BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN HỮU TÀI

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÉN
ẢNH TIÊN TIẾN CHO MÀN HÌNH TINH THỂ LỎNG

Chuyên ngành: Hệ thống Thông tin
Mã số: 62480104

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

Hà Nội – 2015


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. NGUYỄN THỊ HOÀNG LAN
2. GS. TS. LÊ ĐÌNH CHƠN TÂM

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án
tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà
Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………

Frame

Hình 1.2. Mô hình một hệ thống overdrive trong màn hình tinh thể lỏng.

Hiện nay các nhà sản xuất đang cần áp dụng các chuẩn định dạng
Ti-vi độ phân giải cao (High-Definition Television) và siêu cao
(Ultra High-Definition Television) đối với các thiết bị màn hình tinh
thể lỏng, với tốc độ hiện thị khung hình lên mức 60fps đến 120fps.
Từ đó làm nảy sinh hai vấn đề đối với bộ nhớ khung hình (frame
memory) trong hệ thống overdrive (xem Hình 1.2) dùng để tăng tốc
độ đáp ứng cho các phần tử tinh thể lỏng. Cụ thể:
(1) Yêu cầu dung lượng tăng cao theo sự tăng trưởng số điểm ảnh
trên màn hình. Ví dụ với chuẩn UHD 4320p (8K) sẽ là
7680×4320×24bit  759.4Mb
(2) Yêu cầu băng thông ở mức rất cao. Ví dụ với chuẩn UHD
4320p (8K) tốc độ 120fps sẽ là 7680×4320×24bit×120×2 
178Gbit/s
Với yêu cầu cao về dung lượng và tốc độ băng thông, sẽ đẩy giá
thành của bộ nhớ khung hình lên cao, làm tăng giá thành của sản
1


phẩm màn hình tinh thể lỏng. Từ đó bài toán nén ảnh khung hình áp
dụng vào trong hệ thống overdrive đã được đặt ra nhằm mục đích thu
nhỏ dung lượng dữ liệu ảnh khung hình trước khi nó được lưu trữ lên
bộ nhớ khung hình (frame memory), giúp giảm yêu cầu dung lượng
và cả tốc độ trao đổi dữ liệu đối với bộ nhớ khung hình. Tiến đến khả
năng giảm giá thành của sản phẩm màn hình tinh thể lỏng.
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn trên, nhiều nghiên cứu đã được
triển khai nhằm tìm ra những giải pháp nén ảnh khung hình áp dụng



cho thấy vấn đề nghiên cứu các giải pháp nén ảnh áp dụng vào trong
công nghệ màn hình tinh thể lỏng vẫn đang cần các nghiên cứu cải
tiến và phát triển, để ngày càng có được các giải pháp hoàn thiện hơn
với hiệu năng cao hơn.
1.3. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của luận án
Mục tiêu của luận án là nghiên cứu phát triển các giải pháp tiên
tiến nén dữ liệu ảnh khung hình áp dụng cho màn hình tinh thể lỏng
độ phân giải cao, trên cơ sở phân tích các công trình đã có để đề xuất
cải tiến cải thiện hiệu năng. Nghiên cứu kế thừa và phát triển đề xuất
các giải pháp nén mới nâng cao hiệu năng so với những giải pháp
hiện đã được đề xuất.
Theo một số các tiêu chí đánh giá hiệu năng nén gồm: chỉ số nén,
chất lượng nén, và độ phức tạp tính toán.
Phạm vi nghiên cứu của luận án bao gồm:
1. Nghiên cứu phát triển các giải pháp nén ảnh áp dụng cho màn
hình tinh thể lỏng độ phân giải cao nhằm tăng cường hiệu năng
nén.
2. Nghiên cứu đề xuất cải tiến các giải pháp để khắc phục những
nhược điểm còn tồn tại trong một số giải pháp nén tiên tiến như
AHIC, DAMS, nhằm nâng cao hiệu năng của giải pháp nén về
cải thiện chất lượng ảnh, giảm độ phức tạp tính toán.
3. Nghiên cứu phân tích các ưu và nhược điểm của các giải pháp
nén ảnh đã có. Từ đó đề xuất xây dựng các giải pháp nén mới thể
hiện được nhiều ưu điểm vượt trội về chất lượng ảnh, tỷ số nén,
độ phức tạp tính toán hay sơ đồ thực hiện, có khả năng thích nghi
theo sự thay đổi của tín hiệu ảnh, tránh mắc phải các khuyết
điểm về thị giác.
1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

