Chương 1: TỔNG QUAN VỀ NÉN ẢNH TRONG TRUYỀN THÔNG 1.1 Khái quát về phương pháp nén ảnh 1.1 Phân loại ảnh số 1.1 Phân loại ảnh theo dữ liệu Ảnh nhị phân (bi-level image/ binary image): mỗi điểm ảnh chỉ biểu diễn bởi một bit và chỉ cho phép phân biệt 2 màu khác nhau. Ví dụ: các ảnh được quét bởi máy scanner sử dụng mức mật độ chỉ là hai: một cho thông tin và một cho nền. Các ứng dụng thường bao gồm: • Văn bản, các đường kẻ hay hình minh họa • Các tài liệu FAX • Đôi khi là các ảnh đồ họa với các sắc xám Ảnh đa mức xám (greyscale image): mỗi điểm ảnh biểu diễn bởi 8 bit màu và một điểm ảnh biểu diễn 256 mức giá trị của độ xám cho một màu. Ví dụ: các ảnh được quét bằng máy scanner sử dụng mức mật độ đa mức để chụp được các sắc khác nhau giữa màu đen và màu trắng.
Ảnh xám phù hợp cho ảnh y học và ảnh đồ họa đen trắng. Một số hệ thống máy tính sử dụng 16 bit, 24 bit, 36 bit hay 48 bit để biểu diễn các giá trị màu. Thông dụng nhất là dùng 24 bit để biểu diễn các giá trị màu.2 Phân loại ảnh theo tông màu Ảnh có tông màu liên tục (continuous-tone image): Loại ảnh này tương tự ảnh tự nhiên có chứa các vùng màu. Các màu này được coi như liên tục khi mắt người di chuyển theo các vùng của ảnh.
Điều này là do ảnh thường có nhiều màu hay các mức xám tương tự nhau và mắt người không dễ dàng phân biệt những thay Trang 15/125 đổi nhỏ về màu sắc của các điểm ảnh kề nhau. Các ví dụ về loại ảnh này là ảnh chụp bởi máy ảnh số hay các ảnh đồ họa hay ảnh vẽ được quét từ máy scanner Ảnh có tông màu rời rạc (discrete-tone image): còn gọi là ảnh đồ họa (graphical image) hay ảnh nhân tạo (synthetic image). Ảnh thường không có nhiễu và mờ như ảnh tự nhiên. Các điểm ảnh kề nhau thường hoặc là giống hệt nhau hoặc là khác nhau đáng kể về giá trị.
Loại ảnh này có thể chứa các đặc điểm hay điểm ảnh giống nhau lặp đi lặp lại trong ảnh. Ví dụ cho loại ảnh này là các đối tượng đồ họa hay ảnh nhân tạo, một trang văn bản, một biểu đồ hay nội dung của màn hình máy tính. Ảnh tựa hoạt hình (cartoon-like image): Loại ảnh này bao gồm các vùng màu đồng nhất nhưng các vùng liền kề có thể có màu rất khác nhau. Các vùng màu đồng nhất này là đặc điểm rất tốt cho nén ảnh.2 Nhu cầu nén ảnh trong truyền thông Các file ảnh thường có kích thước lớn do một ảnh là hai chiều và có thể hiển thị quá nhiều màu.
Trong một ảnh bitmap, mỗi điểm ảnh yêu cầu 24 bit để biểu diễn cho các màu của nó. Vấn đề ảnh kích thước lớn sẽ dẫn đến tốn kém dung lượng để lưu trữ và đặc biệt là gặp khó khăn khi truyền tải qua mạng do hạn chế của băng thông đường truyền. Chẳng hạn, một file ảnh kích thước 4”x4” được quét ở độ phân giải 300dpi (dot per inch) với 24bits/pixel thì sẽ yêu cầu lớn lơn 4MB dung lượng bộ nhớ. Ảnh này, khi truyền trên đường truyền điển hình (64k bit/giây) thì cần đến hơn một phút để truyền.
