báo cáo bài tập lớn xứ lí dữ liệu đa phương tiện





LÝ 
ĐỀ TÀI 6:
JPEG
 PGS.TS. Nguyễn Thị Hoàng Lan

Nguyễn Văn Hòa 20081020 TTM-K53
Nguyễn Khánh Hưng 20081279 TTM-K53
Lê Bá Huy 20081131 TTM-K53
Nguyễn Lê Hoài Nam 20081819 TTM-K53
Thân Văn Quang 20082082 TTM-K53
Trần Văn Toàn 20082715 TTM-K53
Nguyễn Hoàng Việt 20083139 TTM-K53
Trần Minh Hải 20086357 SPKT-K53

 4/2012
2


A.  4
B.  5
I.  5
1. Giới thiệu chung 5
1.1. JPEG là gì ? 5
1.2. Ưu nhược điểm của phương pháp nén ảnh JPEG 6
2. Các loại JPEG 7
2.1. JPEG (1992) 7
2.2. LS-JPEG (Lossness JPEG) 8

2.3. JPEGSearch 10
2.4. JPEGXR 11
II.  11
1. Giới thiệu chung về kỹ thuật nén ảnh 11
2. Phương pháp nén ảnh JPEG lũy tiến(JPEG progressive) 15
2.1. Sơ đồ khối 15
2.2. Phân tích sơ đồ khối 16
2.2.1. Biến đổi DCT 16
2.2.2. Lượng tử hóa 18
2.2.3. Quét zig-zag 19
2.2.4. Mã hóa thành phần DC 20
2.2.5. Mã hóa thành phần AC 22
2.2.6. Giải nén 23
2.3. Giải thích mục đích 24
3

2.4. Đặc điểm của nén JPEG lũy tiến 25
3. Phương pháp nén ảnh JPEG không tổn hao(JPEG Lossless) 26
3.1. Khái niệm 26
3.2. Các phương pháp 26
3.2.1. Phương pháp mã hóa độ dài loạt RLE 26
3.2.2. Phương pháp mã hóa Huffman 28
3.2.3. Phương pháp mã hóa Lemple – Ziv 32
3.2.4. Phương pháp mã dự đoán 33
III.  35
IV.  36
1. Môi trường công cụ 36
2. Thử nghiệm kết quả và so sánh 37
C.  41
 42

 43
4


A. 
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính và sự ra đời của Internet thì việc
tìm một phương pháp nén ảnh để giảm bớt không gian lưu trữ thông tin và truyền
thông tin trên mạng nhanh chóng đang là một yêu cầu cần thiết. Trong những năm
gần đây, có rất nhiều các phương pháp đã và đang được nghiên cứu rộng rãi để thực
hiện việc nén ảnh. Tất cả đều với một mục đích chung là làm thế nào để biểu diễn
một ảnh với dung lượng ít nhất để có thể tối thiểu hoá dung lượng kênh truyền và
không gian lưu trữ trong khi vẫn giữ được tính trung thực của ảnh. Và JPEG là một
trong những phương pháp nén ảnh khá hiệu quả.Trong đề tài này chúng ta nghiên
cứu về :  C 



5


B. 
I. 
1. 
1.1. JPEG là gì ?
JPEG viết tắt của Joint Photographic Experts Group là tên của một nhóm
nghiên cứu đã phát minh ra chuẩn này, từ năm 1986 nhóm nghiên cứu đã đưa ra
chuẩn nén ảnh JPEG và đến năm 1994 JPEG được khẳng định với tiêu chuẩn ISO
10918-1. JPEG là định dạng nén ảnh có tổn thất, mặc dù có sự thay đổi của các biến
thể nhưng nó vẫn giữ được nguyên lý của chuẩn nén cơ bản JPEG (các định dạng
mở rộng khác như .jpg, .jpeg, .jpe, .jfif và .jif).

