(Multimedia Communication) · Mã hóa Huffman (Huffman Coding) Minh Họa thuật toán mãhóa Huffman: 1. Đặttấtcảcác ký hiệucùng vớidòng xác suấtxuấthiệntheo

TRUYỀN THÔNG ĐA PHƯƠNG TIỆN(Multimedia Communication)

1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP.HCM

Chương 3: Nguyên ly, ky thuât va chuân nén….

Giảng viên: Ths. Trân Đăc Tôt – Khoa CNTT

Email: [email protected]

Website: www.oktot.com

Facebook: https://www.facebook.com/oktotcom/

mailto:[email protected]

http://www.oktot.com/

https://www.facebook.com/oktotcom/

MÔN HỌC: TRUYỀN THÔNG ĐA PHƯƠNG TIỆN

2Chương 3: Nguyên ly, ky thuât va chuân nén….

Chương 1: Tổng quan đa phương tiện

Chương 2: Đặc tính yêu cầu của dữ liệu đa phương tiện

Chương 3: Nguyên ly, ky thuât va chuân nén Audio, hinhanh, video

Chương 4: Truyên dữ liệu đa phương tiện trên mang máytính

Chương 5: Môt sô ưng dung truyên thông đa phương tiện

3

CHƯƠNG 3: NGUYÊN LY, KY THUÂT VA CHUẨN NÉN AUDIO, HINH ANH, VIDEO

Giới thiệu.

Nguyên ly nén dữ liệu.

Ky thuât va các nguyên tắc cơ ban của nén dữ liệu.

Ky thuât va chuân nén âm thanh.

Ky thuât va chuân nén hình anh.

Ky thuât va chuân nén Video.


4

Muc đich:

Giới thiệu nguyên lý,

Ky thuât và các chuân nén dữ liệu: âm thanh, hình anh và Video

ky thuât sô.

Yêu cầu: Sinh viên nắm vững

Các nguyên lý nén dữ liệu đa phương tiện.

Các ky thuât nén dữ liệu đa phương tiện.

Các chuân nén dữ liệu âm thanh, hình anh và video ky thuât sô

MỤC ĐÍCH – YÊU CẦU


5


Giới thiệu.




Ky thuât va chuân nén hinh anh



6

Giới thiệu

Tại sao phải nén dữ liệu?

Các File Multimedia có dung lượng rất lớn vì thế để có thể lưu trữ haytruyên đi… thì cần thiết phai làm giam dung lượng các File đến mưc cóthể.

Các File Text hay môt sô File khác cũng cần được nén lai để đáp ưng choviệc gửi Mail hay trong các ưng dung khác.

Vấn đê Băng thông mang

Cac vân đê cân giải quyêt

Các nguyên lý cơ ban trong nén dữ liệu, làm sao để đo lường hiệu suấtnén và xếp loai các ky thuât nén ?

Các ky thuât nao có thể nén tôt cho dữ liệu đa phương tiện ?

Dữ liệu gôc có thể được lấy lai chính xác sau khi nén ?

Chuân nén âm thanh, hình anh và video ?


7


Giới thiệu.







8

Nguyên lý nén dữ liệu

Mong muốn nén âm thanh, hình ảnh và video số là để tốc độ bit và

yêu câu lưu trữ có thể quản lý được. Chúng ta nén được dữ liệu nhờ

vào việc khai thác hai nhân tố chính:

Sự dư thừa dữ liệu trong âm thanh, hình anh và video sô.

Đặc tính các giác quan của con người.

1. Sự dư thừa dữ liệu

Âm thanh sô là chuỗi các giá trị lấy mẫu. Môt hình anh là môt mang haichiêu các giá trị lấy mẫu, và video là môt chuỗi hình anh phát ra theo môttôc đô nào đó.

Các giá trị lấy mẫu âm thanh hay hình anh không hoàn toàn đôc lâp. Cácgiá trị lấy mẫu lân cân ít nhiêu có tương quan với nhau. Sự tương quan nàygọi là sự dư thừa.

Loai bỏ sự dư thừa không làm thay đổi ý nghĩa của dữ liệu.


9



Sự dư thừa trong âm thanh sô

Trong hầu hết các trường hợp, các giá tri lấy mẫu âm thanh lân cân thì

tương tự như nhau.

Môt giá trị mẫu kế tiếp có thể được dự đoán ở môt mưc đô nhất định

trên cơ sở giá trị lấy mẫu hiện tai.

