=-=.LỜI CẢM ƠN

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Bùi Thế Hồng đã tận tình
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

hƣớng dẫn, chỉ bảo và hết lòng giúp đỡ để tôi có thể hoàn thành luận văn của
mình.
Xin cảm ơn Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Thái Nguyên đã tạo
điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình làm luận văn nghiên cứu.
NGUYỄNC HỒNG NGỌC

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT
NÉN
DỮtháng
LIỆUnăm
DỰA
Thái Nguyên,
ngày
2009
TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI SÓNG NHỎ RỜI
RẠC
VÀ văn
ỨNG
Tác
giả luận
DỤNG TRONG MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ

NGUYỀN HỒNG NGỌC


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




LỜI CẢM ƠN
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thày giáo TS. Bùi Thế Hồng Viện Công nghệ Thông tin thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam là
ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, chỉ bảo tận tình và hết lòng giúp đỡ tôi trong
suốt thời gian làm luận văn này.
Xin cảm ơn các thày giáo, cô giáo, công tác tại Phòng Cơ sở dữ liệu –
Viện Công nghệ thông tin, các thầy cô giáo công tác tại Khoa công nghệ
thông tin – ĐHTN, cùng tập thể các bạn học viên lớp cao học Khóa 6 đã luôn
giúp đỡ, động viên và nhiệt tình chia sẻ với tôi những kinh nghiệm học tập,
nghiên cứu trong suốt khoá học.
Xin đƣợc cảm ơn Ban lãnh đạo Trƣờng CĐCN Việt đức, cùng toàn thể
các bạn đồng nghiệp trong Khoa CNTT đã nhiệt tình tạo điều kiện giúp đỡ cả
về thời gian, vật chất và tinh thần để tôi hoàn thành đƣợc khóa học của mình.

Thái Nguyên, ngày 10 tháng 11 năm 2009
Học viên

Nguyễn Hồng Ngọc

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399

MỤC LỤC
CHƢƠNG 1 .................................................................................................................. 4
TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH ......................................................... 4
1.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số ............................................................................... 4
1.2. Phân loại các kỹ thuật nén ....................................................................................... 6
1.2.1. Nén tổn hao và không tổn hao ......................................................................... 6
1.2.2. Mã hoá dự đoán và mã hoá dựa trên phép biến đổi ........................................... 6
1.2.3. Mã hoá băng con .............................................................................................. 7
1.3. Tiêu chuẩn đánh giá chất lƣợng mã hoá ảnh ........................................................... 7
1.4. Các kỹ thuật nén có tổn hao .................................................................................... 7
1.4.1. Kỹ thuật mã hoá băng con ............................................................................... 7
1.4.2. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi ........................................................... 9
1.4.2.1. Kỹ thuật mã hóa dựa trên phép biến đổi DCT ................................................ 9
1.4.2.2. Kỹ thuật mã hoá dựa trên phép biến đổi DWT. Mối quan hệ giữa biến đổi
Wavelet và Fourier .................................................................................................. 10
CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA BIẾN ĐỔI WAVELET ............................... 13
2.1. Cơ sở toán học. ..................................................................................................... 13
2.1.1. Biến đổi Wavelet liên tục. .............................................................................. 13
2.1.2. Biến đổi Wavelet rời rạc................................................................................. 13
2.1.3. Tính chất của biến đổi Wavelet. ..................................................................... 14
2.2. Giới thiệu một số họ Wavelet. ............................................................................... 15
2.2.1. Biến đổi Wavelet Haar. .................................................................................. 15
2.2.2. Biến đổi Wavelet Meyer................................................................................. 15
2.2.3. Biến đổi Wavelet Daubechies. ........................................................................ 16
2.3. Một số ứng dụng nổi bật của Wavelet. .................................................................. 16
2.3.1. Nén tín hiệu. .................................................................................................. 16
2.3.2. Khử nhiễu. ..................................................................................................... 17

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên


- 0972.162.399




iii

CÁC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU TRONG LUẬN VĂN
Hình 1.1 Sơ đồ bộ khái quát hệ thống nén ảnh

5

Hình 1.2. Sơ đồ minh hoạ kỹ thuật mã hoá băng con – M băng con

8

Hình 1.3. Sơ đồ bộ mã hoá theo chuẩn JPEG

10

Hình 2.1. Minh hoạ lƣới nhị tố dyadic với các giá trị của m và n

14

Hình 3.1: Trình tự mã hoá (a) và giải mã JPEG2000 (b)

