TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH Giới thiệu chung về nén ảnh số. Các kỹ thuật nén có tổn hao. CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET Các phép biến đổi Wavelet. Tính chất của biến đổi Wavelet. NÉN ẢNH BẰNG WAVELET Sơ đồ khối tổng quát. Biến đổi Wavelet. Tính toán năng lượng tiêu hao. Thuật toán nén ảnh bằng Wavelet hiệu năng EEW. CHUẨN NÉN ẢNH TĨNH DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET-JPEG2000 Các bước thực hiện nén ảnh theo chuẩn JPEG2000.
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Phương pháp phân tích ảnh bằng wavelet, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA QUỐC TẾ VÀ ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC ********** @ ********** TIỂU LUẬN MÔN: XỬ LÝ SỐ TÍN HIỆU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ẢNH BẰNG WAVELET GVHD: TS NGUYỄN NGỌC MINH NHÓM HỌC VIÊN: NỘI DUNG TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH Giới thiệu chung về nén ảnh số. Các kỹ thuật nén có tổn hao. CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET Các phép biến đổi Wavelet. Tính chất của biến đổi Wavelet. NÉN ẢNH BẰNG WAVELET Sơ đồ khối tổng quát. Biến đổi Wavelet. Tính toán năng lượng tiêu hao. Thuật toán nén ảnh bằng Wavelet hiệu năng EEW. CHUẨN NÉN ẢNH TĨNH DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET-JPEG2000 Các bước thực hiện nén ảnh theo chuẩn JPEG2000. TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.1 Giới thiệu chung về nén ảnh số Khái niệm nén ảnh số Mục đích nén ảnh số Các kỹ thuật nén ảnh số Tóm tắt quá trình nén và giải nén ảnh số - Phía phát: Dùng bộ mã hóa [Encoder] phân ly ảnh thành các băng con, lấy mẫu xuống theo hệ số 2. - Phía thu: Dùng bộ giải mã [Decoder],lấy mẫu lên hệ số 2 sau đó tổng hợp các băng con. - Một trong các phương pháp mã hoá băng con đó là áp dụng sự phân ly cây bát phân để phân ly dữ liệu ảnh thành các băng tần khác nhau. TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa băng con [Subband coding] + Phép biến đổi cosine rời rạc – DCT : Biến đổi thông tin ảnh từ miền không gian sang miền tần số để có thể biểu diễn dưới dạng gọn hơn. Biến đổi Fourier – FT: Biến đổi Fourier – FT [Fourier Transform] là một phép biến đổi thuận nghịch, nó cho phép sự chuyển đổi thuận – nghịch giữa thông tin gốc [miền không gian hoặc thời gian] Hạn chế: Thông tin về thời gian xuất hiện của phổ trong tín hiệu là cần thiết, thì phép biến đổi FT không có khả năng đáp ứng được yêu cầu này TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi - Nén và giải nén ảnh dựa theo phép biến đổi DCT trong JPEG JPEG là chuẩn nén số quốc tế đầu tiên cho các ảnh tĩnh có tông màu liên tục gồm cả ảnh đơn sắc và ảnh màu. Trong kỹ thuật này các khối ảnh kích thước 8x8 được áp dụng để thực hiện DCT, sau đó lượng tử hoá các hệ số rồi mã hoá entropy sau lượng tử. Đối với những ảnh màu RGB, để áp dụng kỹ thuật nén này, trước hết phải chuyển sang chế độ màu YUV [Y là thành phần chói, U và V là 2 thành phần màu]. TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi - Sơ đồ khối bộ nén ảnh dựa theo phép biến đổi DCT trong JPEG Sắp xếp Zigzag các hệ số DCT ở bộ mã hoá TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi - Sơ đồ khối bộ giải nén ảnh dựa theo phép biến đổi DCT trong JPEG TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi + Biến đổi Fourier thời gian ngắn [STFS] - Biến đổi Fourier chỉ thích hợp khi phân tích những tín hiệu ổn định [stationary], khi tín hiệu không ổn định biến đổi Fourier không phân tích được. Để khắc phục những hạn chế của biến đổi FT, người ta dùng phép biến đổi Fourier thời gian ngắn [STFT] - Trong biến đổi STFT, tín hiệu được chia thành các khoảng nhỏ và trong khoảng đó tín hiệu được giả định là tín hiệu ổn định. - Để thực hiện kỹ thuật này cần chọn một hàm cửa sổ w sao cho độ dài của cửa sổ đúng bằng các khoảng tín hiệu phân chia. - Biến đổi STFT đối với tín hiệu liên tục thực được định nghĩa như sau: [t-τ]:độ dài thời gian của cửa sổ. Chúng ta có thể dịch chuyển vị trí của cửa sổ bằng cách thay đổi giá trị t và để thu được các đáp ứng tần số khác nhau của đoạn tín hiệu ta thay đổi giá trị τ . TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi + Biến đổi Fourier thời gian ngắn [STFS] - Nguyên lý bất định Heissenber, nguyên lý này phát biểu là: Không thể biết được chính xác được biểu diễn thời gian - tần số của một tín hiệu [hay không thể biết các thành phần phổ của tín hiệu ở một thời điểm nhất định] - Hay nói cách khác: - Cửa sổ hẹp -> phân giải thời gian tốt, phân giải tần số kém - Cửa sổ rộng -> phân giải tần số tốt, phân giải thời gian kém TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi Biến đổi Wavelet [DWT] - Wavelet là phép biến đổi được sử dụng để phân tích các tín hiệu không ổn định [non-stationary] – là những tín hiệu có đáp ứng tần số thay đổi theo thời gian. - Bước này có thể hiểu phép biến đổi DWT như là áp dụng một tập các bộ lọc thông cao và thông thấp. Thiết kế các bộ lọc này tương đương như kỹ thuật mã hoá băng con [subband coding] nghĩa là: chỉ cần thiết kế các bộ lọc thông thấp, còn các bộ lọc thông cao chính là các bộ lọc thông thấp dịch pha đi một góc 180 độ. Tuy nhiên khác với mã hoá băng con, các bộ lọc trong DWT được thiết kế phải có đáp ứng phổ phẳng, trơn và trực giao. TỔNG QUAN KỸ THUẬT NÉN ẢNH 1.2 Các kỹ thuật nén có tổn hao Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET - Biến đổi Wavelet liên tục của một hàm f [t ] được bắt đầu từ một hàm Wavelet mẹ [mother Wavelet] ψ [t ] . Hàm Wavelet mẹ ψ [t ] có thể là bất kỳ một hàm số thực hoặc phức liên tục nào thoả mãn các tính chất sau: + Tích phân suy rộng trên toàn bộ trục t của hàm ψ [t ] là bằng 0. Tức là: +Tích phân năng lượng của hàm trên toàn bộ trục t là một số hữu hạn, tức là: - Có nghĩa là hàm ψ [t ] phải là một hàm bình phương khả tích. 2.1 Các phép biến đổi Wavelet 2.1.1 Biến đổi Wavelet liên tục [Continuous Wavelet Transform-CWT] CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET - Sau khi hàm Wavelet ψ [t ] được lựa chọn, biến đổi Wavelet liên tục của một hàm bình phương khả tích f [t ] được tính theo công thức: - Khi a >1 thì hàm Wavelet sẽ được trải rộng còn khi 0< a