himura_nachiko
New Member
Download miễn phí Kỹ thuật nén video số
Kỹ thuật nén Video số + Giới thiệu chung +Mô hình nén ảnh +Các tham số hình ảnh +Lý thuyết thông tin – Entropy +Các phương pháp nén +Mã RLC +Mã Shannon – Fano +Mã Huffman +Nén trong ảnh +Nén liên kết ảnh +Chuẩn JPEG +Chuẩn MPEG +Chuẩn MPEG - 2
Vài nét về kỹ thuật nén video dùng MPEG • Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
GIỚI THIỆU • Kỹ thuật nén ảnh số đang đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong các hệ thống viễn thông và multimedia để giải quyết vấn đề băng thông của đường truyền. Các kỹ thuật nén video đều cố gắng làm giảm lượng thông tin cần thiết cho một chuỗi các bức ảnh mà không làm giảm chất lượng của nó đối với người xem. Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
Nén không mất dữ liệu • Đối với dạng nén không mất dữ liệu, ảnh được khôi phục hoàn toàn giống ảnh gốc, tuy nhiên điều này đòi hỏi phải có thiết bị lưu trữ và đường truyền lớn hơn. Các thuật toán của nén không mất dữ liệu thường dựa vào việc thay thế một nhóm các ký tự trùng lặp bởi một nhóm các ký tự đặc biệt khác ngắn hơn mà không quan tâm tới ý nghĩa của dòng bit dữ liệu. Các ví dụ của dạng nén không mất dữ liệu là Run-Length Encoding (RLE), Huffman Coding, Arithmetic coding, Shannon-Fano Coding, LZ78, LZH, LZW....
Nén mất dữ liệu • Đối với dạng nén có mất dữ liệu, ảnh được khôi phục không giống hoàn toàn với ảnh gốc, dạng nén này thích hợp cho việc lưu trữ và truyền ảnh tĩnh, video qua một mạng có băng thông hạn chế. Các dạng nén này thường cho hệ số nén cao hơn, nó liên quan tới việc dùng các phép biến đổi tín hiệu từ miền này sang miền khác. Các ví dụ của biến đổi có mất dữ liệu gồm: Differential Encoding, Discrete Cosine Transform(DCT), Vector Quantization, JPEG (Joint Photographic Experts Group) và MPEG (Motion Picture Experts Group).
Các phương pháp nén ảnh có mất tín hiệu gồm có 4 bước
• Ảnh gốc được biến đổi theo nhiều cách khác nhau. Vào những năm 1980, việc nén và giải nén tín hiệu video dựa trên kỹ thuật DPCM (differential pulse code modulation) đã được CCITT chuẩn hoá theo tiêu chu ẩn H.120. Các phương pháp nén dùng DPCM dựa trên nguyên tắc phát hiện sự giống nhau và khác nhau giữa các điểm ảnh (pixels) gần nhau để tìm cách loại bỏ các thông tin thừa. Tuy nhiên, chất lượng ảnh động không đạt được các yêu cầu cần thiết. Để cải thiện chất lượng ảnh động mà không làm tăng số lượng bit so với yêu cầu, kỹ thuật mã hoá chuyển sang dùng các phép biến đổi mà chúng có thể xử lý đồng thời một nhóm các pixels và ta có khái niệm về các bộ mã hoá trên các khối (block-based codecs). Đối với các bộ mã hoá trên các khối ảnh, mỗi điểm ảnh (pixel) sẽ cần ít hơn 1 bit để mã hoá.
