Chương 1: Trình bày về tông quan dé tài, tính cấp thiết của dé tài cũng như nghiên cứu nổi bật liên quan đến dé tài của nhóm. e_ Chương 2: Giới thiệu cơ bản về lý thuyết của các kỹ thuật liên quan đến nén ảnh. e Chương 3: Dua ra thiết kế tong quan của hệ thống, sau đó tập trung đi sâu vào thiết kế chi tiết các thành phan trong thiết kế hệ thống. e Chương 4: Mô phỏng từng khối của thiết kế, tổng hợp kết qua phan cứng, phần mềm và so sánh với các công trình liên quan.
e Chương 5: Tổng kết, đưa ra kết luận, những khó khăn gặp phải và hướng phát triển tiếp theo của đề tài. GIỚI THIỆU TONG QUAN DE TAI 1. Đặt van đề Trong xã hội hiện nay, khi công nghệ thông tin (CNTT) ngày càng phát triển và tác động và mọi mặt của cuộc song, một trong những nhu cầu lớn của CNTT là việc truyền tải và lưu trữ thông tin. Nếu chi đơn thuần là truyền tải và lưu trữ dữ liệu gốc thì dung lượng lưu trữ (hay băng thông) sẽ rất cao và gây nên sự tiêu tốn tài nguyên.
Dé giải quyết van dé này, nhóm đã nghiên cứu đến các thuật toán nén dữ liệu nhằm hướng tới việc sử dụng ít dung lượng hơn nhưng dit liệu gốc vẫn thé hiện được chính xác hay tương đối chính xác dữ liệu gốc ban đầu. Nén dữ liệu rất quan trọng, giúp giảm tải tài nguyên lưu trữ. Tuy nhiên, việc nén dit liệu cần tiêu tốn tài nguyên vào việc nén và giải nén, đòi hỏi nhiều hơn về phần cứng và xử lý. Tuy nhiên, với sự phát triển của khoa học công nghệ, năng lực tính toán của thiết bị ngày càng cao, và nén dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng và được ứng dụng rộng rai.
UHD'‹ 5K UHD-“ < -I- 1080p 720p SD 8K 6K 4K 2K Hình 1.1: Mô ta sự phát triển độ phân giải của anh Nén ảnh là một trong những mảng nghiên cứu quan trọng trong nén dữ liệu, đây là ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác. Khi các công nghệ truyền thông trên thế giới ngày càng tiên tiến và hiện đại, kích thước các bức anh hay video tăng lên theo.1 mô tả về sự phát triển của độ phân giải ảnh. Do đó nén ảnh hay video đang được tập trung nghiên cứu và phát triển vì những ứng dụng thực tiễn của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau [1]. Giới thiệu nén ảnh Cùng với sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số, công nghệ nén ảnh ngày càng quan trọng trong các ứng dụng khác nhau.
Một hình ảnh thường bao gồm một khối lượng lớn dữ liệu, nó yêu cầu không gian nhớ rộng và mat nhiều thời gian cho việc di chuyên hình ảnh từ nơi này đến nơi khác. Nén ảnh là một kỹ thuật mã hóa các ảnh số hóa nhằm giảm số lượng các bit đữ liệu cần thiết dé biéu diễn ảnh. Mục đích là giảm đi những chi phí trong việc lưu trữ và thời gian dé truyền anh đi xa trong truyền thông nhưng vẫn đảm bảo được chất lượng ảnh [2]. Nén ảnh thực hiện được là do một thực tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có trật tự, tô chức.
Vì thế nếu khai thác được tính trật tự, cầu trúc đó thì sẽ biết phần thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh dé biểu diễn và truyền đi với số lượng ít bit hơn so với ảnh gốc mà vẫn đảm bảo tính đầy đủ của thông tin. Ở bên nhận, quá trình giải mã sẽ tổ chức, sắp xếp lại được bức ảnh xp xi gần chính xác so với ảnh gôc nhưng vẫn thỏa mãn chât lượng yêu câu. Các khái niệm cơ bản 1. Pixel (Picture element): Phan tir anh.
