I. Thiết kế phương pháp nén ảnh
Khóa luận tập trung vào thiết kế phương pháp nén ảnh hiệu quả trên phần cứng Microshift. Phương pháp này kết hợp giữa nén mất mát và không mất mát, nhằm giảm dung lượng ảnh mà vẫn đảm bảo chất lượng. Kỹ thuật nén ảnh được áp dụng bao gồm lượng tử hóa, dự đoán nội bộ và mã hóa Golomb. Quá trình thiết kế được mô tả chi tiết từ việc xử lý ảnh thô bằng Matlab đến việc triển khai trên phần cứng.
1.1. Lượng tử hóa và dự đoán nội bộ
Quá trình lượng tử hóa giảm số bit biểu diễn mỗi pixel, tạo ra các giá trị lượng tử. Dự đoán nội bộ sử dụng các pixel lân cận để dự đoán giá trị pixel hiện tại, giúp giảm thông tin dư thừa. Phương pháp này được thực hiện trên phần cứng Microshift, đảm bảo tốc độ xử lý cao.
1.2. Mã hóa Golomb và Run length
Mã hóa Golomb và Run-length được sử dụng để nén sâu hơn các dữ liệu đã được lượng tử hóa. Các chuỗi bit nhị phân được tạo ra từ quá trình này, giúp giảm đáng kể dung lượng ảnh. Phương pháp này đạt tỉ lệ nén 1.5 bit/pixel, hiệu quả hơn so với các thuật toán nén ảnh trên chip khác.
II. Hiện thực phương pháp nén ảnh
Phương pháp nén ảnh được hiện thực trên phần cứng Microshift, với các khối chức năng như Microshift, Line Buffer, và Texture Vector Calculator. Quá trình hiện thực bao gồm mô phỏng từng khối trên phần mềm Matlab và triển khai trên phần cứng sử dụng Quartus và Modelsim. Kết quả mô phỏng cho thấy thiết kế đạt tần số tối đa 172 MHz, đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý.
2.1. Mô phỏng từng khối chức năng
Các khối chức năng như Microshift, Line Buffer, và Texture Vector Calculator được mô phỏng chi tiết trên Matlab. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của từng khối trong việc xử lý và nén ảnh. Các waveform được ghi lại và phân tích để đảm bảo tính chính xác của thiết kế.
2.2. Triển khai trên phần cứng
Thiết kế được triển khai trên phần cứng Microshift sử dụng Quartus và Modelsim. Kết quả triển khai cho thấy thiết kế đạt tần số tối đa 172 MHz, đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý. Các thông số như PSNR, SSIM, và BPP được đánh giá để đo lường hiệu quả của phương pháp nén.
III. Phương pháp nén ảnh hiệu quả trên phần cứng Microshift
Phương pháp nén ảnh được đề xuất trong khóa luận đạt hiệu quả cao trên phần cứng Microshift. Thiết kế kết hợp giữa lượng tử hóa, dự đoán nội bộ, và mã hóa Golomb, giúp giảm dung lượng ảnh mà vẫn đảm bảo chất lượng. Kết quả mô phỏng và triển khai cho thấy phương pháp này hiệu quả hơn so với các thuật toán nén ảnh trên chip khác.
3.1. Tối ưu hóa nén ảnh
Phương pháp nén ảnh được tối ưu hóa để đạt hiệu quả cao trên phần cứng Microshift. Các kỹ thuật như lượng tử hóa, dự đoán nội bộ, và mã hóa Golomb được kết hợp để giảm dung lượng ảnh mà vẫn đảm bảo chất lượng. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này đạt tỉ lệ nén 1.5 bit/pixel.
3.2. So sánh với các phương pháp khác
Phương pháp nén ảnh được so sánh với các thuật toán nén ảnh trên chip khác như JPEG và 2D-Discrete Wavelet. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất hiệu quả hơn về tỉ lệ nén và tốc độ xử lý. Thiết kế đạt tần số tối đa 172 MHz, đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý trong các ứng dụng thực tế.
IV. Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính
Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính tập trung vào thiết kế và hiện thực phương pháp nén ảnh hiệu quả trên phần cứng Microshift. Nghiên cứu này đóng góp vào lĩnh vực công nghệ nén ảnh, cung cấp một giải pháp hiệu quả cho việc nén ảnh trên phần cứng. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong các hệ thống giám sát, y học, và truyền thông.
4.1. Đóng góp của khóa luận
Khóa luận đóng góp vào lĩnh vực công nghệ nén ảnh bằng cách đề xuất một phương pháp nén ảnh hiệu quả trên phần cứng Microshift. Nghiên cứu này cung cấp một giải pháp hiệu quả cho việc nén ảnh trên phần cứng, đáp ứng nhu cầu về tốc độ xử lý và chất lượng ảnh.
4.2. Ứng dụng thực tế
Kết quả nghiên cứu của khóa luận có thể ứng dụng trong các hệ thống giám sát, y học, và truyền thông. Phương pháp nén ảnh hiệu quả trên phần cứng Microshift giúp giảm dung lượng ảnh mà vẫn đảm bảo chất lượng, đáp ứng nhu cầu truyền tải và lưu trữ ảnh trong các ứng dụng thực tế.
