằng 3/2.7 hay 1.11. Do đó có khoảng 10% dữ liệu được tính toán bằng mã 1 bị dư thừa. Mức độ dư thừa có thể tính bởi phương trình (8.1-1): Biểu đồ 8.1 minh họa các đường cơ bản của thuật toán nén dựa vào mã 2. Nó biểu diễn cả lược đồ xám của tấm ảnh ( biểu đồ của p r (r k ) đối với r k ) và l 2 (r k ). bởi vì 2 thông số này tỉ lệ nghịc với nhau nên l 2 (r k ) tăng thì p r (r k ) giảm . Từ mã ngắn nhất trong mã 2 được gán cho mức xám xuất hiện thường xuyên nhất trong bức ảnh. SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 3 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh ở trong ví dụ trước, ta gán ít bít hơn cho những mức xám có xác suất xuất hiện lớn hơn trong bức ảnh so với mức xám có xác suất bé hơn. Quá trình này thường được gọi là mã hóa với chiều dài thay đổi. Nếu mức xám cảu một bức ảnh được mã hóa theo một cách mà sử dụng nhiều từ mã hơn mức cần thiết để biểu diễn các mức xám( có nghĩa là mã đó không đạt được số từu mã tối thiểu như trong phương trình (8.1-4)), thì bức ảnh đó được gọi là có chứa mã dự phòng. Trong thực tế dư thừa do mã hóa được sử dụng khi từ mã gắn cho một mức xám không được lựa chọn để đạt được sự tối ưu của xác suất xuất hiện sự kiện. Nó hầu như luôn luôn được sử dụng khi mức xám của một bức ảnh được thể hiện bởi một mã nhị phân thẳng hoặc tự nhiên. Trong trường hợp này, nền tảng cơ bản cho dư thùa do mã hóalà bức ảnh thường bao gồm những đối tượng mức xám có hình thái bình thường và phần nào dự đoán được, và được lấy mẫu sao cho các đối tượng được mô tả lớn hơn so với các thành phần khác của bức ảnh. Và kết quả tự nhiên là trong hầu hết các bức ảnh, một số mức xám nhất định có thể có xác suất nhiều hơn các mức xám khác(có nghĩa là lược đồ xám của hầu hết các bức ảnh là không đồng đều). một mã nhị phân tự nhiên của những mức xám đó gán số lượng bit giống nhau cho cả những giá trị có xác suất lớn nhất và nhỏ nhất, do đó không đạt được sự tối ưu hóa số lượng bít và kết quả rơi vào mã hóa dự phòng. 8.1.2. Dự thừa liên điểm ảnh Xét những bức ảnh được cho trong hình 8.2(a) và (b). Như hình 8.2 (c) và (d) cho thấy, những bức ảnh này chứa những lược đồ xám hầu như giống hệt nhau Cũng lưu ý rằng cả 2 lược đồ xám là trimodal, cho thấy sự hiện diện sự chi phối của ba giá trị mức xám. Bởi vì mức xám của các bức ảnh có xác suất không giống nhau, mã hóa chiều dài có thể được SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 4 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh sử dụng để cải thiện dư thừa từ mã mà sẽ cho kết quả từ mã nhị phân thẳng hoặc tự nhiên của những điểm ảnh đó, tuy nhiên, sẽ không thay đổi mức độ liên quan giữa các điểm ảnh trong bức ảnh. Nói cách khác, các mã được sử dụng để thể hiện mức xám của mỗi bức ảnh không thể hiện sự tương quan giữa các điểm ảnh. Sự liên quan là kết quả từ cấu trúc hay quan hệ hình học giữa các đối tượng trong bức ảnh. Bức ảnh 8.2(c) và (f) cho thấy các hệ số tương quan được tính toán trong suốt một hảng của bức ảnh. Những hệ số này được tính toán sử dụng một phiên bản của phương trình (4.6-30) trong đó: Các thông số trong phương trình (8.1-6) giải thích cho số lượng khác nhau của tổng mà phát sinh trong mỗi giá trị nguyên của ∆n. Tất nhiên, ∆n phải nhỏ hơn N, là số lượng của các điểm ảnh trong một hàng. Biến x là thứ tự của hàng được dùng trong tính toán. Lưu ý rằng sự khác biệt giữa biểu đồ của các hàm được chỉ ra trong hình 8.2(e) và (f). Mối quan hệ này có thể nhận thấy một phần trong hình 8.2(f), nơi mà độ tương quan giữa SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 5 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh các điểm ảnh được chia ra bằng 45 hoặc 90 mẫu có thể liên quan trực tiếp đến khoảng cách giữa các đường dọc tương ứng của hình 8.2(b). Hơn nữa, những điểm ảnh liền kề nhau của cả 2 bức ảnh có sự tương quan lớn với nhau. Khi mà ∆n bằng 1 thì γ = 