Ky thuât nén dùng đặc điểm này được gọi là mã hoá dự đoán

(predictive coding).


10



Sự dư thừa trong âm thanh sô

Trong tiếng nói sô, ta có môt kiểu khác của dư thừa:

Trong đam thoai/lời nói bình thường, chúng ta chỉ phát ra tiếng nói

trong môt tỷ lệ phần trăm rất thấp theo thời gian. Giữa những tiếng

nói phát ra là khoang im lặng.

Các mẫu ưng với các khoang im lặng có thể được loai bỏ mà không

anh hưởng tới ý nghĩa của câu nói.

Ky thuât nén sử dung đặc điểm này được gọi là loai bỏ khoang im

lặng (silence removal).Chương 3: Nguyên ly, ky thuât va chuân nén….

11



Sự dư thừa trong hình ảnh số: Trong hình anh sô, các mẫu lân cân trênmôt dòng quét bình thường là như nhau. Các mẫu lân cân trên nhữngđường quét gần kế nhau thì cũng tương tự nhau.

Sự tương tự này gọi là dư thừa không gian (spacial redundancy).

Dư thừa không gian được loai bỏ bằng ky thuât mã hoá dự đoán và cácky thuât khác (như là mã hoá biến đổi).

Sự dư thừa trong video ảnh số: Video sô là môt chuỗi các hình anh, nhưvây nó cũng có các dư thừa không gian.

Các hình anh lân cân nhau trong môt chuỗi video bình thường là nhưnhau.

Sự tương tự này gọi là dư thừa thời gian (temporal redundancy) và có thểbị loai bỏ bởi ưng dung ky thuât dự đoán giữa các hình anh.


12


2. Đặc tính của giác quan

Đầu cuôi sử dung audio, hình anh và video là con người.

Con người có thể chịu được môt sô lỗi / mất thông tin mà không anhhưởng đến hiệu qua truyên thông.

Theo nghĩa này các phiên ban nén không cần biểu diễn các mẫu thông tingôc môt cách chính xác.

Điêu này trái với dữ liệu chữ sô, ở đó môt sô dữ liệu mất / lỗi là khôngđược phép.

Môt cách tổng quát, tri giác con người không nhay khi môt sô ít dữ liệu bịmất/lỗi trong audio, hình anh và video.

Đô nhay tri giác khác nhau đôi với các khuôn mẫu tín hiệu khác nhau. Môtsô thông tin quan trọng đôi với nhân thưc của con người hơn những cáikhác.

Từ các đặc tính nhân thưc =>“thông tin đôc lâp trung bình”Chương 3: Nguyên ly, ky thuât va chuân nén….

13


3. Phân loại các kỹ thuật nén

Có nhiêu ky thuât dùng để nén thông tin đa phương tiện, nó được phân loaitheo nhiêu cách. Nếu phân loai trên cơ sở kết qua của ky thuât nén => Haikiểu phân loai:

Dữ liệu gôc có thể tái tao môt cách chính xác sau khi nén.

Tôc đô bít có thể là hằng sô ở ngo ra của hệ thông nén.

Kỹ thuật nén không mât dữ liệu và nén bị mât dữ liệu (losslessversus, lossy Compression techniques):

Ky thuât nén không mất dữ liệu được dùng để nén các chương trình máytính, hồ sơ pháp lý và bệnh án, theo đó không có lỗi/mất dữ liệu sau nén.Ky thuât này chỉ sử dung các thông kê dữ liệu (data redundance).

Ky thuât nén bị mất dữ liệu dùng để nén audio, hình anh và video, ở đómôt sô lỗi/mất dữ liệu có thể chấp nhân được. Ky thuât này sử dung cácthông kê dữ liệu và đặc tính nhân thưc của con người.


14



Ky thuât nén tôc đô bit không đổi và nén tôc đô bit thay đổi (CBR: Constant

Bit Rate coding - VBR: Variable Bit Rate coding)

Trong sô hoá audio/video, các mẫu được lấy trong các thời khoang bằng

nhau và biểu diễn với môt sô bit như nhau.

Khi giai nén audio/video thành các dòng bit tôc đô không đổi: Ta gọi ky

thuât mã hoá tôc đô bit không đổi (CBR).

Môt sô ky thuât nén sẽ làm giam tôc đô bit của các dòng, và ta gọi là ky

thuât mã hoá tôc đô bit thay đổi (VBR).


