Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 9: Nén ảnh tĩnh - Nguyễn Thị Hoàng Lan

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 9: Nén ảnh tĩnh - Nguyễn Thị Hoàng Lan

1. Ch−ơng 9 Nén ảnh tĩnh Dung l−ợng thông tin và vấn đề nén dữ liệu Ví dụ về dung l−ợng thông tin đa ph−ơng tiện • Một trang văn bản (text) : 2 Kbytes • Một ảnh màu (800 x 600 x 24 bits) : 1,4 Mbytes • 30 minutes video (800x600 x24 bits, 25 ảnh/s): 64,8 Gbytes Tốc độ dòng bít video : 275 Mbit/s • 30 phút âm thanh thoại số (8kHz, 8 bits) : 14 Mbytes • 30 minutes audio CD (44.1kHz, 16 bits, stereo) : 316 Mbytes • 30 minutes audio (48kHz, 20 bits, stereo) : 432 Mbyte. Nén ? Image Compression 1 Nguyen Thi Hoang Lan
2. Các tham số chất l−ợng nén ảnh • Tỷ số nén : Kích th−ớc dữ liệu ban đầu -Tỷsố: CR = ; (ví dụ 40:1) Kích th−ớc dữ liệu sau nén -Tỷsốbit : Sốbit sau khi nén Nb = (bpp) Tổng số điểm ảnh - Tốc độ dòng bít (đối với ảnh động) : bit/s • Chất l−ợng nén - Nén có mấtmátthôngtin (lossless) - Nén không mât mát thông tin (lossy) : MSE, SNR • Độ phức tạp - Về thời gian nén : Nén thời gian thực/ không thời gian thực. - Về không gian, bộ nhớ Image Compression 3 Nguyen Thi Hoang Lan
3. Các ph−ơng pháp mã hoá cơ bản không mất mát thông tin ♦ Mã loạt dài (RLE) : Dùng số đếm để thay thế các điểm giống nhau lặp lại. ♦ Mã Shannon- Fano : Dùng các cụm bit có độ dài thay đổi để mã hoá. ♦ Mã Huffman : Sử dụng đặc điểm mã hoá của Shannon- Fano với ý t−ởng : kí hiệu có khả năng xuất hiện nhiều có từ mã ngắn. ♦ Mã Lemple- Ziv : Dựa trên việc xây dựng và tra từ điển. ♦ Mã dự đoán (prediction) : Dựa trên quá trình tạo điểm tuần tự và luật dự đoán. Image Compression 5 Nguyen Thi Hoang Lan
4. Các phép biến đổi áp dụng trong nén ảnh ♦ Phép biến đổi Cosin rời rạc (DCT): biểu diễn các giá trị điểm ảnh trên miền tần số, tập trung năng l−ợng vào một số hệ số, DCT áp dụng trong các chuẩn JPEG và MPEG. ♦ Phép biến đổi Wavelet rời rạc (DWT): Sử dụng các bộ lọc thông dải xử lý phân tích đa phân giải trong phép DWT. ♦ Phép biến đổi dựa trên hình học Fractal (phép biến đổi Fractal): Sử dụng các phép biến đổi hình học. Image Compression 7 Nguyen Thi Hoang Lan
5. Phép biến đổi DCT • Phép biến đổi Cosin rời rạc DCT hai chiều : 4ε ε M −1N−1 ⎛π(2k +1)u ⎞ ⎛π(2l +1)v ⎞ X[u,v] = k l ∑∑x(k,l)cos⎜ ⎟cos⎜ ⎟ M.N k=0 l=0 ⎝ 2M ⎠ ⎝ 2N ⎠ Với x(k,l) là ma trận các khối điểm ảnh có kích th−ớc 8 x 8, Phép biến đổi cosin hai chiều đ−ợc thực hiện lần l−ợt theo hàng sau đó theo cột, đều là các phép biến đổi một chiều. • Công thức DCT một chiều : M −1 2ε l ⎛ π (2k +1)u ⎞ ε =1/ 2 khi k = 0 X (u) = x(k) cos⎜ ⎟ k M ∑ 2M k =0 ⎝ ⎠ εk =1 Với k còn lại 1 • Entropy của thông điệp S : H(S) = ∑pi log2 i pi Với pi là xác suất xuất hiện của ký hiệu Si trong S. Image Compression 9 Nguyen Thi Hoang Lan
6. Các công đoạn nén ảnh JPEG DCT Quantization Zig-zag Compressed (Entropy) 011010001011101 Coding Image Data Dòng dữ liệu ảnh Image Compression 11 Nguyen Thi Hoang Lan