Ảnh trong thực tế là một anh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Dé có thé xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hóa ảnh. Như vậy một ảnh là một mảng tập hợp các pixel. Mỗi pixel có một cặp tọa độ x, y và biểu diễn một điểm màu.
Màn hình máy tính có nhiều loại độ phân giải khác nhau như: 320 x 200, 640 x 350, 1024 x 768,. Mức xám (Gray level) Mức xám là kết quả sự mã hóa tương ứng của mỗi cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá tri sô - kêt quả của quá trình lượng hóa.2 mô tả các mức xám được tham chiếu với từng độ rộng pixel khác nhau trong ảnh. Bit depth Gray levels 2 bit 4 4 bit 16 6 bit 64 7 bit 128 8 bit 256 10 bit 1,024 Hình 1.2: Mô tả số lượng bit dé thể hiện các mức xám khác nhau 1. Dữ liệu Trong một bài toán, dữ liệu bao gồm một tập các phần tử cơ sở gọi là dữ liệu nguyên tử.
Nó có thé là một chữ số, một ký tự. nhưng cũng có thé là một con số, một từ. điều đó phụ thuộc vào từng bài toán. Nén dữ liệu Nén dữ liệu là quá trình giảm dung lượng thông tin “dư thừa” trong dit liệu gốc và làm cho lượng thông tin thu được sau nén thường nhỏ hơn dữ liệu gốc rất nhiều.
Do vậy, tiết kiệm được bộ nhớ và giảm thời gian trao đổi dữ liệu trên, mang lại thông tin mà lại cho phép khôi phục lại dữ liệu ban đầu. Tỷ lệ nén - CR Ty lệ nén (Compression Ratio) là một trong các đặc trưng quan trọng của mọi phương pháp nén. Tỷ lệ nén được định nghĩa như sau: CR = 1/r*100%, với r là tỷ số nén được định nghĩa: r = kích thước dữ liệu gốc / kích thước dữ liệu nén. Như vậy hiệu suất nén = (1 — CR)*100%.
Don vi cua tỉ lệ nén — CR là bit/pixel và được gọi tắt là BPP. Tỉ lệ nén trong nén ảnh, video: Đối với ảnh tĩnh, kích thước chính là số bit biểu diễn toàn bộ bức ảnh. Đối với ảnh video, kích thước chính là số bit để biéu diễn một khung hình video (video frame). Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu - PSNR Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio) là một thuật ngữ dùng dé tính toán, đo lường tỉ lệ giữa giá trị năng lượng tối đa của một tín hiệu và năng lượng nhiễu ảnh hướng đến độ chính xác của thông tin.
PSNR được tính bởi công thức (1); trong đó MAX; là giá trị tín hiệu lớn nhất tồn tại trong hình ảnh gốc, emspg là sai số bình phương trung bình giữa anh gốc P, và ảnh sau khi giải nén P;. Tham số ewsg được tính bởi công thức (2), trong đó n và m là sô hàng và cột của hình ảnh gôc. MAX? PSNR = 10log¡g ; (1) €MSE 1 mn ense=—— >) [i — PDE, (2) i=1 j=1 1. Cau trúc tương đồng - SSIM Cấu trúc tương đồng — SSIM [4] (Structure Similarity Index Measure) là một phương pháp được sử dung dé đo độ giống nhau giữa hai hình ảnh.