15



Ky thuât nén tôc đô bit không đổi và nén tôc đô bit thay đổi (CBR: ConstantBit Rate coding - VBR: Variable Bit Rate coding)

Rất quan trọng khi xếp loai môt ky thuât nén là CBR/VBR:

Trước tiên, nôi dung phương tiện thay đổi theo thời gian: Nếu phưctap, nhiêu dữ liệu được sử dung để biểu diễn. Nếu đơn gian, ít dữliệu được sử dung. Ky thuât VBR hiệu qua và cho chất lượng cao ởcùng hệ sô nén.

Thư hai, VBR khó đặc ta và mô hình hóa, khó hỗ trợ bởi hệ thôngtruyên thông đa phương tiện.

Hai nhân tô này dùng trong mô ta khi thiết kế và phát triển hệthông đa phương tiện.


16


4. Đo lường hiệu năng nén

Hiệu năng của môt ky thuât nén đo bằng môt tâp các tham sô.

Hệ sô nén (compression ratio): là tỷ sô giữa sô lượng dữ liệu gôc và sôlượng dữ liệu sau khi nén.

Chất lượng tái tao phương tiện (reconstructed media quality): Khi sử dungky thuât nén bị mất dữ liệu ta lưu ý: khi hệ sô nén cao thì chất lượng táitao phương tiện thấp.

Đô phưc tap trong cài đặt (Implementation complexity): Càng đơn giantrong cài đặt càng tôt.

Tôc đô nén (compression speed): Nhanh là tôt.

Tôc đô giai nén (decompression speed): Nhanh là tôt.

Khi tôc đô nén và giai nén bằng nhau ta có ky thuât nén đôi xưng(symmetric compression techniques), ngược lai ta có ky thuât nén khôngđôi xưng (asymmetric compression techniques).


17


Giới thiệu.







18

Kỹ thuật va cac nguyên tắc cơ bản của nén dữ liệu

Ky thuât nén không mất dữ liệu (Lossness)

Dữ liệu gôc có thể phuc hồi lai hoàn toàn

Tỷ lệ nén thông thường có thể đat được từ 2:1 đến 50:1

Nén không mất dữ liệu được sử dung để nén các chương trình máy tính,

các văn ban luât pháp và các bệnh án. Nó cũng được sử dung kết hợp với

ky thuât nén mất dữ liệu để đat các hệ sô nén cao trong thông tin đa

phương tiện.

Các ky thuât nén không mất dữ liệu khai thác “tính dư thừa thông kê”

(statisticals redundancies) trong dữ liệu được nén.


19


Ky thuât nén mất dữ liệu (Lossy)

Có sự khác biệt giữa dữ liệu gôc và dữ liệu được phuc hồi lai sau khi nén

Có sử dung các đặc điểm tâm sinh lý của thính giác và thị giác của con

người trong việc nghiên cưu cho các giai thuât nén.

Tỷ lệ nén đat cao hơn so với các giai thuât nén không tổn hao (từ 100:1)

Các giai thuât nén điển hình: JPEG, MPEG

Nén MP3, Photograph Image, Video


20

Ta dùng thuât ngữ “ký hiệu” (symbol) hoặc “ký tự” (charactere) để chỉ cácký tự văn ban (text characteres), giá trị sô (numbers), giá trị mẫu (samplevalues).

Các giai thuât nén điển hình:

Mã hóa entropy (entropy coding – Huffman code)

Mã hóa đô dài run (run-length coding)

Mã hóa Lempel-Ziv-Welch (LZW coding)

Ma sô học

…



21

1. Mã hoá Entropy

Đo lường thông tin

Các ký hiệu khác nhau chuyển tai môt lượng thông tin khác nhau phuthuôc vào xác suất xuất hiện của nó.

Ký hiệu với xác suất xuất hiện cao tai môt lượng thông tin nhỏ.

Ký hiệu với xác suất xuất hiện thấp tai môt lượng thông tin lớn.

Lượng thông tin I được tai trong môt ký hiệu với xác suất xuất hiện pđược định nghĩa bởi: I = log(1/p)

Đơn vị của thông tin là bit, xác suất là các sô thực giữa 0 và 1.

Nếu xác suất p=1 thì log2(1/p)=0. Điêu đó có nghĩa là ký hiệu có xácsuất xuất hiện bằng 1, không mang bất kỳ thông tin mới nào.

Nếu xác xuất rất nhỏ thì log2(1/p) trở nên rất lớn. Như vây, các kýhiệu ít khi xuất hiện sẽ mang môt lượng rất lớn thông tin.