19

Bảng 3.1: So sánh JPEG và JPEG2000



Biến đổi Wavelet liên tục (Continuous

DCT

Wavelet Transform)
Biến đổi Cosine rời rạc (Discrete Cosine

DPCM

Transform)
Điều xung mã vi sai (Differized Pulse Code

DWT

Modulation)
Biến đổi Wavelet rời rạc (Discrete Wavelet

EZW

Transform)
Wavelet cây

IDWT

Wavelet)
Biến đổi Wavelet rời rạc ngƣợc

zero


RLC
SPIHT

Mã hoá loạt dài (Run Length Coding)
Phƣơng pháp mã hoá phân cấp theo vùng

STFT

(Set partitioning in hierarchical trees)
Biến đổi Fourier thời gian ngắn (Short
Time Fourier Transform)

Wavelet
Wavelet Decomposition Tree

Biến đổi băng con Wavelet
Cây phân giải Wavelet

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




1

MỞ ĐẦU
Trong thời đại của Internet, thông tin ngày càng đƣợc sử dụng rộng rãi


2

 Cơ sở nghiên cứu và mục đích của luận văn
Để có thể sử dụng các dịch vụ Internet và các thông tin số rộng rãi cần
có một kỹ thuật, một công nghệ mang lại nhiều hứa hẹn trong ứng dụng bảo
vệ bản quyền, không bị biến dạng, điều khiển truy cập đối với các dữ liệu đa
phƣơng tiện. Phƣơng pháp giảm kích thƣớc dữ liệu bằng các kỹ thuật nén là
một cách tiếp cận hiệu quả giải quyết các khó khăn trên.
Mặc dù cho đến nay có rất nhiều kỹ thuật nén dữ liệu đa phƣơng tiện
nhƣ: chuẩn JPEG (dựa trên biến đổi DCT), chuẩn JPEG2000 (dựa trên
biến đổi Wavelet) và chuẩn MPEG, tuy nhiên những kỹ thuật này chỉ tập
trung vào hiệu quả nén và cố gắng đánh mất chất lƣợng ảnh ít vì thế chúng
bỏ qua vấn đề tiêu hao năng lượng trong quá trình nén và truyền. Luận văn
này trình bầy một kỹ thuật hiệu quả để khắc phục những khó khăn trên cho
dữ liệu đa phƣơng tiện. Đó là kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet
thích nghi, hiệu năng cho dữ liệu đa phƣơng tiện trong thông tin và kỹ
thuật nhúng thủy vân vào sản phẩm mà không ảnh hƣởng đến chất lƣợng và
bảo vệ bản quyền tác giả, đây là ứng dụng cơ bản bản nhất của kỹ thuật thủy
vân số. Một thông tin nào đó mang ý nghĩa quyền sở hữu tác giả gọi là thủy
vân sẽ đƣợc nhúng vào trong các sản phẩm, thủy vân đó chỉ một mình ngƣời
chủ sở hữu hợp pháp các sản phẩm đó có và đƣợc dùng làm minh chứng cho
bản quyền sản phẩm.
 Tổ chức luận văn
Luận văn đƣợc trình bầy thành 4 chƣơng và 1 phụ lục.
Chƣơng 1 trình bầy khái quát các kỹ thuật nén ảnh, phân loại các
nguyên lý nén và định nghĩa một số thuật ngữ đƣợc sử dụng rộng rãi nhƣ
MSE, PSNR và SNR. Chƣơng này cũng trình bầy cơ sở lý thuyết của các