đề xuất hướng áp dụng vào công nghệ màn hình tinh thể lỏng cho
phép sản xuất thế hệ màn hình tinh thể lỏng có độ phân giải cao, chất
lượng hiển thị hình ảnh tốt với một giá thành thấp hơn.
Tóm lại, có thể khẳng định rằng đề tài của luận án này thật sự
mang nhiều ý nghĩa khoa học và thực tiễn.
Bố cục luận án
Bố cục của luận án gồm 5 chương, ngoài hai chương MỞ ĐẦU và
KẾT LUẬN, ba chương còn lại tập trung vào trình bày lý thuyết tổng
quan cũng những kết quả nghiên cứu mà luận án đã đạt được, cụ thể:
Chƣơng 2: Trình bày sơ lược về lịch sử phát triển của công nghệ
màn hình tinh thể lỏng và kỹ thuật tăng tốc overdrive giúp tăng tốc
độ đáp ứng của các phần tử tinh thể lỏng. Một số cơ sở lý thuyết áp
dụng trong bài toán nén ảnh khung hình. Nghiên cứu tổng quan về
lĩnh vực nén ảnh khung hình trong hệ thống overdrive. Phân tích và
thực nghiệm nhằm đánh giá ưu và nhược điểm của một số giải pháp
nén ảnh tiên tiến đã được đề xuất áp dụng cho màn hình tinh thể
lỏng. Trên cơ sở đó đưa ra một số định hướng nghiên cứu cải tiến.
4


Chƣơng 3: Nghiên cứu và phân tích sâu hơn các khuyết điểm
trong một số giải pháp nén ảnh tiên tiến sử dụng nền tảng cơ bản là
các kỹ thuật mã hóa khối và biến đổi không gian màu. Từ đó đề xuất
các kỹ thuật khắc phục áp dụng vào trong các sơ đồ giải pháp cải tiến
nhằm nâng cao hiệu năng nén. Nghiên cứu đề xuất áp dụng lý thuyết
phân phối bít vào nén ảnh khung hình cùng một số kỹ thuật lượng tử
hóa tối ưu, dựa vào đó từng bước nâng cao chất lượng ảnh nén và
giảm độ phức tạp tính toán qua từng giải pháp. Kết quả đã đạt được
một số đề xuất cải tiến có tính kế thừa từng bước một nhằm nâng cao
chất lượng ảnh hay cải thiện độ phức tạp tính toán. Sau cùng, luận án

Chƣơng 5: Tóm tắt các nội dung nghiên cứu chính của luận án.
Trình bày cô đọng các kết quả mới mà luận án đã đạt được, và cuối
cùng là nêu lên hướng phát triển tiếp theo của luận án.