22

1. Mã hoá Entropy


Khái niệm này của thông tin hết sưc quan trọng trong nén dữ liệu. Chiêudài mã nén lý tưởng của môt ký hiệu trong nén không mất dữ liệu bằngvới sô bit thông tin của ký hiệu. Các ky thuât nén nhắm tới muc tiêu này.

Thông tin trung bình của mỗi ký hiệu trong môt tâp tin được gọi làentropy H và được định nghĩa bởi công thưc:

Vơi si : Ký hiệu phân biệt thứ i

p(si): Xác suất xuất hiện ký hiệu si

N : Sô các ký hiệu phân biệt trong file



23

1. Mã hoá Entropy


Entropy là giới han dưới cho nén không mất dữ liệu: Khi xác suất xuất

hiện của mỗi ký hiệu là cô định, mỗi ký hiệu sẽ được biểu diễn với trung

bình tôi thiểu là H bit. Các bit được nén gần với entropy H cho hiệu qua

nén tôt hơn (với ky thuât nén không mất).

Ky thuât mã hóa dựa trên “đô dài mã hóa của các ký hiệu khác nhau thay

đổi theo lượng thông tin mà nó tai” được gọi là mã hóa entropy.



24

Mã hóa Huffman (Huffman Coding)

Hầu hết mã hoá entropy thường được dùng là mã hoá Huffman. Nó gánmôt sô ít bit cho các ký hiệu xuất hiện nhiêu và nhiêu bit cho các ký hiệu ítxuất hiện. Nó có hiệu qua khi các xác suất xuất hiện của các ký hiệu khácnhau rất nhiêu và thường được dùng kết hợp với kế hoach mã hoá.

Gia sử môt file gồm 1000 ký tự, các ký tự trong file là e, t, x, và z xác suấtxuất hiện của chúng trong file lần lượt là 0.8, 0.16, 0.02, và 0.02.

Biểu diễn bình thường (8 bits/ký tự): Như vây ta cần 8000 bit để biểudiễn toàn bô file.

Trong mã hoá Huffman, ta dùng sô lượng

bit khác nhau để biểu diễn các ký tự.

Tổng sô bit yêu cầu là:

1000(1*0.8+2*0.16+3*0.02+3*0.02)=1240 bit


Symbol Probability Code

e 0.8 1

t 0.16 01

x 0.02 001

z 0.02 000


25


Minh Họa thuât toán ma hóa Huffman:

1. Đặt tất ca các ký hiệu cùng với dòng xác suất xuất hiện theo thư tự nhỏ ởdưới và lớn ở trên.

2. Chọn hai nút có xác suất xuất hiện nhỏ nhất, tao nút cha của chúng với hainhánh gán nhãn là 0 và 1.

3. Nút cha “đai diện” cho hai nút con với xác suất xuất hiện là tổng xác suấtcủa hai con.

4. Lâp lai bước 2. và bước 3. cho tới khi tất ca các ký hiệu nược nôi vào cây.Nút cuôi cùng tao ra gọi là nút gôc (root node)

5. Bắt đầu từ nút gôc, gán bit 1 cho nhánh trên và bit 0 cho nhánh dưới chotất ca các nút.



26

6. Mã của mỗi ký hiệu cóđược bằng kết hợp các mã từnút gôc qua các nhánh đếnký hiệu.

Trong ví du trên, tổng xácsuất của hai ký hiệu có xácsuất nhỏ nhất luôn nhỏhơn xác suất của ký hiệukế tiếp.

Tuy nhiên khi xác suấtkhác biệt giữa các ký hiệukhông đủ lớn, mã Huffmancó thể giông như mã hoáđồng dang.



27


Mã hoá Huffman có hai thuôc tính quan trọng:

Mã hoá Huffman tao ra các mã chặt (compact codes). Không tìm được

môt mã sô nguyên nào cho hiệu qua hơn mã chặt này.

Chuỗi ký hiệu được mã hoá Huffman luôn được giai mã duy nhất.



28


Giai ma Huffman

1. Đọc vào dòng các bit môt cách tuần tự và chuyển sang cây mã đến khi

môt nút lá được tìm thấy.

2. Khi môt nút lá được xác định, đưa ra ký tự tương ưng đa được mã hoá.

3. Khi đọc vào bit kế tiếp, bắt đầu trở lai với gôc của cây mã.



29

2. Mã hóa độ dài run (Run-Length Coding)

Mã hoá run-length là phương pháp nén dữ liệu dùng để rút gọn môt cách tựnhiên môt chuỗi ký tự lâp lai bất kỳ.