JPEG được sử dụng để lưu trữ ảnh và truyền qua mạng Internet (World Wide
Web). Định dạng nén JPEG được sử dụng trong tất cả máy ảnh kỹ thuật số có kích
thước rất nhỏ nên thường chụp được nhiều ảnh trên một thẻ nhớ, JPEG dễ hiển thị
trên màn hình, ảnh có thể chuyển nhanh qua thư điện tử (dung lượng từ 300KB đến
700KB), ảnh JPEG chất lượng cao có dung lượng khoảng vài MB hay lớn hơn,
khuyết điểm chính của ảnh JPEG là ảnh có chất lượng thấp, ảnh thường bị suy giảm
nếu so với ảnh gốc.
Công nghệ nén ảnh JPEG là một trong những công nghệ nén ảnh hiệu quả,
cho phép làm việc với các ảnh có nhiều màu và kích cỡ lớn. Tỷ lệ nén ảnh đạt mức
so sánh tới vài chục lần. Tuy nhiên được cái này phải mất cái khác, đó là quy luật
bù trừ tự nhiên.
Thông thường các ảnh màu hiện nay dùng 8 bit (1 byte) hay 256 màu thay
cho từng mức cường độ của các màu đỏ, xanh lá cây và xanh da trời. Như thế mỗi
điểm của ảnh cần 3 byte để lưu mã màu, và lượng byte một ảnh màu này chiếm gấp
24 lần ảnh trắng đen cùng cỡ. Với những ảnh này các phương pháp nén ảnh như IFF
(Image File Format) theo phương pháp RLE (Run Length Encoding) không mang
lại hiệu quả vì hệ số nén chỉ đạt tới 2:1 hay 3:1 (tất nhiên là kết quả nén theo
phương pháp RLE phụ thuộc vào cụ thể từng loại ảnh, ví dụ như kết quả rất tốt với
6

các loại ảnh ít đổi màu). Ưu điểm cao của phương pháp này là ảnh đã nén sau khi
giải nén sẽ trùng khớp với ảnh ban đầu. Một số phương pháp nén khác không để
mất thông tin như của Lempel - Ziv - Welch (LZW) có thể cho hệ số nén tới 6:1.
Nhưng như thế vẫn chưa thật đáp ứng yêu cầu đòi hỏi thực tế.
Phương pháp nén ảnh theo thuẩn JPEG có thể đạt hệ số nén tới 80:1 hay lớn
hơn, nhưng phải chịu mất thông tin (ảnh sau khi giải nén khác với ảnh ban đầu),
lượng thông tin mất mát tăng dần theo hệ số nén. Tuy nhiên sự mất mát thông tin
này không bị làm một cách cẩu thả. JPEG tiến hành sửa đổi thông tin ảnh khi nén
sao cho ảnh mới gần giống như ảnh cũ, khiến phần đông mọi người không nhận
thấy sự khác biệt. Và bạn hoàn toàn có thể quản lý sự mất mát này bằng cách hạn

chế hệ số nén. Như thế người dùng có thể cân nhắc giữa cái lợi của việc tiết kiệm bộ
nhớ và mức độ mất thông tin của ảnh, để chọn phương án thích hợp.
1.2. 

JPEG cho phép nén ảnh với tỉ số nén lên đến 80:1 hoặc cao hơn, hiển thị các
hình ảnh đầy đủ màu hơn (full-colour) cho định dạng di động mà kích thước file lại
nhỏ hơn.JPEG cũng được sử dụng rất nhiều trên Web. Lợi ích chính của chúng là
chúng có thể hiển thị các hình ảnh với màu chính xác true-colour (chúng có thể lên
đến 16 triệu màu), điều đó cho phép chúng được sử dụng tốt nhất cho các hình ảnh
chụp và hình ảnh minh họa có số lượng màu lớn.

