Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 0380 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC • • • NÉN ẢNH SỬ DỤNG BIÉN ĐỎI WAVELET VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC DỊCH vụ DỮ LIỆU ĐA • • • • PHƯƠNG TIỆN DI ĐỘNG NGHÀNH: ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Đức Thuận HÀ NỘI 2006 ĐỖ NGỌC ANH Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh MỤC LỤC 5.3.2. 5.3.2.1. Ảnh hưởng đến năng lượng tính toán và chất lượng ảnh 62 5.3.2.2. 5.3.2.3. 5.3.2.4. CÁC HÌNH VË, BANG BIËU TRONG LUẬN VĂN 5.3.2.5 5.3.2.6 5.3.2.7. Hình 5.2. (a) Biến đổi Wavelet 2D mức 3 và (b) Minh hoạ bằng ảnh 5.3.2.8 5.3.2.9 5.3.2.10. THUẬT NGỮ TIÉNG ANH 5.3.2.11. CWT Biến đổi Wavelet liên tục (Continuous Wavelet Transform) 5.3.2.12. DCT Biến đổi Cosine rời rạc (Discrete Cosine Transform) 5.3.2.13. DFT Biến đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform) 5.3.2.14. DPCM Điều xung mã vi sai (Differized Pulse Code Modulation) 5.3.2.15. DWT Biến đổi Wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transform) 5.3.2.16. EZW Wavelet cây zero (Embedded Zerotree Wavelet) 5.3.2.17. HVS Hệ thống cảm nhận hình ảnh của mắt người 5.3.2.18. (Human Visual System) 5.3.2.19. IDWT Biến đổi Wavelet rời rạc ngược 5.3.2.20. JPEG Chuẩn nén ảnh của ủy ban JPEG quốc tế 5.3.2.21. (Joint Photographic Experts Group) 5.3.2.22. JPEG2000 Chuẩn nén ảnh JPEG2000 5.3.2.23. Lossless Compression Kỹ thuật nén ảnh không tổn hao (không mất dữ liệu) Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh 5.3.2.24. Lossy Compression Kỹ thuật nén ảnh có tổn hao (có mất dữ liệu) 5.3.2.25. MRA Phân tích đa phân giải (Multi Resolution Analysis) 5.3.2.26. MSE Sai số bình phương trung bình (Mean Square Error) 5.3.2.27. PCM Điều xung mã (Pulse Code Modulation) 5.3.2.28. PSNR Tỷ số tín hiệu đỉnh trên nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio) 5.3.2.29. QMF Lọc gương cầu tứ phương (Quardrature Mirror Filters) 5.3.2.30. RLC Mã hoá loạt dài (Run Length Coding) 5.3.2.31. ROI Kỹ thuật mã hóa ảnh theo vùng (Region Of Interest) - Một 5.3.2.32. tính năng mới nổi bật của JPEG2000 SPIHT Phương pháp mã hoá phân cấp theo vùng 5.3.2.33. (Setpartitioning in hierarchical trees) 5.3.2.34. STFTBiến đổi Fourier thời gian ngắn (Short Time Fourier 5.3.2.35. Transform) 5.3.2.36. Wavelet Biến đổi băng con Wavelet 5.3.2.37. Wavelet Decomposition Cây phân giải Wavelet Tree 5.3.2.38. LỜI GIỚI THIỆU 5.3.2.39. • 5.3.2.40. Trong những năm gần đây, nhu cầu các dịch vụ dữ liệu trên mạng di động, nhất là dữ liệu đa phương tiện là rất lớn. Cùng với nhu cầu đó, vấn đề đặt ra là làm thế nào tìm được một kỹ thuật mã hoá dữ liệu then chốt (chuẩn), có hiệu quả để truyền các dữ liệu này trên mạng di động. 5.3.2.41. Mục đích của luận văn là trình bầy một kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet cho ảnh tĩnh và đặc biệt là ảnh tĩnh trong các dịch vụ dữ liệu đa phương tiện trong mạng di động. So với