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH
1.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số
Nén ảnh số là một đề tài nghiên cứu rất phổ biến trong lĩnh vực xử lý
dữ liệu đa phƣơng tiện. Mục đích là làm thế nào để lƣu trữ bức ảnh dƣới
dạng có kích thƣớc nhỏ hơn hay dƣới dạng biểu diễn mà chỉ yêu cầu số bít
mã hoá ít hơn so với bức ảnh gốc. Nén ảnh thực hiện đƣợc là do một thực
tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có trật tự, có tổ
chức. Vì thế nếu bóc tách đƣợc tính trật tự, cấu trúc đó thì sẽ biết đƣợc phần
thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh để biểu diễn và truyền đi với
số lƣợng bít ít hơn so với ảnh gốc mà vẫn đảm bảo tính đầy đủ thông tin. Ở
phía thu, quá trình giải mã sẽ tổ chức, sắp xếp lại đƣợc bức ảnh xấp xỉ gần
chính xác so với ảnh gốc nhƣng vẫn thoả mãn chất lƣợng yêu cầu, đảm bảo
đủ thông tin cần thiết.
Tóm lại, tín hiệu ảnh, video hay audio đều có thể nén lại bởi chúng có
những tính chất nhƣ sau:
 Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về không gian: Trong phạm vi
một bức ảnh hay một khung video tồn tại sự tƣơng quan đáng kể (dƣ
thừa) giữa các điểm ảnh lân cận.
 Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về phổ: Các dữ liệu thu đƣợc từ
các bộ cảm biến của thiết bị thu nhận ảnh tồn tại sự tƣơng quan đáng
kể giữa các mẫu thu, đây chính là sự tƣơng quan về phổ.
 Có sự tƣơng quan (dƣ thừa) thông tin về thời gian: Trong một
chuỗi ảnh video, tồn tại sự tƣơng quan giữa các điểm ảnh của các

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




6

1.2. Phân loại các kỹ thuật nén
Các kỹ thuật nén chủ yếu đƣợc phân loại nhƣ sau:
1.2.1. Nén tổn hao và không tổn hao
Trong các kỹ thuật nén không tổn hao (losses compression), ảnh
khôi phục giống hoàn toàn so với ảnh gốc. Tuy nhiên, nén không tổn hao
chỉ đạt đƣợc hiệu quả nén rất nhỏ. Trái lại, các kỹ thuật nén có tổn hao (lossy
compression) có thể đạt đƣợc hiệu quả nén cao hơn rất nhiều mà ở điều
kiện cảm nhận hình ảnh thông thƣờng sự mất mát thông tin không cảm
nhận đƣợc và vì thế vẫn đảm bảo chất lƣợng ảnh. Một số kỹ thuật nén có tổn
hao gồm: điều xung mã vi sai – DPCM, điều xung mã – PCM, lƣợng tử hoá
véctơ – VQ, mã hoá biến đổi và băng con. Ảnh khôi phục trong hệ thống nén
có tổn hao luôn có sự suy giảm thông tin so với ảnh gốc bởi vì: phƣơng pháp
nén này đã loại bỏ những thông tin dƣ thừa không cần thiết.
1.2.2. Mã hoá dự đoán và mã hoá dựa trên phép biến đổi
Đối với mã hoá dự đoán (predictive coding) các giá trị mang thông tin
đã đƣợc gửi hay đang sẵn có sẽ đƣợc sử dụng để dự đoán các giá trị khác, và
chỉ mã hoá sự sai lệch giữa chúng. Phƣơng pháp này đơn giản và rất phù
hợp với việc khai thác các đặc tính cục bộ của bức ảnh. Kỹ thuật DPCM
chính là một ví dụ điển hình của phƣơng pháp này. Trong khi đó, mã hoá
dựa trên phép biến đổi (transform based coding) thì lại thực hiện nhƣ sau:
trƣớc tiên thực hiện phép biến đổi với ảnh để chuyển sự biểu diễn ảnh từ
miền không gian sang một miền biểu diễn khác. Các phép biến đổi
thƣờng dùng là: DCT - biến đổi Cosine rời rạc, DWT - biến đổi Wavelet rời
rạc, LT - biến đổi trồng (lapped) , tiếp đó thực hiện mã hoá đối với các hệ số
biến đổi. Phƣơng pháp này có hiệu suất nén cao hơn rất nhiều so với
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

biến đổi (transform coding). Đây là hai kỹ thuật nén điển hình và cho hiệu quả
nén cũng nhƣ chất lƣợng ảnh cao.
1.4.1. Kỹ thuật mã hoá băng con
Tƣ tƣởng chính của kỹ thuật mã hoá băng con là: các ảnh đƣợc lấy mẫu
ở đầu vào đƣợc phân ly thành các băng tần khác nhau (gọi là các tín hiệu băng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