Nhược điểm chính của định dạng JPEG là chúng được nén bằng thuật toán
lossy (mất dữ liệu). Điều này có nghĩa rằng hình ảnh của bạn sẽ bị mất một số chi
tiết khi chuyển sang định dạng JPEG. Đường bao giữa các khối màu có thể xuất
hiện nhiều điểm mờ, và các vùng sẽ mất sự rõ nét, tỉ số nén càng cao thì sự mất mát
thông tin trên ảnh JPEG càng lớn. Nói một cách khác, định dạng JPEG thực hiện
bảo quản tất cả thông tin màu trong hình ảnh đó, tuy nhiên với các hình ảnh chất
lượng màu cao high-colour như hình ảnh chụp thì điều này sẽ không hề hấn gì.Các
ảnh JPEG không thể làm trong suốt hoặc chuyển động - trong trường hợp này bạn
sẽ sử dụng định dạng GIF (hoặc định dạng PNG để tạo trong suốt).
7


2. 
2.1. JPEG (1992)
Đây là loại JPEG tiêu chuẩn. Phương pháp nén ảnh dựa trên nguyên lý sau:
Ảnh màu trong không gian của 3 màu RGB (Red Green Blue) được biến đổi về hệ
YUV (hay YCBCr) (điều này không phải là nhất thiết, nhưng nếu thực hiện thì cho
kết quả nén cao hơn). Hệ YUV là kết quả nghiên cứu của các nhà sản xuất vô tuyến
truyền hình hệ Pal, Secam và NTSC, nhận thấy tín hiệu video có thể phân ra 3 thành

phần Y, U, V (cũng như phân theo màu chuẩn đỏ, xanh lá cây và xanh da trời). Và
một điều thú vị là thị giác của con người rất nhạy cảm với thành phần Y và kém
nhạy cảm với hai loại U và V. Phương pháp JPEG đã nắm bắt phát hiện này để tách
những thông tin thừa của ảnh. Hệ thống nén thành phần Y của ảnh với mức độ ít
hơn so với U, V, bởi người ta ít nhận thấy sự thay đổi của U và V so với Y.
Giai đoạn tiếp theo là biến đổi những vùng thể hiện dùng biến đổi cosin rời rạc
(thông thường là những vùng 8x8 pixel). Khi đó thông tin về 64 pixel ban đầu sẽ
biến đổi thành ma trận có 64 hệ số thể hiện "thực trạng" các pixel. Điều quan trọng
là ở đây hệ số đầu tiên có khả năng thể hiện "thực trạng" cao nhất, khả năng đó
giảm rất nhanh với các hệ số khác. Nói cách khác thì lượng thông tin của 64 pixel
tập trung chủ yếu ở một số hệ số ma trận theo biến đổi trên. Trong giai đoạn này có
sự mất mát thông tin, bởi không có biến đổi ngược chính xác. Nhưng lượng thông
tin bị mất này chưa đáng kể so với giai đoạn tiếp theo. Ma trận nhận được sau biến
đổi cosin rời rạc được lược bớt sự khác nhau giữa các hệ số. Đây chính là lúc mất
nhiều thông tin vì người ta sẽ vứt bỏ những thay đổi nhỏ của các hệ số. Như thế khi
giải nén ảnh đã nén bạn sẽ có được những tham số khác của các pixel. Các biến đổi
trên áp dụng cho thành phần U và V của ảnh với mực độ cao hơn so với Y (mất
nhiều thông tin của U và V hơn). Sau đó thì áp dụng phương pháp mã hóa của
Huffman: Phân tích dãy số, các phần tử lặp lại nhiều được mã hóa bằng ký hiệu
ngắn (marker). Khi giải nén ảnh người ta chỉ việc làm lại các bước trên theo quá
trình ngược lại cùng với các biến đổi ngược.
8

Vì phương pháp này thực hiện với các vùng ảnh (thông thường là 8 x 8 pixel)
nên hay xuất hiện sự mất mát thông tin trên vùng biên của các vùng (block) này.
Hiện nay người ta đã giải quyết vấn đề này bằng cách làm trơn ảnh sau khi bung
nén để che lấp sự khác biệt của biên giới giữa các block. Một hệ nén ảnh theo chuẩn
JPEG cùng algorithm làm trơn ảnh đã được công ty ASDG đưa ra trong hệ Art
Department Professional.
2.2. LS-JPEG (Lossness JPEG)