các kỹ thuật nén sử dụng phép biến đổi trước đây như biến đổi Fourier (FT), biến đổi cosine rời rạc (DCT'), biến đổi xếp chồng (LT), , biến đổi Wavelet (DWT) có nhiều ưu điểm không chỉ trong xử lý ảnh mà còn nhiều ứng dụng khác. Bằng chứng là sự ra đòi của chuẩn nén JPEG2000 (dựa trên DWT) có tính năng vượt trội so với JPEG (DCT). Tuy Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh nhiên chuẩn JPEG, MPEG hay ngay cả JPEG2000 cũng chỉ tập trung vào hiệu quả nén (tỉ số nén) và chất lượng ảnh mà không chú ý đến năng lượng tiêu hao trong quá trình xử lý và truyền trên mạng. Trong luận văn đã trình bầy một kỹ thuật nén ảnh trong mạng di động sử dụng biến đổi Wavelet hiệu năng không chỉ đem lại hiệu quả nén, chất lượng hình ảnh mà còn tiết kiệm năng lượng xử lý của hệ thống. Điều này hứa hẹn có thể xây dựng một bộ mã hoá ảnh tiết kiệm năng lượng xử lý, thời gian truyền mà vẫn phù họp vói điều kiện băng thông thấp, ràng buộc về chất lượng dữ liệu trong các mạng thông tin di động. 5.3.2.42. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1. Cơ sở nghiên cứu và mục đích của luận văn 5.3.2.43. Đẻ có thể sử dụng các dịch vụ Internet không dây cũng như nhiều dịch vụ dữ liệu khác trên nền các ứng dụng di động cần có một kỹ thuật then chốt để có thể hỗ trợ truyền thông nhiều dạng dữ liệu trong thông tin di động tế bào như: thoại, văn bản, hình ảnh và video. Tuy nhiên vấn đề truyền thông nội dung đa phương tiện trong thông tin di động gặp một số khó khăn: băng thông của mạng di động tế bào, nhiễu kênh, giới hạn của pin cho các ứng dụng, tỉnh tương thích dữ liệu giữa các thuê bao. Trong khi việc cải thiện băng thông di động cần một công nghệ mói của tương lai còn việc cải thiện giới hạn của pin không đáp ứng được sự phát triển của các dịch vụ tương lai, thì phương pháp giảm kích thước dữ liệu bằng các kỹ thuật nén là một cách tiếp cận hiệu quả giải quyết các khó khăn trên. 5.3.2.44. Mặc dù cho đến nay có rất nhiều kỹ thuật nén dữ liệu đa phương tiện như: 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 lượng ảnh ít vì thế chúng bỏ qua vấn đề tiêu hao năng lượng trong quá trình nén và truyền RF (trong thông tin động). Luận văn này trình bầy một kỹ thuật hiệu quả để khắc phục những khó khăn trên cho loại dữ liệu đa phương tiện điển hình trong thông tin di động Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh là ảnh tĩnh. Đó là kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet thích nghi và hiệu năng cho dữ liệu đa phương tiện trong thông tin di động. 1.2. Tổ chức luận văn 5.3.2.45. Luận văn được trình bầy thành 5 chương và 1 phụ lục. Chương 1, tác giả trình bày tóm tắt cơ sở nghiên cứu và mục đích cũng như tổ chức của luận văn. 5.3.2.46. Chương 2 trình bầy khái quát các kỹ thuật nén ảnh, phân loại các nguyên lý nén và định nghĩa một số thuật ngữ được sử dụng rộng rãi như MSE, PSNR và SNR. Chương này cũng trình bầy cơ sở lý thuyết của các nguyên lý nén có tổn hao điển hình như: mã hoá băng con; mã hoá dựa trên biến đổi cosine rời rạc (DCT), biến đổi xếp chồng (LT), biến đổi Wavelet rời rạc (DWT). 