Dãy xuất hiện lặp lai của môt ký tự gọi là môt run.

Sô ký tự lặp lai gọi là đô dài run (run-length)

Môt run được mã hóa bởi bô ba: với

Sc: Ký tự đặc biệt chỉ mã hoá run-legth được dùng.

X : Ký tự được lâp lai trong run, C : Sô ký tự lâp lai/chiêu dài run (run-length)

Ví du: eeeeeeetnnnnnnnn được mã hóa đô dài run là: @e7t@n8

Sô ký tự “file gôc” = 16; sô ký tự “file nén” = 7.

Lưu ý khi ký tự chỉ xuất hiện 1 lần thì không cần ký tự đặc biệt ‘@’ và đôdài run-length (chỉ xuất hiện chính ký tự đó).


Sc X C


http://dreasgrech.com/upload/runlength/

30

ZLC (Zero Length Code)

Nếu trong môt thông điệp xuất hiện các chuỗi ký tự 0, có thể thay thế bởimôt ký tự và tần suất xuất hiện.

Cần phai có môt mã dành riêng để biểu thị rằng khi nào chuỗi được thaythế xuất hiện.

Ví du: Cho chuỗi ký tự sau

894000000000000000000000000000000

Code: F – 0

Kết qua: 894F30



31

ZLC (Zero Length Code)

Đôi tượng của ZLC

Âm câm (Silence), khoang dừng hôi thoai trong trong nén âm thanh

Bitmaps

Khoang trông trong văn ban, chương trình nguồn

Backgrounds của anh (Image)



32

3. Mã hóa Lempel-Ziv-Welch (LZW coding)

• Được Jacob Braham Ziv đưa ra lần đầu tiên năm 1977, sau đó phát

triển thành một họ giải thuật nén từ điển là LZ.

• Năm 1984, Terry Welch cải tiến giải thuật LZ thành một giải thuật

tốt hơn: LZW

• Dùng để giảm dư thừa trong pixel

• Không cần biết trước xác suất phân bố của các pixel

• Thường được dùng để nén các loại văn bản, ảnh đen trắng, ảnh màu,

ảnh đa mức xám... Và là chuẩn nén cho các dạng ảnh GIF và TIFF.



33


Mã hoá LZW làm việc bằng cách xây dựng tự điển (dictionary) của các câu

(nhóm của môt hoặc nhiêu ký tự) từ dòng dữ liệu đầu vào.

Khi môt câu (phrase) xuất hiện, phương tiện nén kiểm tra xem nó đa có

trong tự điển hay chưa ?

Nếu môt câu đa tồn tai trong tự điển, nó đưa ra thẻ bài (token) chỉ

thư tự tự điển của câu và thay thế câu bởi token.

Nếu chưa, câu đó được thêm vào tự điển và môt thẻ bài (token) mới

được tao và đưa ra thay thế câu đó bởi thẻ bài.



34


LZW làm việc rất tôt trên dữ liệu có sự lâp lai của nhóm các ký tự như các

file văn ban. Môt trong các nhân tô tác đông đến hiệu qua nén LZW là

chiêu dài của token. Chiêu dài token lớn sẽ áp dung tôt cho file lớn và

ngược lai.

Ví du: Môt văn ban có 10.000 ký tự (80.000 bit), trong file có 2.000 từ/câu,

trong đó 500 từ / câu khác nhau (cần 9 bit cho mỗi token của tự điển)

=> File sau nén dùng mã hoá LZW = 18.000 bit.



35


Phương pháp trong nén LZW

Từ điển được xây dựng song song với quá trình đọc dữ liệu vào.

Đô dài cho phép của từ mã : 12bits (4096).

0..255: mã hoá ký tự trong bang mã ASCII.

256: mã xoá

257: mã kết thúc (EOI)

258..4096: mã cho mẫu lặp.



36


Đôi tượng của LZW

Nén các loai văn ban

Nén anh đơn mưc xám

Nén anh đa mưc xám



37

4. Ma số hoc (Arithmatic Code)

Tai sao phai dùng Mã sô học ?

Mô ta chính xác tần suất xuất hiện của ký tự.

Mô ta thông điệp bởi môt dấu chấm đông trong [0,1].

Dấu chấm đông ngắn nhất được lựa chọn.



38

4. Ma số hoc (Arithmatic Code)

Giai thuât Mã sô học

1. Bắt đầu với ký tự đầu tiên của dòng dữ liệu vào, với khoang giá trị hiện

thời của chính ký tự này là [0,1].