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NÉN ẢNH
CHO MÀN HÌNH TINH THỂ LỎNG
2.1. Lịch sử phát triển của màn hình tinh thể lỏng và vấn đề chất
lƣợng hiện thị hình ảnh động
2.1.1. Lịch sử phát triển của màn hình tinh thể lỏng
Màn hình tinh thể lỏng đã có một lịch sử phát triển lâu dài qua
nhiều giai đoạn. Mốc lịch sử đầu tiên phải kể đến đó là và năm 1888,
nhà thực vật học và hóa học người Áo, Friedrich Reinitzer, đã tìm ra
các phần tử tinh thể (liquid-crystal) trong chất béo được chiết xuất từ
cà-rốt. Giữa những năm 1964 và 1968, George Heilmeier với Louis
Zanoni và Lucian Barton, đã phát minh ra một phương pháp sử dụng
điện áp để điều khiển ánh sáng phản xạ từ các phần tử tinh thể lỏng,
nó minh chứng cho màn hình tinh thể lỏng đầu tiên. Cho đến thời
điểm hiện nay, năm 2015, thì hầu hết các hãng sản xuất màn hình
tinh thể lỏng lớn trên thế giới đều đã cho ra đời các sản phẩm màn
hình tinh thể lỏng độ phân giải UHD 4K/8K, mặc dù hiện tại giá
thành của chúng còn rất đắt.
1.1.2. Vấn đề chất lượng hiển thị hình ảnh động trên màn hình
tinh thể lỏng
Điểm yếu của màn hình tinh thể lỏng là hiện tượng hiển thị không
rõ nét đối với các cảnh động, được gọi là hiệu ứng motion-blur, được
minh họa qua Hình 1.1. Nguyên nhân là do các phần tử tinh thể lỏng
đáp ứng lại sự thay đổi độ sáng khi chuyển đổi từ khung hình trước
sang khung hình sau với một tốc độ chậm (slow response).
2.2. Overdrive – một kỹ thuật tăng tốc cho các phần tử tinh thể.


𝐹𝑛−1

(LUT)

Overdriven
Frame

Dữ liệu khôi phục của khung hình thời điểm trước

Hình 2.7. Mô hình hệ thống overdrive có sử dụng kỹ thuật nén ảnh nhằm
giảm yêu cầu về dung lượng và tốc độ truy xuất dữ liệu của frame memory.

Vấn đề đặt ra cho bài toán nén ảnh khung hình cho hệ thống
overdrive của màn hình tinh thể lỏng độ phân giải cao là:
- Đầu vào là ảnh khung hình có độ phân giải cao, với rất nhiều
điểm ảnh cần xử lý.
- Đầu ra để phục vụ cho khâu hiện thị ảnh trên màn hình.
- Bộ nén (codec) phải thực hiện đồng thời hai nhiệm vụ nén dữ
liệu (encode) và giải nén dữ liệu (decode) với khối lượng dữ liệu
lớn trong một khoảng thời gian ngắn, ví dụ với màn hình có tốc
độ 120fps thì khoảng thời gian chỉ ở mức 1/120 giây. Vì vậy bộ
nén phải đảm bảo tốc độ xử lý cao.
- Chất lượng ảnh phải cao để đảm bảo độ trung thực cho hệ thống
hiển thị.
- Tỷ số nén lớn và độ phức tạp tính toán không cao để đảm bảo
tính thực tiễn khi triển khai áp dụng thực tiễn.
7


Với những yêu cầu trên, có thể thấy giải quyết bài toán nén ảnh

Để đánh giá giải pháp nén ảnh cho hệ thống overdrive của màn
hình tinh thể lỏng, chúng tôi dựa trên 3 tiêu chí cơ bản là: Chất lượng
ảnh, tỷ số nén, và cuối cùng là độ phức tạp tính toán được xem xét
trong mối liên hệ với yêu cầu kiến trúc thực thi.
8


Một số kết quả thu được trong phần phân tích và đánh giá một số
giải pháp nén ảnh tiến tiến:
• Giải pháp AHIC: Bị hiệu ứng nhiễu khối do lỗi mã hóa kép. Bị
hiện tượng sai lệch màu quá mức do áp dụng giảm số mẫu tín
hiệu quá mức trên Cb&Cr.
• AM-BTC: Bị hiện tượng nhiễu đốm, và rung mờ trong một số
tình huống ảnh.
• DAMS: Bị nhiễu đốm trên vùng ảnh có độ chi tiết cao, và bị
hiệu ứng khối với những vùng ảnh có màu biến thiên chậm, sử
dụng quỹ bit chưa tối ưu.

CHƢƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ
GIẢI PHÁP NÉN ẢNH DỰA TRÊN MÃ HÓA KHỐI VÀ
BIẾN ĐỔI KHÔNG GIAN MÀU
3.1 Nghiên cứu cải tiến và phát triển giải pháp nén ảnh dựa trên
mã hóa khối và biến đổi không gian màu
3.1.1. Tóm tắt 6 giai đoạn nghiên cứu phát triển giải pháp

Hình 3.1. Sơ đồ mô tả sơ lược các bước phát triển đề xuất
9


Theo hướng nghiên cứu áp dụng mã hóa khối và biến đổi không

Laboratory for Image and Video Engineering - Texas:
Các bộ dữ liệu thực nghiệm trong luận án hội tụ đầy đủ các đặc
tính thiết yếu cho việc kiểm nghiệm các giải pháp nén ảnh. Trong đó
chứa nhiều hình ảnh và chuỗi khung hình video với độ nét và độ chi
tiết cao, chúng sẽ tạo ra những thách thức lớn cho các giải pháp nén
10


ảnh và làm cho nhiều giải pháp nén đã được đề xuất bộ lộ rõ những
điểm yếu.
3.2. Khắc phục hiện tƣợng nhiễu khối trong AHIC với giải pháp
cải tiến MAIC.
Có ba điểm khác biệt của mô hình mới MAIC so với mô hình
AHIC: Thứ nhất, thay vì dùng giá trị Min Max là những giá trị
thường thiếu ổn định do dễ bị tác động bởi nhiễu, chúng tôi dùng giá
trị trung bình (mean) là giá trị có tính ổn định cao hơn trong tín hiệu
ảnh, nó ít bị tác động bởi nhiễu. Thứ hai, chúng tôi thực hiện trừ giá
trị tín hiệu đầu vào bởi giá trị trung bình đã giải mã (mean decoded)
để thu được tín hiệu "zero mean" trước khi được lượng tử hóa với
3bit/giá trị, bằng con đường này, sẽ tránh được lượng tử hóa kép gây
nên nhiễu khối mà mô hình AHIC mắc phải. Thứ ba, là chúng tôi sử
dụng bộ lượng tử hóa MUQ (Midrise Uniform Quantizer) thay vì sử
dụng AQC như trong AHIC.
Từ những phân tích lý thuyết và thực nghiệm cho thấy giải pháp
nén mà chúng tôi đề xuất MAIC (Mean Adaptive Image Coding) kế
thừa từ mô hình giải pháp AHIC đã tránh được hiện tượng nhiễu
khối, là loại nhiễu mà giải pháp AHIC mắc phải qua đó gián tiếp làm
suy giảm chất lượng hình ảnh hiển thị trên màn hình.
Kết quả nghiên cứu về giải pháp cải tiến MAIC đã được đăng
trong công trình số 3 thuộc danh mục các công trình khoa học đã


AAIC (K=1)

42

AAIC
(w /o CBBET)

41
40
39

AHIC

38
37
36

0

100

200

300

Frame number

Hình 3.17. So sánh hiệu năng của AAIC với MAIC và AHIC xét
trên thành phần độ chói Y.


, 1 i  N

(3.10)

Nghiên cứu và tích hợp công thức (3.10) vào một mô hình có tên
gọi AHAIC đã mang lại những kết quả khả quan. Thực nghiệm cho
thấy chất lượng ảnh đã được nâng lên so với AAIC một cách đáng kể
thể hiện qua Hình 3.22.