5.3.2.47. Chương 3 trình bầy cơ sở toán học, tính chất của biến đồi Wavelet. Nội dung của chương này là lý thuết nền tảng cho các ứng dụng Wavelet. Chương này cũng đưa ra một số họ Wavelet phổ biến và giói thiệu một số ứng dụng nổi bật của Wavelet ngoài ứng dụng để nén ảnh. 5.3.2.48. Chương 4 giới thiệu tổng quan về chuẩn nén JPEG2000 dựa trên biến đổi Wavelet. Mục đích không chỉ là giói thiệu một chuẩn nén vượt trội so với chuẩn JPEG dựa trên biến đổi DCT mà còn đưa ra một lựa chọn giải quyết bài toán đặt ra trong luận văn. JPEG2000 đang từng bước được tổ chức ISO công nhận nên chắc chắn sẽ trở thành một chuẩn nén phổ biến trong các ứng dụng di động tương lai. Cũng trong chương này, tác giả trình bầy tóm tắt các bước thực hiện nén ảnh theo JPEG200 và so sánh nó với chuẩn JPEG và các chuẩn nén ảnh tĩnh khác. 5.3.2.49. Chương 5 cũng là chương quan trọng nhất. Dựa trên kỹ thuật nén ảnh bang Wavelet, luận văn đưa ra một thuật toán biến đổi ảnh bằng Wavelet hiệu năng làm giảm đáng kể năng lượng tính toán và truyền thông cần Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh thiết cho ảnh mà vẫn đảm bảo được chất lượng bức ảnh (và như vậy giảm được giá thành dịch vụ). 5.3.2.50. CHƯƠNG 2:TỐNG QUAN CÁC KỸ THUẬT NÉN TRONG MÃ HOÁ ẢNH 2.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số 5.3.2.51. Nén ảnh số là một đề tài nghiên cứu rất phổ biến trong lĩnh vực xử lý dữ liệu đa phương tiện. Mục đích là làm thế nào để lưu trữ bức ảnh dưới dạng có kích thước nhỏ hơn hay dưới dạng biểu diễn mà chỉ yêu cầu số bít mã hoá ít hon so với bức ảnh gốc. Nén ảnh thực hiện được là do một thực tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có trật tự, có tồ chức. Vì thế nếu bóc tách được tính trật tự, cấu trúc đó thì sẽ biết được phần thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh để biểu diễn và truyền đi vói số lượng 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 được bức ảnh xấp xỉ gần chính xác so vói ảnh gốc nhưng vẫn thoả mãn chất lượng yêu cầu, đảm bảo đủ thông tin cần thiết. 5.3.2.52. Tóm lại, tín hiệu ảnh, video hay audio đều có thể nén lại bởi chúng có những tính chất như sau: • Có sự tương quan (dư thừa) thông tin về không gian: Trong phạm vi một bức ảnh hay một khung video tồn tại sự tương quan đáng kể (dư thừa) giữa các điểm ảnh lân cận. • Có sự tương quan (dư thừa) thông tin về phổ: Các dữ liệu thu được từ các bộ cảm biến của thiết bị thu nhận ảnh tồn tại sự tương quan đáng kể giữa các mẫu thu, đây chính là sự tương quan về phổ. • Có sự tương quan (dư thừa) thông tin về thời gian: Trong một chuỗi ảnh video, tồn tại sự tương quan giữa các điểm ảnh của các khung video (frame). Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh 5.3.2.53. 5.3.2.53. 