2. Đọc ký tự tiếp theo, chia khoang giá trị hiện thời theo tần suất xuất hiện

của ký tự này.

3. Nếu chuỗi dữ liệu kết thúc, chuyển sang bước 4. Ngược lai quay lai bước 2

4. Tai khoang giá trị kết thúc, chọn sô dấu chấm đông nhỏ nhất (cân dưới) là

giá trị mã hoá của chuỗi ký tự



39


Giới thiệu.




Ky thuât va chuân nén hình anh.



40


Giới thiệu.




Ky thuât va chuân nén hinh anh.



41

Chuẩn nén audio

MP3: ra đời năm 1980 từ viện nghiên cưu Fraunhoufer Institute (Đưc).

– MP3 là nhóm MPEG-1 lớp 3 cung cấp chất lượng audio gần giống

với chất lượng CD ở tốc độ bit thấp

– MP3 hỗ trợ các tần số lấy mẫu khác nhau như: 32kHz; 44,1kHz;

48kHz; tốc độ bit có thể thay đổi từ 32 đến 448kbps

ACC: Ra đời năm 1997 từ Fraunhofer Institue (Đưc) kết hợp với môt sô

công ty như AT&T, Sony, Dolby, là định dang cai tiến của MP3.

OGG: Là định dang nguồn mở được Xiph.org Foundation đê xuất năm

1993, nén tôt và có chất lượng ở tôc đô bit thấp.


Kỹ thuật va chuẩn nén âm thanh

42

Chuẩn nén audio

WMA: Định dang âm thanh của Microsoft, ra mắt năm 1999, trên lý

thuyết có thể nén 96 kbps với chất lượng của MP3 128 kbps. WMA cũng

phổ biến trong thế giới âm thanh phát trực tuyến.

Realaudio: Định dang của công ty RealNetworks, chủ yếu dùng cho phát

nhac trực tuyến, định dang đầu tiên ra đời năm 1995, đến nay đa có

RealAudio 10



43

MPEG-1



44


Giới thiệu.







45

Cac kỹ thuật nén ảnh không tổn thât phổ biên

WinZip: Dựa trên thuât toán Lempel-Ziv được phát minh cách đây 30

năm.

GIF (Graphic Interchange Format): Dựa trên thuât toán LZ nâng cao, tao

ra bởi Welch năm 1983.

PNG (Portable Network Graphics)


Kỹ thuật va chuẩn nén hình ảnh

Bộ chuyển

đổi

Bộ lượng

tử hóa

Tín hiệu

nén

Bộ mã

hóa

Tín hiệu

gôc

46

Cac tiêu chuẩn nén ảnh

JPEG (The Joint Photographic Expert Group): dung cho nén anh tĩnh, phát

triển bởi sự kết hợp giữa ITU-TS (the International Telecommunications

Union-Telecommunication Sector) va ISO (International Standards

Organization)

MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7: do Uy ban ISO IEC/JTC1/SC29-

/WG11 phát triển cho ma hoá kết hợp giữa video va audio.

H.261: do Nhóm nghiên cưu XI phát triển va được biết rông rai như tiêu

chuân ma hoá video cho các dịch vu nghe nhin tôc đô nx 64Kbps.

ITU-TS H.263 cho các ưng dung điện thoai thấy hinh tôc đô dưới 64Kbps.


Kỹ thuật va chuẩn nén hình ảnh

TỔNG QUAN JPEG 2000

• Ảnh số hóa ngày càng phổ biến và yêu cầu chất

lượng ngày càng cao, ngoài ra còn có các nhu cầu

về xử lí ảnh kéo theo

• Nén hình ảnh không chỉ làm giảm dung lượng mà

còn phải cho phép tách ghép để sắp xếp xử lí và

đáp ứng các nhu cầu trên các thiết bị cụ thể

• Yêu cầu về hiệu suất nén với tỉ số nén cao

SỰ PHÁT TRIỂN CỦA JPEG 2000 LÀ TẤT YẾU

JPEG-2000 có tỉ lệxuyên âm thấp hơn

hẳn công nghệJPEG truyền thống

Cho phép tách cácphân giải khácnhau, các miền

quan tâm và đưa rađược một dòng bit

nén đơn

JPEG-2000 sửdụng kĩ thuật mãhóa dạng sóng rờirạc DWT-Discrete Wavelet Transform

TỔNG QUAN JPEG 2000

ƯU ĐIỂM CỦA JPEG2000 SO VỚI JPEG

Sử dụngđược vơi

truyền dẫn vàhiển thị lũytiến về chấtlượng, độ

phân giải, cácthành phânmàu có tính

định vị khônggian

Sử dụng mộtcơ chế nén

ảnh cho cả 2 dạng thứnén(có tổn thất

và không tổnthất)