12


45

AHAIC (K=11)

44

PSNR (dB)

43

AHAIC (K=1)

42

AAIC (K=11)

41

lệch trong việc tính toán bước lượng tử hóa. Những kết quả thực
nghiệm đã chứng tỏ ACAIC thực sự hiệu quả hơn AHAIC nhờ độ
chính xác trong tính toán bước lượng tử. Từ đó ACAIC đã mang lại
chất lượng ảnh nén cao hơn sơ với AHAIC.
Kết quả nghiên cứu về giải pháp cải tiến AHAIC và ACAIC đã
được đăng trong công trình số 4 và số 2 thuộc danh mục các công
trình khoa học đã công bố của luận án.
3.5. Đề xuất giải pháp nén RAIC.
Giải pháp nén RAIC (Robust Adaptive Image Coding) mà chúng
tôi đề xuất được hình thành trên cơ sở các đề xuất mới gồm: (1) Kỹ
thuật mã hóa lượng tử thích nghi theo Min-Max cho dữ liệu có phân
phối đều MMAUQC (Min-Max Adaptive Uniform Quantization
Coding). (2) Kỹ thuật phân phối bit dựa trên giá trị phạm vi của
block với tên gọi RBBDT (Range-based Bit Distribution Technique).
(3) Kỹ thuật mã hóa lượng tử đa thích nghi MAQC (Multiple
Adaptive Quantization Coding).
Thực nghiệm cho thấy chất lượng ảnh nén của RAIC đã được cải
thiện vượt trội so với các giải pháp nén AHIC, AM-BTC, AHAIC,
ACAIC. Các phân tích và thực nghiệm đã minh chứng khả năng
thích nghi mạnh mẽ của RAIC, cũng như chứng minh cho các ưu
điểm của các kỹ thuật đã được chúng tôi đề xuất gồm MMAUQC,
RBBDT, và MAQC.
Kết quả nghiên cứu về giải pháp cải tiến RAIC đã được đăng tóm
tắt một phần trong công trình số 5, và đăng toàn văn chi tiết trong
13


RGBtoYCbCr

RGB

Qua một quá trình nghiên cứu lý thuyết cùng thực nghiệm, chúng
tôi đã đi đến một giải pháp ARAIC (Advanced Robust Adaptive
Image Coding) được mô tả chi tiết qua sơ đồ khối thể hiện trong
Hình 3.34. Đây là một giải pháp mang tính đột phá giúp giải quyết
trọn vẹn những nhược điểm mà AHIC mắc phải bao gồm nhiễu khối
và hiện tượng sai lệch màu. Nhờ khả năng giảm tỷ lệ downsampling
cho Cb&Cr từ 1/16 trong AHIC xuống còn 1/4, sau đó áp dụng kỹ
thuật mã hóa lượng tử đa thích nghi MAQC giúp phân phối bít một
cách mềm dẻo giữa các thành phần Y và Cb&Cb tùy thuộc vào nội
dung của chúng. Các phân tích lý thuyết và đánh giá thực nghiệm đã
chỉ ra ưu thế vượt trội của ARAIC so với những giải pháp trước đó.
(a) Comparision of performances on RGB

(b) Comparision of performances on Y

30

38

29
36

PSNR (dB)

PSNR (dB)

28
27
26
25

AM-BTC
RAIC
ARAIC

36

0

50

100

150

200

250

Frame number
(d) Comparision of performances on Cr
36

Hình 3.36. So sánh chất lượng ảnh của các giải pháp nén trên
chuỗi khung hình CIF MobileCalendar.
34

PSNR (dB)

PSNR (dB)


200

250

300

24

0

50

100

4.1. Đề xuất cải tiến DAMS với sự tích hợp cơ chế ngƣỡng thích
nghi qua giải pháp DBMAIC
14

150

Frame number

200

250


Phân tích và thực nghiệm cho thấy các khuyết điểm của DAMS
có nguyên nhân từ sự bất hợp lý khi sử dụng giá trị ngưỡng là hằng
số. Từ đó luận án đã đề xuất kỹ thuật ngưỡng thích nghi để tích hợp

Y_HH MB 4x8

Coding

2D-DWT

Y_HL

Cb_LL

(Daubechies 4/4 tap)

RGB to YCbCr

S/P Line Memory

Y_LL MB 4x8
Cb_LL MB 4x8

Y_HH

Y

RGB
24 bits

Y_LL
Y_LH

Grouping and priority assignment

khi áp dụng kỹ thuật ngưỡng thích nghi như thể hiện qua hình 4.8.