5.3.2.54. Trong hình 2.1, bộ mã hoá dữ liệu thực hiện quá trình nén bằng cách giảm kích thước dữ liệu ảnh gốc đến một mức phù họp với việc lưu trữ và truyền dẫn trên kênh. Tốc độ bít đầu ra của bộ mã hoá được tính là số bít cho một mẫu (điểm ảnh). Bộ mã hoá kênh thực hiện việc chuyển đổi luồng bít đã được nén thành dạng tín hiệu phù họp cả cho việc lưu trữ và truyền dẫn, thường bộ mã hoá kênh sử dụng các kỹ thuật: mã hoá có độ dài thay đổi - RLC (Run Length Coding)[4], mã hoả Huffman[4], mã hoả so học [4]. Bộ giải mã thực hiện quá trình ngược lại so vói bộ mã hoá. 5.3.2.55. Trong các hệ thống nén, tỉ số nén chính là tham số quan trọng đánh giá khả năng nén của hệ thống, công thức được tính như sau: 5.3.2.56. Tỉ số nén = Kích thước dữ liệu gốc/ Kích thước dữ liệu nén Đối vói ảnh tĩnh, kích thước chính là số bít để biểu diễn toàn bộ bức ảnh. Đối vói ảnh video, kích thước chính là số bít để biểu diễn một khung hình video (video frame). Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh 5.3.2.1. 5.3.2.2. Hình 2.1 Sơ đồ bộ khái quát hệ thống nén ảnh Sơ đồ của một hệ thống nén dữ liệu tổng quát như sau: 2.2. Phân loại các kỹ thuật nén 5.3.2.57. Các kỹ thuật nén chủ yếu được phân loại như sau: 2.2.1. Nén tổn hao và không tổn hao 5.3.2.58. 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 được hiệu quả nén rất nhỏ. Trái lại, các kỹ thuật nén có tổn hao (lossy compression) có thể đạt được hiệu quả nén cao hơn rất nhiều mà ở điều kiện cảm nhận hình ảnh thông thường sự mất mát thông tin không cảm nhận được và vì thế vẫn đảm bảo chất lượng ảnh. Một số kỹ thuật nén có tổn hao gồm: điều xung mã vi sai - DPCM, điều xung mã - PCM, lượng 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: phương pháp nén này đã loại bỏ những thông tin dư thừa không cần thiết. 2.2.2. Mã hoá dự đoán và mã hoá dựa trên phép biến đổi 5.3.2.59. Đối vói mã hoá dự đoán (predictive coding) các giá trị mang thông tin đã được gửi hay đang sẵn có sẽ được sử dụng để dự đoán các giá trị khác, và chỉ mã hoá sự sai lệch giữa chúng. Phương pháp này đơn giản và rất phù họp vói việc khai thác các đặc tính cục bộ của bức ảnh. Kỹ thuật DPCM chính là một ví dụ điển hình của phương pháp này. Trong khi đó, mã hoá dựa trên phép biến đổi (transform based coding) thì lại thực hiện như sau: trước tiên thực hiện phép biến đổi vói ảnh để chuyển sự biểu diễn ảnh từ miền không gian sang một miền biểu diễn khác. Các phép biến đổi thường 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 sộ biến đổi. Phương pháp này có hiệu suất nén cao hon rất nhiều so vói phương pháp nén dự đoán bởi vì chính các phép biến đổi (sử dụng các thuộc tính nén năng lượng của mình) đã gói gọn toàn bộ năng lượng bức ảnh chỉ bằng một số ít các hệ số, số lớn các hệ số còn lại ít có ý nghĩa hon sẽ bị loại bỏ sau khi lượng tử hoá và như vậy lượng dữ liệu phải Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh truyền nhỏ đi rất nhiều. Trong phương pháp mã hoá dự đoán, sai lệch giữa ảnh gốc và ảnh dự đoán vẫn có ý nghĩa (còn sử dụng ở bước tiếp