8

con). Yêu cầu của kỹ thuật này là làm thế nào các băng con không bị chồng
chéo lên nhau. Để có thể phân ly tín hiệu ở bộ mã hoá (encoder) thành các
băng con, ảnh đƣợc cho qua một bank lọc (filter bank) gọi là bank lọc phân
tích và mỗi đầu ra của bank lọc băng con đƣợc lấy mẫu xuống hệ số 2. Các
đầu ra băng con tần số đƣợc lẫy mẫu xuống sẽ lần lƣợt đƣợc: lƣợng tử hoá độc
lập bằng các bộ lọc vô hƣớng khác nhau, mã hoá entropy, lƣu trữ và truyền đi.
Ở phía bộ giải mã (decoder), quá trình đƣợc thực hiện ngƣợc lại: giải lƣợng tử
băng con tần số, lấy mẫu lên với hệ số 2, cho đi qua bank lọc băng con tổng
hợp rồi cộng tất cả các đầu ra của bộ lọc để khôi phục lại ảnh.
Hình 1.2 dƣới đây là sơ đồ tổng quát giải thích kỹ thuật mã hoá băng
con.

Hình 1.2. Sơ đồ minh hoạ kỹ thuật mã hoá băng con – M băng con

Trong các hệ thống mã hóa băng con hai chiều thực tế, ngƣời ta chia

định (non-stationary) nếu chỉ quan tâm đến thành phần phổ nào có trong tín
hiệu mà không quan tâm đến khi nào xuất hiện trong tín hiệu. Tuy nhiên, nếu
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 đƣợc yêu cầu này, đây là hạn chế của
phép biến đổi này.
* 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

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




10

thƣớc 8x8 đƣợc áp dụng để thực hiện DCT, sau đó lƣợng tử hoá các hệ số rồi
mã hoá entropy sau lƣợng tử.
Đối với những ảnh màu RGB, để áp dụng kỹ thuật nén này, trƣớc hết
phải chuyển sang chế độ màu YUV (Y là thành phần chói, U và V là 2 thành
phần màu). Thành phần độ chói là ảnh đơn sắc xám. Hai thành phần màu còn
lại chứa thông tin về màu. Sơ đồ khối bộ mã hoá và giải mã của JPEG nhƣ
sau:

Hình 1.3. Sơ đồ bộ mã hoá theo chuẩn JPEG

1.4.2.2. Kỹ thuật mã hoá dựa trên phép biến đổi DWT. Mối quan hệ giữa

thuật mã hoá băng con (subband coding). Tuy nhiên khác với mã hoá băng
con, các bộ lọc trong DWT đƣợc thiết kế phải có đáp ứng phổ phẳng,
trơn và trực giao.
Từ biến đổi DWT một chiều có thể mở rộng định nghĩa biến đổi DWT
hai chiều theo cách: Sử dụng các bộ lọc riêng biệt, thực hiện biến đổi
DWT một chiều dữ liệu vào (ảnh) theo hàng rồi thực hiện theo cột. Theo
cách này nếu thực hiện biến đổi DWT ở mức 1, sẽ tạo ra 4 nhóm hệ số
biến đổi.
* Hai thuật toán nén sử dụng DWT điển hình.
Nén ảnh dựa trên biến đổi DWT đã có những cải tiến đáng kể, đó là
bƣớc đột phá sử dụng DWT để nén ảnh bắt đầu là kỹ thuật mã hoá – EZW
(embedded zero-tree wavelet).
Thuật toán EZW dựa trên khả năng khai thác các thuộc tính đa
phân giải của biến đổi Wavelet để đƣa ra một thuật toán ít phức tạp trong

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




12

tính toán mà vẫn cho hiệu quả nén cao. Những cải tiến và nâng cấp của
EZW về sau đã ra đời một số thuật toán tƣơng tự

nhƣ: SPIHT


- Tích phân suy rộng trên toàn bộ trục t của hàmt là bằng 0.
- Tích phân năng lƣợng của hàm trên toàn bộ trục t là một số hữu
hạn.
2.1.2. Biến đổi Wavelet rời rạc.
Việc tính toán các hệ số Wavelet tại tất cả các tỉ lệ là một công việc hết
sức phức tạp. Để giảm thiểu công việc tính toán ngƣời ta chỉ chọn ra một
tập nhỏ các giá trị tỉ lệ và các vị trí để tiến hành tính toán. Quá trình chọn
các tỷ lệ và các vị trí để tính toán nhƣ trên tạo thành lƣới nhị tố
(dyadic). Một phân tích nhƣ trên hoàn toàn có thể thực hiện đƣợc nhờ
biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). Do đó, việc tính toán biến đổi DWT thực
chất là sự rời rạc hoá biến đổi Wavelet liên tục (CWT); việc rời rạc hoá
đƣợc thực hiện với sự lựa chọn các hệ số a và b nhƣ sau:

a  2m ; b  2m n; m, n Z

(2.1)

Việc tính toán hệ số của biến đổi Wavelet có thể dễ dàng thực hiện bằng
các băng lọc số nhiều nhịp đa kênh, một lý thuyết rất quen thuộc trong xử lý tín
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




14

hiệu.