LS-JPEG được phát triển như sự bổ sung muộn màng cho JPEG vào năm
1993, bằng cách sử dụng một kỹ thuật khác nhau từ tiêu chuẩn JPEG cũ. Nó sử
dụng 1 hệ thống dự báo được sắp xếp dựa trên ba điểm lân cận (upper, left and
upper-left) và entropy mã hóa dựa trên các lỗi dự báo.
Không giống như chế độ mất dự liệu dựa trên DCT, các quá trình mã hóa
không mất mát thông tin dựa trên mô hình tiên đoán mã đơn giản gọi là chuyển mã
xung vi sai (Differential Pulse Code Modulation-DPCM) . Đây là một mô hình dự
đoán các giá trị mẫu từ các mẫu lân cận đã được mã hóa trong hình ảnh .Hầu hết các
dự đoán lấy trung bình của các mẫu ngay lập tức ở bên trên và bên trái của mẫu mục
tiêu. DPCM mã hóa sự khác biệt giữa các mẫu dự đoán thay vì mỗi mẫu mã hóa độc
lập.Sự khác biệt từ một trong những mẫu tiếp theo thường là gần bằng không.





Các bước chính của chế độ hoạt động không giảm chất lượng được mô tả
trong hình 2


9







Trong quá trình này, dự báo các kết hợp tối đa ba mẫu lân cận tại A, B, và C
được thể hiện trong hình 3 để dự báo giá trị của mẫu tại vị trí dán nhãn của X.

Ba mẫu láng giềng phải được đã được dự đoán mẫu . Bất kỳ một trong những
dự đoán cho thấy trong bảng dưới đây có thể được sử dụng để ước tính mẫu đặt tại .
Bất kỳ một trong tám dự đoán được liệt kê trong bảng có thể được sử dụng. Lưu ý
rằng các lựa chọn 1, 2, và 3 được dự đoán một chiều và lựa chọn 4, 5, 6, và 7 được
dự đoán hai chiều. Giá trị lựa chọn đầu tiên trong bảng, bằng không, chỉ được sử
dụng để mã hóa khác biệt ở chế độ phân cấp hoạt động. Một khi tất cả các mẫu
được dự đoán, sự khác biệt giữa các mẫu có thể được lấy và entropy-mã hóa trong
một thời trang không giảm chất lượng bằng cách sử dụng mã hóa Huffman hoặc mã
số học .
10

Thuật toán LoCo-I
Cốt lõi của LS-JPEG dựa trên các thuật toán LoCo-I. Trong thuật toán LoCo-
I, cạnh được phát hiện ban đầu của các cạnh theo chiều ngang hoặc chiều dọc bằng
cách kiểm tra các điểm ảnh lân cận của điểm ảnh X hiện thời như trong hình 3.Các
điểm ảnh có nhãn B được sử dụng trong trường hợp của cạnh thẳng đứng trong khi
điểm có nhãn A sử dụng trong trưởng hợp cạnh của cạnh nằm ngang.Điều dự đoán
đơn giản này được gọi là phát hiện cạnh trung vị(Median Edge Dectection-MED)
hay dự đoán LoCo-I(LoCo-I predictor)
Điểm ảnh X được dự đoán bằng LoCo-I predictor theo tiêu chí sau đây:



Ba dự đoán đơn giản được chọn theo các điều kiện:(1) nó có khuynh hướng
nhận B trong trường hợp tồn tại cạnh dọc trái của X,(2) A trong trường hợp cạnh
nằm ngang ở phía trên, hoặc (3) A+B-C nếu không có cạnh nào được phát hiện.
2.3. JPEGSearch
Ngày nay, nhiều định dạng siêu dữ liệu khác nhau tồn tại để mô tả hình ảnh
nhưng vẫn còn nhiều vấn đề trong khả năng tương tác.Trong bối cảnh đó,trọng tâm

chính của JPEGSearch là cung cấp một khả năng tương tác tốt hơn trong tìm kiếm
hình ảnh. Phiên bản hiện tại của dự án JPSearch được chia thành 5 phần chính.
Phần 1 đã được đã được hoàn thành: Nó mô tả cấu trúc tổng thể của JPSearch,
một tập hợp lớn các trường hợp và phác thảo một kho phục hồi hình ảnh và các
thành phần của nó.
Phần 2: Đăng ký, nhận dạng, và quản lý các siêu dữ liệu lược đồ(Registration,
Identification, and Management of Metadata Schema): cố gắng vượt qua
những rắc rối trong mô hình siêu dữ liệu.
Phần 3:Định dạng Truy vấn JPSearch(JPSearch Query Format): cung cấp một
giao thức thông báo chuẩn để khôi phục hình ảnh.
11