theo) sau khi lượng tử hoá, chính điều này làm cho phương pháp mã hoá dự đoán có nhiều dữ liệu được truyền đi hơn so với phương pháp mã hoá biến đổi. 2.2.3. Mã hoá băng con 5.3.2.60. Bản chất của kỹ thuật mã hoá băng con (subband coding) là chia băng tần của tín hiệu (ảnh) thành nhiều băng con (subband). Để mã hoá cho mỗi băng con, chúng ta sử dụng một bộ mã hoá và một tốc độ bít tương ứng với tính chất thống kê của băng con. 2.3. Tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mã hoá ảnh 5.3.2.61. Đẻ đánh giá chất lượng của bức ảnh (hay khung ảnh video) ở đầu ra của bộ mã hoá, người ta thường sử dụng hai tham số: Sai số bình phương trung bình - MSE (mean square error) và tỉ số tín hiệu trên nhiễu đỉnh - PSNR (peak to signal to noise ratio). MSE thường được gọi là phương sai lượng tử - ơ 2 q (quantization error variance). MSE giữa ảnh 5.3.2.62. gốc và ảnh khôi phục được tính như sau: 5.3.2.63. MSE = ư] =k] - gíj, k]) 2 (2.1) 5.3.2.64. N j* 5.3.2.65. Trong đó tổng lấy theo j, k tính cho tổng tất cả các điểm ảnh trong ảnh và N là số điểm ảnh trong ảnh. Còn PSNR giữa hai ảnh (b bít cho mỗi điểm ảnh, RMSE là căn bậc 2 của MSE) đước tính theo công thức dB như sau: 5.3.2.66. PSNR = -20 log l0 ~~~~ (2.2) 5.3.2.67. A 1 5.3.2.68. Thông thường, nếu PSNR > 40dB thì hệ thống mắt người gần như không phân biệt được giữa ảnh gốc và ảnh khôi phục. 5.3.2.69. Một tham số khác hay sử dụng trong các hệ thông viễn thông đó là tỉ số tín hiệu trên nhiễu - SNR , tuy vậy SNR sử dụng cho một hệ thống né ảnh cũng có công thức dB như sau: 5.3.2.70. sm = mogM E^oderinputen ergy Noise energy Luận văn cao học ĐTVT 2004 - 2006 Đỗ Ngọc Anh [...]... KLT là phép biến đổi theo khối tối ưu nhất cho nén dữ liệu ở khía cạnh thống kê bởi: nó có thể giải tương quan một cách tối ưu tín hiệu ảnh trong miền phép biến đổi (bằng cách tập trung hầu hết thông tin ảnh vào một số hệ số của phép biến đổi) và so với các phép biến đổi khác nó có thể tối thiểu hoá MSE giữa ảnh khôi phục và ảnh gốc 5.3.2.166 Nén và giải nén ảnh dựa theo phép biến đỗi DCT trong JPEG... với các giá trị của m và n Tính chất của biến đổi Wavelet 5.3.2.247 Tất cả chúng ta đều biết rằng biến đổi Fourier là một biến đổi đã và đang được 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 được trong tín hiệu f(t) có các thành phần tần số nào Tuy nhiên biến đổi. .. thế kỷ trước và cũng đã được ứng dụng trong một số ngành khoa học và công nghệ khác nhau nhưng biến đổi Wavelet vẫn là một lĩnh vực đang và sẽ tiếp tục được nghiên cứu và phát triển cũng như ứng dụng rộng rãi hơn nữa Tham số b trong biến đổi Wavelet cho biết khoảng dịch của hàm Wavelet mẹ và độ phân giải các tần số khác nhau của được minh họa bởi hệ số tỷ lệ 5.3.2.255 chính là a Biến đổi Wavelet ngày... nghĩa là biến đổi nhiều chiều của nó có thể phân tách thành các biến đổi một chiều Tính chất trực giao ở đây nghĩa là nếu các ma trận của DCT \ầ ỈDCT là không bất thường (non-sỉngular) và