JPEG2000 cóthể đưa ra tỷlệ nén cao

hơn nhiều so vơi JPEG. Tỷlệ nén có thểlên tơi 200:1

Có khả năngmã hóa ảnhvơi tỉ lệ néntheo từngvùng khácnhau (ROI)

Chuẩn JPEG2000 và nén ảnh màu

• JPEG2K sử dụng phép biến đổi wavelet và các phương pháp

đặc biệt để có được ảnh nén tối ưu nhất

• Cho chất lượng tốt nhất khi sử dụng nén ảnh tĩnh

• Sử dụng được với truyền dẫn và hiển thị lũy tiến về chất

lượng, độ phân giải.

• Truy cập và giải nén tại mọi thời điểm trong khi nhận dữ liệu

• Giải nén từng vùng ảnh mà không giải nén toàn bộ ảnh

CHUẨN JPEG2K

Các bước nén ảnh trong JPEG 2000

Sơ đồ nén và giải nén trong jpeg 2000

CHUẨN JPEG2000 VÀ NÉN ẢNH MÀU

Xử lý

trước biến

đổi

Mã hóa

Biến đổi liên

thành phầnBiến đổi riêng

thành phầnLượng tử

hóa

Ảnh

nén

• Các bước thực hiện nén ảnh theo chuẩn JPEG2K


BƯỚC 1: Xử lý trước biến đổi

Xử lý trước biến đổi chính là giai đoạn đảm bảo dữ liệuđưa vào nén ảnh có dạng đối xứng qua 0


Bước 2: biến đổi liên thành phần

Loại bỏ tính tươngquan giữa các thành

phần của ảnh

Chuyển từ RGB sang YCrBr sử dụng

ICT và RCT

Làm tăng hiệu quảnén


Bươc 3: Biến đổi riêng thành phân (biến đổi Wavelet)

Sử dụng biến đổi wavelet. Chia tín hiệu thành các băng

con và mỗi băng sẽ đượcmã hóa riêng rẽ

Thường sử dụng hàmwavelet Daubechies


BƯỚC 4 : Lượng tử hóa

Cho phép đạt tỉ lệ nén cao hơnbằng cách thể hiện các giá trị

biến đổi với độ chính xác tươngứng cần thiết với mức chi tiết

của ảnh cần nén.

Các hệ số biến đổi sẽ đượclượng tử hoá theo phép lượng

tử hoá vô hướng


Bước 5 : Mã hóa

JPEG-2000 cho phép sử dụngnhiều phương pháp mã hóa

khác nhau

Trong thực tế sử dụng 2 phương pháp phổ biến là

SPIHT và EZW


SPIHT

Là viết tăt của Set Partitioning in

Hierarchical Trees

-phương pháp mã hoá phân cấp theo

phân vùng

SPIHT được thiết kế tôi ưu cho truyền

dẫn luy tiến

Sử dụng ky thuât embedded coding

- Có nghĩa là: một ảnh saunén vơi kích cỡ (lưu trữ) lơn

(tỷ lệ nén thấp) sẽ chứa chínhdữ liệu sau nén của ảnh cókích cỡ (lưu trữ) nhỏ (tỷ lệ

nén cao)


EZW

Viết tăt củaEmbedded

Zerotree Wavelet Encoder

Cũng dựa trênphương pháp mã

hóa lũy tiến

Phương pháp nàychủ yếu dựa trênkhái niệm về câyzero (zerotree).

CHUẨN JPEG2000 VÀ NÉN ẢNH MÀU

Xử lý sau

biến đổi

Giải mãBiến đổi

ngược liên

thành phần

Biến đổi

ngược riêng

thành phần

Gải lượng

tử hóa

Ảnh

nén

• Giải nén: Làm ngược lại các bước trên

Các chuẩn nén ảnh hiện nay

Các định dạng ảnh và tỉ lệ nén:

1600x1200 5760KB

BMP 5626KB

TGA 5626KB

PGM 5626KB

PBM 5626KB

TIF 5565KB

PNP 4405KB

XPM 3759KB

GIF 1802KB

JPEG 754KB

Ưu điểm của chuẩn nén JPEG2k

JPEG và JPEG2k

JPEG và JPEG2k

66


Giới thiệu.