Trong khi đó, nhu cầu lưu trữ và truyền các file ảnh là rất lớn. Do đó, nhu cầu tìm ra các phương pháp nén để giảm kích thước các file ảnh trở thành vấn đề quan trọng của truyền thông. Các phương pháp nén ảnh có thể lưu trữ, biểu diễn các file ảnh với kích thước nhỏ hơn ảnh gốc là do hai nguyên nhân chính sau: • Trong file ảnh tồn tại dữ liệu dư thừa. Nếu ta loại bỏ được các dư thừa này thì có thể giảm kích thước file ảnh mà không ảnh hưởng đến nội dung thông tin trong ảnh.
• Khả năng cảm nhận của mắt người là có giới hạn và trong một giới hạn sai số cho phép, mắt người không thể phân biệt được sự khác biệt giữa ảnh nén và ảnh gốc dù cho ảnh nén có mất mát một lượng thông Trang 16/125 tin so với ảnh gốc. Mà ảnh trong truyền thông chủ yếu là để con người nhìn nên có thể chấp nhận nén mất mát thông tin. Mỗi loại ảnh chứa một lượng dư thừa nhất định nhưng nguyên nhân dư thừa khác nhau và điều này dẫn đến các phương pháp nén ảnh khác nhau. Đó là lý do vì sao có nhiều phương pháp nén khác nhau được phát triển.3 Các phương pháp nén ảnh Căn cứ vào đặc điểm ảnh khôi phục sau khi nén, người ta chia thành hai phương pháp nén ảnh chính sau: Nén không tổn hao (lossless compression): Một phương pháp nén ảnh là không tổn hao khi có thể khôi phục lại chính xác ảnh gốc từ ảnh nén, không bị mất mát thông tin.
Hạn chế của nén không tổn hao là chỉ thu được hiệu quả nén nhỏ. Nén không tổn hao được sử dụng trong trường hợp thông tin trong ảnh gốc là quá quan trọng và việc mất mát thông tin là không chấp nhận được, chẳng hạn như ảnh y tế, ảnh các văn bản. Nén có tổn hao (lossy compression): Một phương pháp nén ảnh là có tổn hao khi không thể khôi phục lại chính xác ảnh gốc từ ảnh nén. Nén có tổn hao có thể cho hiệu quả nén cao hơn nhiều so với nén không tổn hao mà vẫn đảm bảo sự mất mát thông tin là chấp nhận được do mắt người không cảm nhận được sự khác biệt giữa ảnh gốc và ảnh nén.
Với hiệu quả nén cao, nén ảnh có tổn hao phù hợp với môi trường truyền thông như các ảnh trên web.4 Các bước xử lý của một hệ thống nén ảnh trong truyền thông Hình dưới đây mô tả các bước xử lý của một hệ thống nén ảnh trong truyền thông bao gồm hai quá trình nén (compression) và giải nén (de-compression): Trang 17/125 Hình 1-1: Sơ đồ khối một hệ thống nén ảnh truyền thông: nén (a) và giải nén (b) Hình (a) mô tả quá trình nén ảnh điển hình, hình (b) mô tả quá trình giải nén điển hình. Trong quá trình nén, đầu tiên, dữ liệu ảnh được chia thành các khối có kích thước nhỏ hơn (thường các khối có kích thước 8x8 điểm ảnh), từng khối dữ liệu ảnh này sẽ được đưa vào khối biến đổi để bắt đầu thực hiện quá trình nén ảnh. Trong sơ đồ khối trên, chỉ có bước xử lý lượng hóa là gây mất mát thông tin, do đó, phương pháp mã hóa không tổn hao sẽ bỏ qua xử lý này khi nén ảnh và bỏ qua xử lý giải lượng hóa khi giải nén ảnh.1 Các bước xử lý cơ bản của quá trình nén ảnh trong truyền thông Biến đổi (Transform): Mục đích của khối biến đổi là thực hiện phép biến đổi trên dữ liệu đầu vào trong không gian quan sát để thu được không gian dữ liệu khác cho hiệu quả nén tốt hơn. Tính chất của phép biến đổi sử dụng cho mục đích nén ảnh bao gồm: • Bảo toàn thông tin: thông tin của ảnh trong không gian trước và sau phép biến đổi là như nhau, không có sự mất mát thông tin nào cả.