thực thì biến đổi ngược của chúng có thể đạt được bằng cách áp dụng toán tử hoán vị Cũng như biến đổi FT, DCT cũng coi dữ liệu đầu vào là tín hiệu ổn định (bất biến) 5.3.2.155 Trong các chuẩn nén ảnh tĩnh vào video,... hiệu có các thành phần tần số nào Một phép biến đổi tốt hon 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 5.3.2.250 Wavelet ra đời đã khắc phục được các nhược điểm của biến đổi Fourier trong phân tích tín hiệu Biến đổi Wavelet dù chỉ làm việc với các tín... là H’ và ơ ’ chính là H, G) 5.3.2.79 5.3.2.80 Hình 2.8 Bank lọc khôi phục lý thuyết sử dụng DWT 1D 5.3.2.192 5.3.2.193 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 Quá... hết các ảnh có tông liên tục đều là những ảnh có tính định hướng 5.3.2.256 Ngoài ra người ta thường áp dụng một cách kết họp biến đổi Wavelet với các hàm Wavelet thích họp với dạng tín hiệu cần khảo sát và phép phân tích đa phân giải để việc xử lý tín hiệu tiếng nói và hình ảnh đạt hiệu quả cao hon Trước khi xem xét ứng dụng của phân tích đa phân giải trong nén ảnh, chúng ta xem xét lý thuyết về đa. .. ta thường sử dụng DCT và IDCT có kích thước 8 mẫu Bức ảnh hoặc khung ảnh video kích thước NxN được chia thành các khối không chồng chéo nhau hai chiều gọi là các ảnh con kích thước 8x8 rồi áp dụng biến đổi DCT hai chiều ở bộ mã hoá và áp dụng biến đổi IDCT ở bộ giải mã 5.3.2.156 công thức: Biến đổi DCT và IDCT 8 mẫu tạo thành các ma trận 8x8 theo 5.3.2.157 2-D DCT = xkl m 0 5.3.2.158 Trong đó k,... 2.4 Các kỹ thuật nén có tổn hao 5.3.2.71 Trong phần này, tác giả lựa chọn trình bày hai kỹ thuật nén tổn hao cho nén ảnh tĩnh và ảnh động đó là: mã hoá băng con (subband coding) và mã hoá sử dụng phép biến đổi (transform coding) Đây là hai kỹ thuật nén điển hình và cho hiểu quả nén cũng như chất lượng ảnh cao 2.4.1 5.3.2.72 Kỹ thuật mã hoá băng con Tư tưởng chính của kỹ thuật mã hoá băng con là: các ảnh. .. Hình 2.9 Minh hoạ DWThai chiều cho ảnh 5.3.2.96 Tĩtông cao 5.3.2.97 5.3.2.98 Hình 2.10(a) Minh hoạ DWT\úền dyadic mức 3 để nén ảnh 5.3.2.99 5.3.2.100 Mứ c3 5.3.2.196 5.3.2.197 Hình 2.10(b) Minh hoạ DWT\ùều dyadic mức 3 để nén ảnh Hai thuật toán nén sử AxmgDWT điển hình 5.3.2.198 So với biến phép biến đổi DCT sử dụng trong chuẩn nén JPEG ra đòi 1992, nén ảnh dựa trên biến đổi DWT đã có những cải tiến đáng . bầy một kỹ thuật nén ảnh sử dụng biến đổi Wavelet cho ảnh tĩnh và đặc biệt là ảnh tĩnh trong các dịch vụ dữ liệu đa phương tiện trong mạng di động. So với các kỹ thuật nén sử dụng phép biến đổi. Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 0380 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC • • • NÉN ẢNH SỬ DỤNG BIÉN ĐỎI WAVELET VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC DỊCH vụ DỮ LIỆU ĐA • • • • PHƯƠNG TIỆN. chuẩn nén phổ biến trong các ứng dụng di động tương lai. Cũng trong chương này, tác giả trình bầy tóm tắt các bước thực hiện nén ảnh theo JPEG200 và so sánh nó với chuẩn JPEG và các chuẩn nén ảnh