Phần 4: Tập tin định dạng cho các siêu dữ liệu nhúng vào dữ liệu hình ảnh
(JPEG và JPEG 2000).
Phần 5: Định dạng trao đổi dữ liệu giữa Kho Hình ảnh(Data Interchange
Format between Image Repositories).
2.4. JPEGXR
Là 1 định dạng hình ảnh cung cấp 1 số cải tiến so với JPEG
- Khả năng nén tốt hơn: JPEG XR định dạng tập tin hỗ trợ tỷ lệ nén cao hơn so
với JPEG để mã hóa một hình ảnh với chất lượng tương đương.
- Nén không mất mát
- Hỗ trợ cấu trúc lát(Tile structure support) .
- Chất lượng màu tốt hơn và hỗ trợ High Dynamic Range (HDR) imaging.
- Hỗ trợ bản đồ trong suốt(Transparency map support)
- Giảm bớt vùng nén ảnh(Compressed-domain image modification)
- Hỗ trợ siêu dữ liệu(Metadata support)
II. 
1. 
Các kỹ thuật nén ảnh hướng tới việc giải quyết bài toán giảm khối lượng
thông tin cần thiết để mô tả ảnh số. Nền tảng của quá trình nén là loại bỏ dư thừa có

trong tín hiệu. Phương pháp nén hiệu quả nhất thường sử dụng các biến đổi toán
học để biến ma trận các điểm ảnh trong không gian hai chiều sang một không gian
hai chiều khác, nơi mức độ tương quan giữa các hệ số biến đổi mới nhỏ hơn. Như
chúng ta biết, độ dư thừa trong tín hiệu ảnh số phụ thuộc vào mức độ tương quan
giữa các điểm ảnh, độ tương quan lớn thì độ dư thừa cũng lớn.
 
 Phân loại theo nguyên lý nén
- Nén không tổn hao (Lossless data reduction)
- Nén có tổn hao (Loss data reduction)
 Phân loại theo cách thực hiện nén
- Phương pháp không gian (Spatial Data Compression): các phương
pháp nén bằng cách tác động trực tiếp lên điểm ảnh.
12

- Phương pháp sử dụng biến đổi (Transform Coding): phương pháp
nén sử dụng các phép biến đổi không gian, quá trình nén được
thực hiện bằng cách tác động lên ảnh biến đổi.
 
Độ dư thừa số liệu là vấn đề trung tâm trong nén ảnh số. Độ dư thừa được xác
định như sau: nếu và là lượng số liệu trong hai tập hợp số liệu cùng được
dùng để biễu diễn lượng thông tin cho trước thì độ dư thừa số liệu tương đối của
tập số liệu thứ nhất so với tập số liệu thứ hai có thể được định nghĩa như sau:
với
Trong trường hợp = thì = 0, điều này có nghĩa là so với tập số liệu thứ
hai thì tập số liệu thứ nhất không chứa số liệu dư thừa. Khi << thì tiến tới
vô cùng và tiến tới một, có nghĩa là độ dư thừa số liệu tương đối của tập số liệu
thứ nhất là khá lớn so với tập số liệu thứ hai.
Chất lượng ảnh nén có thể thay đổi tùy theo đặc điểm của hình ảnh nguồn và
nội dung ảnh. Có thể đánh giá chất lượng ảnh nén theo số bit cho một điểm trong
ảnh nén ( ). được xác định bằng tổng số bit dùng để mô tả ảnh nén chia cho

tổng số điểm ảnh:
= Số bit nén/Số điểm
Trong lý thuyết nén ảnh số có thể phân biệt ba loại dư thừa số liệu khác nhau
- Dư thừa mã (Coding Redundancy)
- Dư thừa trong pixel (Interpixel Redundancy)
- Dư thừa tâm sinh lý