0.9922 và 0.9928 cho ảnh trong hình 8.2(a) và (b). Những giá trị này thường được lấy mẫu như các bức hình trong tivi. Sự minh họa này phản ánh một hình thức quan trọng khác của dư thừa dữ liệu, một mối quan hệ trực tiếp tới mối tương quan liên pixel trong hình ảnh. Bởi vì giá trị của bất kỳ một điểm ảnh cho trước nào có thể được dự đoán từ giá trị của các điểm ảnh lân cận, thông tin được mang bởi một điểm ảnh riêng lẻ thì thường nhỏ. Nhiều thông tin ảo của SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 6 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh một điểm ảnh riêng lẻ đến bức ảnh là dư thừa, nó có thể được đoán dựa trên cơ bản của giá trị của những điểm ảnh lân cận. Những tên khác nhau, bao gồm dư thừa không gian, dư thừa hình học, và dư thừa giữa các khung đã được dùng để tham chiếu đến sự độc phụ thuộc giữa các pixel. Chúng ta dùng thuật ngữ “interpixel redundancy” để bao hàm tất cả. Thay vì cải thiện dư thừa xuyên pixel trong một bức ảnh, mảng pixel 2-D bình thường sử dụng cho việc nhìn của con người và việc giải thích phải được biến đổi sang một dạng khác hiệu quả hơn. Ví dụ như, sự khác nhau giữa các điểm ảnh lân cận có thể được dùng để biểu diễn một bức ảnh. Sự chuyển đổi của dạng này (có nghĩa là loại bỏ dư thừa giữa các điểm ảnh) thì được tham chiếu vào một bản đồ. Việc làm này được gọi là sự sắp xếp ngược nếu các thành phần trong bức ảnh có thể được xây dựng từ dữ liệu được sắp xếp. Hình 8.3 mô tả một thủ tục sắp xếp đơn giản. Hình 8.3(a) miêu tả một 1-in bằng 3-in của một bức vẽ điện đơn giản mà được lấy mẫu ở xấp xỉ 330 dpi (điểm mỗi inch). Bức ảnh 8.3(b) chỉ một phiên bản nhị phân của bức ảnh. Và hình 8.3(c) miêu tả chi tiết mức xám của một dòng của bức ảnh và ngưỡng dùng để xác định phiên bản nhị phân(xem phần SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 7 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh 3.1). Bời vì bức ảnh nhị phân chứa nhiều vùng có cường độ sáng không đổi, một sự biểu diễn có hiệu quả có thể được cấu trúc bởi sự sắp xếp các điểm ảnh suốt mỗi dòng f(x,0), f(x,1), …, f(x,N-1) vào trong một dãy cặp đôi (g 1, w 1 ), (g 2, w 2 ),…, trong đó g i biểu diễn mức xám thứ i được tính toán trong hàng và w i là độ dài dich của lần dịch thứ i. Nói cách khác, bức ảnh đã lấy ngưỡng có thể được biểu diễn hiệu quả hơn bằng những giá trị và độ dài của các mức xám không đổi (dạng biểu diễn không thấy được) hơn là bằng một mảng 2 chiều của những điểm ảnh nhị phân. Hình 8.3(d) cho thấy dữ liệu mã hóa theo chiều dài tương ứng với chi tiết của dòng lấy ngưỡng của hình 8.3(c). Chỉ cần thiết 88 bit để biểu diễn 1024 bit của dữ liệu nhị phân. SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 8 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Trên thực tế, tất cả 1024×343 phần được thấy trên hình 8.3(b) có thể giảm xuống còn 12,166 runs. Nếu cần 11 bit để thể hiện mỗi cặp run-length , kết quả của ti lệ nén và sự dư thừa tương ứng là: 8.1.3. Dư thừa do tâm lý nhìn: Chúng ta lưu ý trong phần 2.1 rằng độ sáng của một vùng, nếu được nhận thấy bằng mắt, phụ thuộc vào những yếu tốt khác nhiều hơn là ánh sáng thông thường phản chiếu bởi các vùng. Ví dụ, cường độ biến đổi có thể nhận thức được trong một vùng có cường độ là hằng số. Nhưng kết quả hiện tượng từ sự thật rằng mắt người không thể phản ứng với những mức độ như nhau đối với tất cả các thông tin có thể nhìn thấy. Những thông tin đơn giản đã biết ít liên quan quan trọng hơn những thông tin khác trong xử lý có thể nhìn thấy bình thường. thông tin này được gọi là dư thừa có thể nhìn thấy. Nó có thể bị loại trừ mà không làm giảm suy yếu chất lượng của tấm ảnh. Mà dư thừa hình ảnh tâm lý tồn tại không cần đến như là một bất ngờ, bởi vì con người nhận thức của các thông tin trong một hình ảnh bình thường không liên quan đến phân tích định lượng của tất cả các giá trị