• Các bộ mã hoá khối có thể dựa trên hai nguyên tắc biến đổi cơ bản: Discrete Cosine Transform (DCT) và Vector Quantization (VQ). DCT được dùng để biến đổi các khối ảnh hai chiều có kích thước 8X8 từ miền không gian sang miền tần số. • Biến đổi DCT là tương tự như biến đổi DFT (Discrete Fourier Trransform). Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantization) và mã hoá (Encode). • Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantisation coding) thành tập các hệ số đơn giản h ơn nữa. Mục đích của nó là làm giảm hơn nữa số bit đặc trưng cho một hệ số. Tại bộ mã hoá sẽ có một bảng mã (code book) và bảng các chỉ số nội bộ, từ đó có thể chọn được các từ mã (code word) tương ứng một cách tốt nhất cho tập các hệ số được tạo ra. Quá trình l ượng tử hoá cũng đồng thời làm tròn giá trị của các hệ số ở mức nhỏ hơn, đây chính là nguyên nhân gây ra m ất tín hiệu, tuy vậy ảnh được khôi phục đạt chất lượng ở mức độ có thể chấp nhận được đối với người xem.
• Trong phương pháp VQ, bức ảnh được chia thành các khối có kích thước cố định, một bảng mã (code book) được xây dựng với các chỉ số tương ứng với các khối ảnh này. Như vậy, thay cho việc phải truyền lần lượt các khối của bức ảnh, ta chỉ cần truyền các chỉ số tương ứng của các khối ảnh hay chỉ số tương ứng gần đúng nhất so với các khối ảnh cần truyền. Hai phương pháp này cho kết quả không khác nhau nhiều về chất lượng nén ảnh động, tuy nhiên ngày nay biến đổi DCT tỏ ra được ứng dụng rộng rãi hơn trong các sơ đồ nén và giải nén các bức ảnh tĩnh (theo tiêu chuẩn JPEG) và xử lý ảnh động (theo tiêu chuẩn của MPEG).
Thuật toán nén MPEG cũng dựa trên phép biến đổi DCT cho các khối ảnh 8x8 picxel để tìm ra sự thừa kế không gian một cách hiệu quả giữa các điểm ảnh trong cùng một bức ảnh. Tuy nhiên, trong trường hợp mối tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh trong các bức ảnh kế tiếp nhau tức là trong trường hợp hai bức ảnh liên tiếp có nội dung trùng nhau
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Kỹ thuật nén Video số + Giới thiệu chung +Mô hình nén ảnh +Các tham số hình ảnh +Lý thuyết thông tin – Entropy +Các phương pháp nén +Mã RLC +Mã Shannon – Fano +Mã Huffman +Nén trong ảnh +Nén liên kết ảnh +Chuẩn JPEG +Chuẩn MPEG +Chuẩn MPEG - 2
Vài nét về kỹ thuật nén video dùng MPEG • Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
GIỚI THIỆU • Kỹ thuật nén ảnh số đang đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong các hệ thống viễn thông và multimedia để giải quyết vấn đề băng thông của đường truyền. Các kỹ thuật nén video đều cố gắng làm giảm lượng thông tin cần thiết cho một chuỗi các bức ảnh mà không làm giảm chất lượng của nó đối với người xem. Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
Nén không mất dữ liệu • Đối với dạng nén không mất dữ liệu, ảnh được khôi phục hoàn toàn giống ảnh gốc, tuy nhiên điều này đòi hỏi phải có thiết bị lưu trữ và đường truyền lớn hơn. Các thuật toán của nén không mất dữ liệu thường dựa vào việc thay thế một nhóm các ký tự trùng lặp bởi một nhóm các ký tự đặc biệt khác ngắn hơn mà không quan tâm tới ý nghĩa của dòng bit dữ liệu. Các ví dụ của dạng nén không mất dữ liệu là Run-Length Encoding (RLE), Huffman Coding, Arithmetic coding, Shannon-Fano Coding, LZ78, LZH, LZW....
Nén mất dữ liệu • Đối với dạng nén có mất dữ liệu, ảnh được khôi phục không giống hoàn toàn với ảnh gốc, dạng nén này thích hợp cho việc lưu trữ và truyền ảnh tĩnh, video qua một mạng có băng thông hạn chế. Các dạng nén này thường cho hệ số nén cao hơn, nó liên quan tới việc dùng các phép biến đổi tín hiệu từ miền này sang miền khác. Các ví dụ của biến đổi có mất dữ liệu gồm: Differential Encoding, Discrete Cosine Transform(DCT), Vector Quantization, JPEG (Joint Photographic Experts Group) và MPEG (Motion Picture Experts Group).