Phép biến đổi là một song ánh, có phép biến đổi ngược tương ứng để Trang 18/125 thu được dữ liệu chính xác như trong miền không gian ban đầu từ dữ liệu trong miền không gian đã qua biến đổi. • Giảm tương quan trong dữ liệu ảnh để giảm dư thừa dữ liệu. • Tập trung năng lượng thông tin của ảnh vào một số phần tử dữ liệu trong miền không gian mới mà không dàn trải năng lượng thông tin như trong miền không gian ban đầu của ảnh. Với các tính chất phép biến đổi ở trên, quá trình nén ảnh hay dùng các phép biến đổi sau: biến đổi cosin rời rạc (DCT - Discrete Cosine Transform), biến đổi wavelet (DWT - Discrete Wavelet Transform).
Tính chất của phép biến đổi được sử dụng là thuận nghịch, nghĩa là quá trình biến đổi này không làm mất thông tin của ảnh. Đồng thời, quá trình biến đổi cũng là quá trình quyết định chính đến khả năng nén của phương pháp nén ảnh. Lượng hóa (Quantize): Kết quả của quá trình biến đổi là các dữ liệu dưới dạng số thực hay các số có giá trị lớn nên cần nhiều bộ nhớ để lưu trữ. Quá trình lượng hóa thực hiện các phép lượng hóa vec tơ hay các phép lượng hóa vô hướng trên các kết quả dữ liệu biến đổi để thu được dữ liệu mới cần ít bit để biểu diễn hơn.
Đây là quá trình cho phép điều chỉnh độ nén trong khoảng khả năng nén của ảnh và cũng là quá trình gây mất mát thông tin duy nhất trong quá trình nén ảnh. Mã hóa (Encode): Các giá trị lượng tử hóa được áp dụng một phép mã hóa để biểu diễn dữ liệu hiệu quả hơn. Các giá trị dữ liệu được biểu diễn ở dạng dòng bit (bitstream) để đưa lên đường truyền hay lưu trữ. Các loại mã hóa thông dụng trong nén ảnh bao gồm: mã hóa loạt dài (run-length), mã hóa Huffman và mã hóa số học.2 Các bước xử lý của quá trình giải nén trong truyền thông Giải mã (De-code): Dòng bit dữ liệu của ảnh mã hóa được thực hiện giải mã bằng bộ giải mã tương ứng với loại mã hóa đã dùng khi nén ảnh.
Kết quả của quá trình giải mã sẽ tạo ra các khối dữ liệu tương ứng với đầu ra của bộ lượng hóa. Giải lượng hóa (De-quantize): Các khối dữ liệu được giải mã sẽ được áp dụng phép biến đổi ngược của phép lượng hóa đã dùng để thu được dữ liệu đã giải lượng hóa. Trang 19/125 Biến đổi ngược (Inverse Transform): Các khối dữ liệu đã giải lượng hóa được thực hiện phép biến đổi ngược của phép biến đổi đã dùng khi mã hóa và cho kết quả là dữ liệu ảnh khôi phục.2 Một số độ đo về chất lượng nén ảnh Giống như mọi hệ thống xử lý thông tin khác, các độ đo để đánh giá hiệu quả của các thuật toán nén là một yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn thuật toán được áp dụng. Để đánh giá được chất lượng ảnh nén theo các thuật toán khác nhau, ta có thể căn cứ vào một số độ đo: tỷ số nén, chất lượng khách quan, chủ quan của ảnh khôi phục, độ phức tạp tương đối của thuật toán và thời gian thực hiện.1 Tỷ số nén và tốc độ bit Tỷ số nén (compression ratio): là độ đo thông dụng nhất để đánh giá hiệu năng của thuật toán nén ảnh.