PSNR (dB)

45
44
43
42
41
40
39
38
37
36
35
34
33
32
31
30
29
28
27
26
25

AHIC
AM-BTC
DAMS
DBMAIC (with only 6 Mode Encoder)


rapids

Buildings

Building2

bikes

DBMAIC

Hình 4.8. So sánh hiệu năng của các giải pháp nén
4.2. Đề xuất áp dụng biến đổi Wavelet Lifting integer to integer
nhằm cải thiện độ phức tạp qua giải pháp WLT-MAIC.

15


Macroblock
4 row x 8 column

Y_H

Y

Cb_L
Cb
Cb_H
Cr


(4-line)

Y_L

Grouping and priority assignment

4-line image

Coded Data
DAMS Encoder

Y_H MB 4x8
Cb_H MB 4x8
Cr_H MB 4x8

Adaptive
Threshold
Controller
DAMS-AT Encoder

WLT-MAIC Encoder

Hình 4.14. Sơ đồ khối cho bộ mã hóa WLT-MAIC
Giải pháp WLT-MAIC (Wavelet Lifting Transform base MultiAdaptive Image Coding) được hình thành trên cơ sở kế thừa giải
pháp DBMAIC nhưng được tích hợp biến đổi wavelet lifting một
chiều trên 4 dòng ảnh trên trường số nguyên, nhằm thay thế cho phép
biến đổi wavelet rời rạc hai chiều trên trường số thực, giúp phép biến
đổi trở nên giản đơn theo các công thức (4.7) và (4.8). Hơn thế nữa,
bộ đệm dòng (line buffer) được giảm xuống còn 4-line. Tích hợp với
bộ lượng tử MMAUQC nhằm mang lại khả năng xử lý nhất quán

và độ phức tạp tính toán.

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN
5.1. Tóm tắt nội dung nghiên cứu và kết quả mới của luận án
5.1.1. Những nội dung nghiên cứu chính của luận án
Luận án đã tiến hành nghiên cứu những nội dung chính sau đây:
•

•

•

Nghiên cứu cơ sở lý thuyết tổng quan về nén ảnh, các kỹ
thuật biến đổi và kỹ thuật lượng tử cùng cách thức áp dụng
vào các giải pháp nén.
Nghiên cứu phân tích từ lý thuyết đến thực nghiệm để xác
định được nguyên nhân của các tồn tại trong một số giải pháp
nén tiên tiến. Trên cơ sở đó đề ra định hướng nghiên cứu cải
tiến
Nghiên cứu phát triển một số các kỹ thuật như: kỹ thuật lượng
tử hóa, kỹ thuật biến đổi ảnh, kỹ thuật phân phối bit,… làm
17


•

Các kết quả trung gian của luận án

•


pháp tiên tiến về hiện năng.
Hướng thứ hai: Áp dụng biến đổi wavelet và lựa chọn thích nghi,
từ đó từng bước phát triển nên các giải pháp cải tiến DBMAIC và
WLT-MAIC trên cơ sở giải pháp gốc DAMS. Giải pháp WLTMAIC có tính kế thừa từ cả hai giải pháp DAMS và DBMAIC cùng
kỹ thuật lượng tử MMAUQC được đề xuất trong giai đoạn phát triển
giải pháp RAIC. Những phân tích và đánh giá về mặt lý thuyết lẫn
thực nghiệm cũng cho thấy WLT-MAIC là một giải pháp tiên tiến về
hiện năng.
5.1.2. Các kết quả mới của luận án
Dưới đây là những kết quả mới mà luận án đã đạt được:
A. Đề xuất được 2 giải pháp nén ảnh cho màn hình tinh thể lỏng
theo hai hướng tiếp cận là:
1. Giải pháp nén ARAIC (Advanced Robust Adaptive
Image Coding).
2. Giải pháp nén WLT-MAIC (Wavelet Lifting Transform
Base Multi-Adaptive Image Coding).
Những so sánh và đánh giá giữa hai giải pháp nén
ARAIC và WLT-MAIC với những giải pháp tốt nhất mới
được đề xuất gần đây trên thế giới cho thấy tính vượt trội về
19