13

 
Quá trình nén ảnh thường đi đôi với việc ảnh nén bị biến dạng so với ảnh gốc.
Vì vậy, cần xác định tiêu chí và phương pháp đánh giá một cách khách quan lượng
thông tin về ảnh đã bị mất đi sau khi nén. Có thể đánh giá mức độ sai số giữa hai
ảnh thông qua mức sai lệch trung bình bình phương – RMS (Root Mean Square).
Cho là ảnh gốc, là ảnh khôi phục sau khi nén. Khác biệt tuyệt đối
giữa hai ảnh là:

Sai số trung bình nình phương được tính theo công thức:

Thông thường, khi giá trị RMS thấp, chất lượng ảnh nén sẽ tốt. Tuy nhiên,
trong một số trường hợp chất lượng hình ảnh nén không nhất thiết phải tỷ lệ thuận
với giá trị RMS. Một phương pháp đánh giá chất lượng ảnh nén khác dựa trên tỷ lệ
tín hiệu/nhiễu được tính theo công thức sau:

SNR (Signal to Noise Ratio) - tỷ lệ tín hiệu/ nhiễu
 
Hình 5: 
14

Hệ thống truyền dẫn sử dụng các phương pháp nén tín hiệu khác nhau có thể
được mô tả bằng sơ đồ khối như hình trên. Các thành phần quan trọng nhất trong hệ
thống là bộ mã hóa và giải mã.
 
Bộ mã hóa nguồn thực hiện quá trình loại bỏ các thành phần dư thừa trong ảnh
gốc. Thông thường, bộ mã hóa nguồn có cấu trúc như trên hình sau:


Hình 6:  
 Bộ chuyển đổi
Thường dùng các phép biến đổi không gian để chuyển ảnh trong không
gian thực sang một không gian khác, nơi các hệ số chuyển đổi có mức độ
tương quan thấp hơn. Kết quả nhận được là ma trận các hệ số biến đổi.
 Bộ lượng tử hóa
Sử dụng phương pháp lượng tử không đồng đều nhằm triệt tiêu các hệ số
biến đổi có năng lượng thấp hoặc đóng vai trò không quan trọng khi khôi
phục ảnh. Quá trình lượng tử không có tính thuận nghịch: ảnh khôi phục
sẽ bị biến dạng so với ảnh gốc.
 Bộ mã hóa
Gán một từ mã (một dòng bit nhị phân) cho một mức lượng tử
Cấu trúc bộ giải mã nguồn

Hình 7: 
 Bộ giải mã: Thực hiện giải mã tín hiệu nhận được để cho ra ma trận các
hệ số của ảnh biến đổi.
15

 Bộ chuyển đổi: Thực hiện biến đổi nghịch (so với quá trình biến đổi ở
bộ mã hóa) để khôi phục lại ảnh số ban đầu.
 

Khi truyền tín hiệu qua kênh truyền có nhiễu, để làm giảm ảnh hưởng của
nhiễu tới tín hiệu người ta thường sử dụng các phương pháp mã bằng cách thêm
một số thông tin dư thừa vào chuỗi tín hiệu cần truyền đi. Tùy thuộc vào phương
pháp mã hóa, tại phía thu, sau khi giải mã kênh, chúng ta có thể phát hiện được lỗi
trong chuỗi tín hiệu vừa nhận được (do nhiễu kênh gây ra) hoặc có thể đồng thời
thực hiện sửa các lỗi đó.
2. (JPEG progressive)
Khai triển DCT là kỹ thuật then chốt trong JPEG vì nó cho phép nén ảnh với
chất lượng tốt nhất tại tốc độ bit thấp, giải thuật chuyển đổi nhanh và dễ dàng thực
hiện bằng phần cứng.
2.1. 
Hình 8: o JPEG
Trước khi đưa tới bộ chuyển đối DCT, ảnh màu gốc phải được phân tích
thành các ảnh đơn sắc và được số hóa theo một trong những tiêu chuẩn hiện hành.
16