Các chuẩn nén video

MPEG

• MPEG-1 ~ 1-1.5Mbps (early 90s)– For compression of 320x240 full-motion video at rates around

1.15Mb/s

– Applications: video storage (VCD)

• MPEG-2 ~ 2-80Mbps (mid 90s)– For higher resolutions

– Support interlaced video formats and a number of features for HDTV

– Address scalable video coding

– Also used in DVD

• MPEG-4 ~ 9-40kbps (later 90s)

– For very low bit rate video and audio coding

– Applications: interactive multimedia and video telephony

• MPEG-21 ~ ongoing

MPEG

70

MPEG-7

• To serve the need of audiovisual content-based retrieval (or audiovisual object

retrieval) in applications such as digital libraries.

• The formal name Multimedia Content Description Interface.

71

MPEG-7 and Multimedia Content Description

• MPEG-7 has developed Descriptors (D), Description Schemes (DS) and Description

Definition Language (DDL). The following are some of the important terms:

– Feature - characteristic of the data.

– Description - a set of instantiated Ds and DSs that describes the structural and

conceptual information of the content, the storage and usage of the content, etc.

– D - definition (syntax and semantics) of the feature.

– DS - specification of the structure and relationship between Ds and between DSs.

– DDL - syntactic rules to express and combine DSs and Ds.

• The scope of MPEG-7 is to standardize the Ds, DSs and DDL for descriptions. The

mechanism and process of producing and consuming the descriptions are beyond the

scope of MPEG-7.

• Tiêu chuẩn MPEG là sự kết hợp giữa nén trong ảnh và nén liên ảnh.

• Phương pháp nén có tổn hao dựa trên sự biến đổi DCT

• Bu chuyển động.

• MPEG dung biểu diên màu bằng YCrCb.

MPEG

74

1. Giai thích tai sao ta có thể nén file văn ban không mất bất kỳ thông tin

nào.

2. Giai thích tai sao ta có thể nén âm thanh và video sô với hệ sô nén cao

hơn các tài liệu dang văn ban.

3. Ky thuât nén mất và không mất là gì? Các ưng dung nào sẽ được sử

dung? Tai sao?

4. Chúng ta đánh giá hiệu qua môt ky thuât nén như thế nào? Các đặc tính

được dùng để chọn ky thuât nén trong các ưng dung videophony ở tôc đô 64

Kbit/s.

5. Nguyên tắt mã hoá Huffman là gì?

CÂU HỎI BAI TÂP


75

Chúng ta đa giới thiệu nhiêu ky thuât nén hình anh và âm thanh. Vì videoyêu cầu nhiêu băng thông, các ky thuât nén hình anh và video được nhấnmanh. Để có được môt hệ sô nén cao tai môt vài chất lượng hình anh, môttổ hợp của các ky thuât này đa được ưng dung trong các hệ thông thựchành. Việc chọn môt phương pháp nào đó phu thuôc rất nhiêu vào ưngdung. Năm chuân nén quôc tế cho mã hóa nghe nhìn đa được đê nghị chocác ưng dung khác nhau. Kha năng và ưng dung chính có thể tóm tắt nhưsau:

JPEG: Nén anh tỉnh, màu, trắng đen, video chuyển đông.

H.261: Nén video trong Videophony, videoconferencing.

MPEG-1: VHS-quality video (1.5 Mbps), video storage applications – MPEG-2: Studio-quality video (4 Mbps), HDTV (20 Mbps).

MPEG-4: very-low-bit-rate video applications, personal videophony.

MPEG AUDIO (MPEG-1, 2, 4): Nén âm thanh CD-quality.

H.263: Nén video cho videophony (64 Kbps) mobile communication.

JBIG: Nén anh nhị phân (bilevel image) facsimile transmission.

TÓM LƯỢC BAI HỌC


CAM ƠN

76

Một số nội dung môn hoc được tham khảo từ:

Jerry D. Gibson, Multimedia Communications, Academic Press, 2001.

Bai giang Truyên thông đa phương tiện, ĐH Cần Thơ.

Bai giang Truyên thông đa phương tiện, Học Viện KTQS.

77

Câu hỏi ?

Ý kiên ?

Đê xuât ?

Documents

(Multimedia Communication) · Mã hóa Huffman (Huffman Coding) Minh Họa thuật toán mãhóa Huffman: 1. Đặttấtcảcác ký hiệucùng vớidòng xác suấtxuấthiệntheo