hiệu năng của ARAIC và WLT-MAIC. Đồng thời những so
sánh đánh giá giữa ARAIC và WLT-MAIC cho thấy hai giải
pháp theo hai hướng tiếp cận này có những ưu điểm riêng và
không thể phủ định lẫn nhau.
B. Đề xuất cải tiến một số kỹ thuật lượng tử hóa, kỹ thuật trao
đổi hay phân phối bit tối ưu cho màn hình và có thể áp dụng
vào lĩnh vực xử lý tín hiệu số:
1. Các kỹ thuật lượng tử MUQ (Midrise Uniform

cầu về băng thông và dung lượng của bộ nhớ khung hình. Đây sẽ là
hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo của luận án.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

[6]
[7]
[8]
[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]
[17]


feedforward driving (macFFD) for HDTV. SID Symposium Digest of Technical
Papers, vol. 34, no.1, pp. 149-151.
J. Someya, N. Okuda (2004). A study of motion adaptive CODEC feedforward
driving without SDRAM. SID Symposium Digest of Technical Papers, vol. 35, no.1,
pp. 417-419.
J. S. Lim (1990). Two-Dimensional Signal and Image processing. Prentice-Hall.
J. Wang, K. Y. Min, J. W. Chong (2007). A hybrid image coding in overdrive for
motion blur reduction in LCD. Proc. of 6th Int. Computer Entertainment Computing
(ICEC’07), Shanghai, China, pp. 263-270.
J. Wang, K. Y. Min, J. W. Chong (2008). A High compression ratio image coding
for frame memory reduction in LCD Overdrive. The 23rd International Technical

21


[19]

[20]

[21]

[22]

[23]
[24]

[25]

[26]
[27]

coding for color image compression in LCD overdrive. IEEE Transactions on
Consumer Electronics, vol. 54, no. 4, pp. 1839-1845.
K. Nakanishi et al. (2001). Fast Response 15-in. XGA TFT-LCD with Feedforward
Driving (FFD) Technology for Multimedia Applications. SID ’01 Digest, pp. 488491.
Mauro Barni (2006). Document and Image Compression. Taylor & Francis.
Mary Bellis. Liquid Crystal Display (LCD) - Invention and History – Inventors.
Link: />R. H. M. Wubben, G. J. Hekstra (2004). LCD overdrive frame memory reduction
using scalable DCT-based compression. SID Symposium Digest of Technical
Papers, vol. 35, no.1, pp. 1348-1351.
S. Mallat (1989). A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet
Representation. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 11,
No. 7, pp. 674-693.
T. Acharya, P.S. Tsai (2005). JPEG2000 Standard for Image Compression. John
Wiley & Sons.
Vladimir Lachine, Chon-Tam Le Dinh, Dinh Kha Le, Jeffrey Wong (2014). Fixed
tile rate codec for bandwidth saving in video processors. Proc. SPIE 9030, Mobile
Devices and Multimedia: Enabling Technologies, Algorithms, and Applications
2014.
Z. Wang et al. (2004). Image quality assessment: From error visibility to structural
similarity. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612.
/> /> />
22


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ
1. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi, Chon-Tam Le Dinh (2011).
Content-based Bit Exchange Techniques for Frame Delay Memory
Application. Proceeding of the 6th IEEE Conference on Industrial
Electronics and Applications, pp 107-112, Beijing, China, ISBN: 978-14244-8756-7, DOI: 10.1109/ICIEA.2011.5975559.
2. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi, Chon-Tam Le Dinh (2011).