2.1.3. Tính chất của biến đổi Wavelet.
Biến đổi Fourier là một biến đổi đã và đang đƣợc áp dụng rộng rãi
trong nhiều ngành khoa học và kỹ thuật khác nhau. Biến đổi Fourier
chuyển một hàm tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Sử dụng biến
đổi Fourier ta có thể biết đƣợc trong tín hiệu f(t)có các thành phần tần số
nào. Tuy nhiên biến đổi Fourier có một nhƣợc điểm cơ bản là với một tín
hiệu f(t) ta không thể biết đƣợc rằng tại một thời điểm t thì tín hiệu có các
thành phần tần số nào. Một phép biến đổi tốt hơn biến đổi Fourier phải là
phép biến đổi có đầy đủ tính năng của biến đổi Fourier và có khả năng xác
định xem tại một thời điểm t bất kỳ trong tín hiệu f(t) có thành phần tần số
nào. Phép biến đổi Wavelet ra đời đã khắc phục đƣợc các nhƣợc điểm của
biến đổi Fourier trong phân tích tín hiệu. Biến đổi Wavelet dù chỉ làm việc
với các tín hiệu một chiều (liên tục hoặc rời rạc) nhƣng sau khi biến đổi
xong ta thu đƣợc một hàm số hai biến hoặc một tập các cặp giá trị W  a, b
minh họa các thành phần tần số khác nhau của tín hiệu xảy ra tại thời
điểm t . Các giá trị W  ai , b  tạo thành một cột (i=1, 2,...., n) cho biết một
thành phần tần số có trong những thời điểm t nào và các giá trị W  a, bi tạo
thành hàng cho biết tại một thời điểm t của tín hiệu f(t) có các thành phần
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Viết thuê luận văn thạc sĩ
- 0972.162.399




15

tần số nào.
Tham số b trong biến đổi Wavelet cho biết khoảng dịch của hàm



16

hiệu tốt hơn nhiều so với biến đổi Haar.
2.2.3. Biến đổi Wavelet Daubechies.
Giống nhƣ Meyer, Daubechies cũng là một nhà khoa học có công
lao to lớn trong việc nghiên cứu phát triển phép biến đổi Wavelet. Biến
đổi Daubechies là một trong những phép biến đổi phức tạp nhất trong
biến đổi Wavelet. Họ biến đổi này đƣợc ứng dụng hết sức rộng rãi, biến
đổi Wavelet áp dụng trong JPEG2000 là một biến đổi trong họ biến đổi
Wavelet Daubechies.

2.3. Một số ứng dụng nổi bật của Wavelet.
Phần này chỉ nêu ra các lĩnh vực mang tính chất tổng quát các ứng
dụng của Wavelet với tính chất giới thiệu và gợi mở.
2.3.1. Nén tín hiệu.
Do đặc điểm của mình, Wavelet đặc biệt tốt khi sử dụng để nén hay
phân tích các tín hiệu không dừng; đặc biệt là tín hiệu ảnh số và các ứng
dụng nén tiếng nói, nén dữ liệu. Việc sử dụng các phép mã hoá băng con,
băng lọc số nhiều nhịp và biến đổi Wavelet rời rạc tƣơng ứng với loại tín
hiệu cần phân tích có thể mang lại những hiệu quả rất rõ rệt trong nén tín
hiệu. Do tính chất chỉ tồn tại trong các khoảng thời gian rất ngắn (khi
phân tích tín hiệu trong miền thời gian tần số) mà các hệ số của biến đổi
Wavelet có khả năng tập trung năng lƣợng rất tốt vào các hệ số biến đổi.
Các hệ số mang thông tin chi tiết của biến đổi Wavelet thƣờng rất nhỏ và có
thể bỏ qua mà không ảnh hƣởng tới việc mã hoá dữ liệu (trong phƣơng pháp
mã hoá ảnh hay tiếng nói là những tín hiệu cho phép mã hoá có tổn thất
thông tin).