Ảnh chói (Y) và hai màu đơn sắc UV (chuẩn PL) hoặc IQ (chuẩn NTSC) được chia
thành các block 8*8 và đưa tới bộ chuyển đổi DCT. Kích thước các block là 8*8
được chọn bởi 2 lý do: (1) các công trình nghiên cứu cho thấy hàm tương quan giữa
các điểm ảnh suy giảm rất nhanh khi khoảng cách giữa các pixel vượt quá 8; (2)
kích thước 8*8 tiện lợi cho việc tính toán và thiết kế phần cứng.
Bộ chuyển đổi DCT biến đổi ma trận ảnh 8*8 thành ma trận hệ số
cùng kích thước. Ma trận được đưa tới bộ lượng tử hóa. Các hệ số
DCT sẽ được lượng tử hóa dựa trên các bảng lượng tử. Tín hiệu chói và tín hiệu
màu sẽ được lượng tử theo các bảng lượng tử khác nhau. Ma trận hệ số DCT nhận
được sau bộ lượng tử . Hệ số là thành phần trung bình (thành phần
DC) của mỗi block được đưa tới bộ mã hóa vi sai (DPCM). Các hệ số khác (thành
phần AC) trong từng block được đọc ra theo trình tự zigzag và đưa tới bộ mã hóa
loạt dài (RLC). Cuối cùng chuỗi dữ liệu từ hai bộ mã hóa DPCM và RLC được mã
hóa một lần nữa bằng mã Entropy. Dữ liệu nén cùng các bảng mã và bảng lượng tử

được kết hợp lại thành file ảnh nén theo chuẩn JPEG.
Sau đây, chúng ta sẽ phân tích từng khâu trong quá trình nén ảnh JPEG lũy
tiến.
2.2. 
2.2.1. 
Công đoạn đầu tiên của quá trình nén theo JPEG là biến đổi cosin rời rạc DCT
(Discrete Cosine Transform). DCT biến đổi dữ liệu từ miền không gian sang miền
tần số. DCT được sử dụng tương đối rộng rãi vì nó có đặc tính "gói" năng lượng tốt,
biến đổi DCT cho kết quả là các số thực, ngoài ra có các thuật toán nhanh để thực
hiện biến đổi này.
Biến đổi DCT được thực hiện trong phạm vi các khối 8×8 mẫu tín hiệu chói Y
và các khối tương ứng của tín hiệu hiệu màu (UV hoặc IQ).
17

Biến đổi DCT hai chiều (2-D) được dùng cho các khối ảnh có kích thước 8×8.
Quá trình biến đổi thuận DCT (Forward DCT) dùng trong tiêu chuẩn JPEG được
định nghĩa như sau:
(3.1)
Trong đó:
– các mẫu của ảnh gốc trong block 8*8 pixel
- các hệ số của khối DCT 8*8

Phương trình trên là kết quả của hai phương trình DCT một chiều, một cho
tần số ngang và một cho tần số dọc. Trong ma trận hệ số DCT hai chiều, hệ số thứ
nhất F(0,0) bằng giá trị trung bình của các điểm ảnh trong block 8*8.
(3.2)
Các hệ số nằm ở các dòng dưới thành phần một chiều, đặc trưng cho các tần
số cao hơn của tín hiệu theo chiều dọc. Các hệ số nằm ở các cột bên phải của thành
phần một chiều đặc trưng cho các tần số cao hơn theo chiều ngang. Hệ số F(0,7) là
thành phần có tần số cao nhất theo chiều ngang của block ảnh 8×8, và hệ số F(7,0)

đặc trưng cho thành phần có tần số cao nhất theo chiều dọc. Còn các hệ số khác ứng
với những phối hợp khác nhau của các tần số theo chiều dọc và chiều ngang.
Phép biến đổi DCT hai chiều là biến đổi đối xứng và biến đổi nghịch cho
phép tái tạo lại các giá trị mẫu f(j,k) trên cơ sở các hệ số F(u,v) theo công thức sau:
(3.2)
18