điểm ảnh trong hình ảnh. Nói chung, một người quan sát tìm kiếm để phân biệt các tính năng như các cạnh hoặc các khu vực kết cấu và kết hợp chúng thành các nhóm nhận biết. Não sau đó tương quan những nhóm với kiến thức để hoàn tất quá trình giải đoán ảnh. Dự phòng tâm lý hình ảnh về cơ bản là khác nhau từ dư thừa thảo luận trước đó. Không giống như mã hóa và dự phòng liên pixel, dự phòng tâm lý kết hợp với thông tin hình ảnh thật hay định lượng. ta có thể loại bỏ nó vì những thông tin đó là không cần thiết để xử lý hình ảnh bình thường. Kể từ khi loại bỏ các dữ liệu kết quả psychovisually dư thừa gây ra một sự mất mát thông tin định lượng, nó thường được gọi là lượng tử. Thuật ngữ này là phù hợp với việc sử dụng bình thường của từ này, mà thường có nghĩa là bản đồ của một loạt các giá trị đầu vào cho một số lượng hạn chế của giá trị đầu ra đã thảo luận trong SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 9 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh phần 2.4. Vì nó là một hoạt động không thể đảo ngược (thông tin thị giác bị mất), kết quả lượng tử trong quá trình nén dữ liệu tổn hao. Ví dụ 8.3: Xem xét các hình ảnh trong hình. 8.4. Hình 8.4 (a) cho thấy một hình ảnh đơn sắc với 256 mức màu xám. Hình 8.4 (b) cho thấy cùng một hình ảnh sau khi lượng tử thống nhất bốn bit hoặc 16 cấp độ. Tỉ lệ nén kết quả là 2:1. Lưu ý, như được thảo luận trong Phần 2.4, đường nét sai hiện diện trong khu vực trơn tru trước đây của bức ảnh. Đây là hiệu ứng tự nhiên khi biểu diễn một bức ảnh thô dùng mức xám của hình ảnh. Hình 8.4 (c) cho thấy những cải tiến đáng kể có thể với lượng tử hóa để tận dụng những đặc thù của hệ thống thị giác của con người. Mặc dù tỉ lệ nén từ thủ tục này lượng tử thứ hai cũng là 2:1, đường nét sai sẽ giảm đáng kể, nhiễu giống hạt bụi có thể tăng nhưng có thể chấp nhận được. Phương pháp dùng để cải thiện ảnh cho ra kết quá này gọi là lượng tử mức xám (IGS). Nó nhận ra sự nhạy cảm của mắt đối với các cạnh và cải thiện chúng bằng cách thêm vào mỗi điểm ảnh một số giả ngẫu nhiên được tạo ra từ các bít thấp của các điểm ảnh lân cận. Bởi vì cá bít thấp là khá ngẫu nhiên, công việc này là để tạo thêm một mức độ ngẫu nhiên cho tấm ảnh mà phụ thuộc vào đặc tính riêng của bức ảnh. Để các cạnh được tạo ra kết hợp với các đường nét sai. Bảng 8.2 minh họa phương pháp này. Một tổng mà ban đầu được thiết lập bằng không-là lần đầu tiên hình thành từ giá trị màu xám cấp hiện tại 8-bit và bốn bit thấp nhất của một tổng được tạo ra trước đó. Nếu bốn bit quan trọng nhất của giá trị hiện tại là 11112, tuy nhiên, 00002 sẽ thay thế. Bốn bit quan trọng nhất của tổng kết quả được sử dụng như các giá trị điểm ảnh được mã hóa. SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 10 [...]... khá cho rằng trong hình 8.4 (c) SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 13 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh 8.2 Mô hình xử lý ảnh Trong phần 8.1, chúng tôi thảo luận riêng ba kỹ thuật chung để giảm hoặc nén số lượng dữ liệu cần thiết để đại diện cho một hình ảnh Tuy nhiên, những kỹ thuật này thường được kết hợp để hình thành hệ thống nén hình ảnh thực tế Trong phần này, chúng ta xem xét các đặc điểm chung... kênh Hamming mã hóa làm tăng số lượng bit cần thiết để đại diện cho IGS giá trị 4-7 tỉ số nén 2:01 trong ví dụ IGS được giảm xuống 8:7 hoặc 1.14:1 Điều này làm giảm tỷ lệ nén nhưng làm tăng khả năng chống nhiễu 8.3 Các yếu tố của lý thuyết thông tin SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 17 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Trong phần 8.1 chúng tôi giới thiệu một số cách để giảm số lượng dữ liệu được sử dụng... Trang 33 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh các công cụ này để giải quyết các vấn đề cụ thể của nén hình ảnh Bởi vì các tiền đề cơ bản của lý thuyết thông tin là các nguồn