Các phương pháp nén ảnh có mất tín hiệu gồm có 4 bước
• Ảnh gốc được biến đổi theo nhiều cách khác nhau. Vào những năm 1980, việc nén và giải nén tín hiệu video dựa trên kỹ thuật DPCM (differential pulse code modulation) đã được CCITT chuẩn hoá theo tiêu chu ẩn H.120. Các phương pháp nén dùng DPCM dựa trên nguyên tắc phát hiện sự giống nhau và khác nhau giữa các điểm ảnh (pixels) gần nhau để tìm cách loại bỏ các thông tin thừa. Tuy nhiên, chất lượng ảnh động không đạt được các yêu cầu cần thiết. Để cải thiện chất lượng ảnh động mà không làm tăng số lượng bit so với yêu cầu, kỹ thuật mã hoá chuyển sang dùng các phép biến đổi mà chúng có thể xử lý đồng thời một nhóm các pixels và ta có khái niệm về các bộ mã hoá trên các khối (block-based codecs). Đối với các bộ mã hoá trên các khối ảnh, mỗi điểm ảnh (pixel) sẽ cần ít hơn 1 bit để mã hoá.
• Các bộ mã hoá khối có thể dựa trên hai nguyên tắc biến đổi cơ bản: Discrete Cosine Transform (DCT) và Vector Quantization (VQ). DCT được dùng để biến đổi các khối ảnh hai chiều có kích thước 8X8 từ miền không gian sang miền tần số. • Biến đổi DCT là tương tự như biến đổi DFT (Discrete Fourier Trransform). Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantization) và mã hoá (Encode). • Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantisation coding) thành tập các hệ số đơn giản h ơn nữa. Mục đích của nó là làm giảm hơn nữa số bit đặc trưng cho một hệ số. Tại bộ mã hoá sẽ có một bảng mã (code book) và bảng các chỉ số nội bộ, từ đó có thể chọn được các từ mã (code word) tương ứng một cách tốt nhất cho tập các hệ số được tạo ra. Quá trình l ượng tử hoá cũng đồng thời làm tròn giá trị của các hệ số ở mức nhỏ hơn, đây chính là nguyên nhân gây ra m ất tín hiệu, tuy vậy ảnh được khôi phục đạt chất lượng ở mức độ có thể chấp nhận được đối với người xem.
• Trong phương pháp VQ, bức ảnh được chia thành các khối có kích thước cố định, một bảng mã (code book) được xây dựng với các chỉ số tương ứng với các khối ảnh này. Như vậy, thay cho việc phải truyền lần lượt các khối của bức ảnh, ta chỉ cần truyền các chỉ số tương ứng của các khối ảnh hay chỉ số tương ứng gần đúng nhất so với các khối ảnh cần truyền. Hai phương pháp này cho kết quả không khác nhau nhiều về chất lượng nén ảnh động, tuy nhiên ngày nay biến đổi DCT tỏ ra được ứng dụng rộng rãi hơn trong các sơ đồ nén và giải nén các bức ảnh tĩnh (theo tiêu chuẩn JPEG) và xử lý ảnh động (theo tiêu chuẩn của MPEG).
Thuật toán nén MPEG cũng dựa trên phép biến đổi DCT cho các khối ảnh 8x8 picxel để tìm ra sự thừa kế không gian một cách hiệu quả giữa các điểm ảnh trong cùng một bức ảnh. Tuy nhiên, trong trường hợp mối tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh trong các bức ảnh kế tiếp nhau tức là trong trường hợp hai bức ảnh liên tiếp có nội dung trùng nhau
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links