SSIM dựa trên việc nhận biết sự suy giảm hình ảnh là sự thay đôi thông tin cấu trúc được cảm nhận, đồng thời kết hợp các hiện tượng tri giác quan trọng, bao gồm cả thuật ngữ cường độ sáng (luminance), độ tương phản (contrast) và cấu trúc ảnh (structures). Với một hình anh x, cường độ sáng là pw, và độ tương phản là ø„ được ước tính như là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của ảnh. Thêm vào đó, c, = (kL)? và cz = (kạL)? là hằng số dé tăng sự ổn định với k, <= 1, kạ <= 1 và L là phạm vi không chắc chan của giá tri pixel. Trong đó, SSIM giữa hình ảnh x và y được tính bởi công thức (3): (2uxuy + c)(2Øxy + cz) (7) E Q2 + by? tea? + đy2 + a) (3) SSIM(x, So, 1.
Phan loai nén anh Nén hình anh thường có hai phương pháp: nén mất mát — lossless compression và không mat mát — lossy compression [5]. Cả hai phương pháp này đều có ưu và nhược điểm riêng trong các ứng dụng thực tiễn và đều có các thuật toán nén có sẵn. Phương pháp nén không mắt mát - lossless compression Phương pháp nén không mất mát có khả năng khôi phục lại dạng ban đầu của dữ liệu. Chất lượng của dữ liệu không bị thay đổi.
Phương pháp này cho phép một tập tin khôi phục lại hình thức ban đầu của nó. Nén không mất mát có thé được áp dụng cho bắt kỳ định dạng tệp nào có thể cải thiện hiệu suất của tỷ lệ nén. Nén không mat mát rất quan trọng trong các ảnh về y tế bởi các công việc liên quan đến khám chữa bệnh không được có bat kỳ thiếu sót nào trong ảnh sau khi được giải nén. Trên thế gidi CÓ rất nhiều thuật toán nén không mất mát nồi tiếng: FELICS [6], LOCO-I [7], CALIC [8].
Các giải thuật nay dự đoán pixel theo ngữ cảnh xung quanh nó, và mã hóa các độ lỗi dự đoán với kỹ thuật entropy. Phương pháp nén mắt mát - lossy compression Đây là một trong những phương pháp được sử dụng rộng rãi trong việc nén dữ liệu ảnh dé giảm chi phí lưu trữ, nó cũng được gọi là phương pháp nén không thé đảo ngược. Phương pháp này dẫn đến kết quả là mat chất lượng hình ảnh và phải giữ một số không gian nhất định cho các dữ liệu cần thiết của ảnh. Một thuật toán nén mat mát tốt là thuật toán có khả năng tìm được sự cân bằng giữa chất lượng và chi phí lưu trữ ảnh.
Một số thuật toán nén mat mát được sử dụng rộng rãi là: DCT [9], 2-D wavelet transform [10], JPEG2000 [11]. Các thuật toán này tuy cung cấp sự cải thiện trong tỉ lệ nén, đề xuất các kiến trúc tổng hợp phần cứng nhưng các bộ xử lý hình ảnh này tốn kém chỉ phí thiết kế và tiêu hao nhiều năng lượng. Mục tiêu của đề tài Ở đề tài này, nhóm sẽ nghiên cứu, phân tích và tìm hiểu lý thuyết về mô hình nén ảnh Microshift [12] và các các mô hình liên quan đến nén. Tiếp theo nhóm tiếp tục nghiên cứu, phân tích và thiết kế IP, sử dụng ngôn ngữ Verilog, thiết kế theo kiến trúc đường ống — pipeline [13].
Sau cùng nhóm sẽ mô phỏng và kiểm tra thiết kế trên matlab dé kiểm tra và hoàn thiện hệ thông. Mục tiêu hệ thong nén anh sé dat được tân sô hoạt động ở mức cao, di cùng với đó là các thông sô nén tot. Với mục tiêu tông quan như vậy, nhóm dé xuất thiết kế hệ thống sẽ được đánh giá theo hai tiêu chí chính: — Đầu tiên, nhóm mô phỏng hệ thống nén và giải nén trên phần mềm Matlab. Ở giai đoạn này, nhóm sẽ đánh giá được thông số nén của hệ thống (PSNR, SSIM, BPP).