thông tin có thể được mô hình hóa như một quá trình xử lý ngẫu nhiên, chúng ta đầu tiên phát triển một mô hình thống kê của quá trình tạo hình ảnh Ví duj8.10: Mô tả những vấn đề của tối ưu thông tin (entropy) của bức ảnh 8bit... Nó có thể là một đường dây điện thoại, một đường truyền năng lượng điện từ, hoặc một văn bản trong một máy tính kỹ thuật số SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 18 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Hình số 8.7 cho thấy một mô hình toán học đơn giản cho hệ thống thông tin rời rạc Ở đây, các tham số đặc biệt quan tâm là dung lượng của hệ thống, được định nghĩa như khả năng truyền thông tin của nó Chúng ta.. .Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Cải thiện lượng tử xám là điển hình của một nhóm các phương pháp lượng tử mà hoạt động trực tiếp trên các cấp độ màu xám của hình ảnh được nén Những phương pháp này thường đòi hỏi giảm độ phân giải không gian và / hoặc mức xám của hình ảnh Các đường nét sai kết quả hoặc hiệu ứng khác có liên quan đòi hỏi phải sử dụng các kỹ thuật heuristic để... mã hóa-giải mã xử lý một mình Bởi vì quá trình mã hóa-giải mã là xác định, Q mô tả một kênh không bộ nhớ nhân tạo mô hình hiệu quả của việc nén và giải nén thông tin Mỗi lần các nguồn cho ra ký tự nguồn aj, nó được đại diện bởi một mã ký tự mà sau đó được giải mã để mang ra biểu tượng bk với xác suất qkj (xem Phần 8.3.2) SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 29 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Giải quyết... SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 12 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Giá trị rms của tỉ số tín hiệu trên nhiễn, kí hiệu SNRrms được tính bằng cách lấy căn của phương trình (8.1-9) Mặc dù tiêu chí trung thành cung cấp một cơ chế đơn giản và thuận tiện cho việc đánh giá sự mất mát thông tin, hình ảnh nén nhất cuối cùng được xem bởi con người Do đó, đo lường chất lượng hình ảnh của các đánh giá chủ quan... thể được hiểu như là một mẫu trong các mức xám mà nguồn cấp đã sinh ra Bởi vì hình ảnh quan sát là có sẵn chỉ số duy nhất của hành vi nguồn, mô hình xác suất trong những biểu tượng nguồn bằng cách sử dụng biểu đồ màu xám của các mẫu hình ảnh là hợp lý: SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 34 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Sự đánh giá, được gọi là đánh giá lần thứ nhất của entropy của nguồn có thể được... số hữu hạn các ký tự trước đó Các loại nguồn này (gọi là các nguồn Markov) thường được sử dụng để mô hình mối tương quan xuyên điểm ảnh trong một hình ảnh Hiệu suất có thể được định nghĩa bằng: SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 27 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Định lý mã hóa có nhiễu Nếu các kênh của hình 8.9 là chứa nhiễu hoặc dễ bị lỗi, việc thay đổi phương thức thể hiện cho thông tin là có thể... hóa và giải mã nguồn trở thành nguồn mã hóa và giải mã 8.2.1 Bộ mã hóa nguồn và giải mã nguồn SVTH: Phan Tuấn Kiệt Trang 14 Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Nguồn mã hóa có trách nhiệm giảm hoặc loại bỏ bất kỳ mã hóa, xuyên điểm ảnh, hoặc dư thừa do tâm lý trong hình ảnh đầu vào Các ứng dụng cụ thể và ứng dụng liên quan đến yêu cầu độ chính xác cần có cách tiếp cận mã hóa tốt nhất để sử dụng . Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh 8.1.Cơ bản về nén ảnh Lĩnh vực nén ảnh thường xử lý để giảm lượng dữ liệu cần thiết. xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh 8.2. Mô hình xử lý ảnh Trong phần 8.1, chúng tôi thảo luận riêng ba kỹ thuật chung để giảm hoặc nén số lượng dữ liệu cần thiết để đại diện cho một hình ảnh. Tuy. Tiểu luận xử lý ảnh số: Kỹ thuật nén ảnh Trong kỹ thuật nén ảnh só, ba sự dư thừa cơ bản có thể được phát hiện và khai thác: Dư thừa mã hóa, dư thừa liên pixel và dư thừa do tâm lý. Nén dữ liệu