Bản thân phép biến đổi DCT không nén được dữ liệu, từ 64 mẫu ta nhận
được 64 hệ số. Trong các hệ số DCT, thành phần DC thường có giá trị lớn nhất, các
hệ số nằm kề nó ứng với tần số thấp có giá trị nhỏ hơn, các hệ số còn lại ứng với tần
số cao thường có giá trị rất nhỏ.
Trên hình vẽ 9 là một ví dụ minh họa quá trình biến đổi DCT hai chiều cho
một block 8×8 điểm ảnh (chói) được trích ra từ một ảnh thực. Thành phần chói Y
sau khi số hóa sẽ có biên độ các mẫu nằm trong khoảng 0-255, các mẫu của thành
phần màu CR,CB có biên độ cực đại là ±128. Để có thể sử dụng một bộ mã hóa
DCT cho cả tín hiệu chói và màu, tín hiệu Y được dịch mức xuống dưới bằng cách
trừ 128 từ mỗi giá trị pixel trong block 8x8. Ở bộ giải mã DCT, giá trị này sẽ được
cộng thêm vào các giá trị chói sau khi giải nén. Giá trị hệ số DC của khối DCT dao
động trong khoảng từ đến .

Hình 9
2.2.2. 
Bước tiếp theo của quá trình nén ảnh là bước lượng tử hóa các hệ số DCT
F(u,v) với mục đích làm giảm số lượng bit cần thiết dùng để mô tả những hệ số đó.
Các hệ số tương ứng với tần số thấp thường có giá trị lớn, những hệ số này chứa
phần lớn năng lượng của tín hiệu, do đó chúng phải được lượng tử hóa với độ chính
xác cao. Riêng hệ số DC cần mã hóa với độ chính xác cao nhất, bởi lẽ hệ số này là
19

giá trị độ chói trung bình của từng block ảnh. Sự thay đổi độ chói trung bình của các

block sẽ ảnh hưởng rất nhiều tới chất lượng của ảnh nén.
Để thực hiện quá trình nén dữ liệu, ma trận các hệ số khai triển sau DCT phải
được chia cho bảng trọng số Q(u,v) để loại bỏ một phần các hệ số DCT có biên độ
nhỏ (thường là các thành phần cao tần).
JPEG sử dụng phương pháp lượng tử không đồng đều, các hệ số có tần số
thấp được chia cho các giá trị nhỏ, các hệ số ứng với tần số cao được chia cho các
giá trị lớn hơn, kết quả sẽ được làm tròn (bỏ đi các phần thập phân):


Trên hình 9 mô tả quá trình biến đổi DCT: ảnh gốc (a), ma trận hệ số DCT trước (b)
và sau khi lượng tử hóa (d) bằng cách chia cho bảng lượng tử Q(u,v) (c).
2.2.3. Quét zig-zag
Để mã hóa entropy các hế số , trước hết, cần biến đổi ma trận hệ số
thành chuỗi số một chiều. Trong kỹ thuật JPEG sử dụng phương pháp đọc
theo đường zig-zag. Việc đọc 64 hệ số của khối 8*8 pixel theo đường zig-zag (hình
3.1.3) làm tăng tối đa độ dài của chuỗi các giá trị 0 liên tiếp. Như vậy hiệu quả nén
khi dùng mã RLC sẽ tăng.






Hình 10: Quét zig-hóa DCT
20

2.2.4. 
Các hệ số DC là giá trị trung bình của các khối ảnh 8x8. Độ chói trung bình
của các block ảnh gần nhau thường ít biến đổi, do đó trong chuẩn nén JPEG, các hệ
số DC được mã hóa theo phương pháp DPCM. Để tăng hiệu suất nén, kết quả nhận

được sau đó được mã hóa tiếp bằng mã Huffman. Trên lý thuyết, dải động của các
giá trị nhận được sau khi mã hóa DPCM lớn gấp đôi dải động của các hệ số DCT,
có nghĩa là thành phần này sẽ có giá trị nằm trong khoảng đến . Số
lượng bít cần thiết để mã hóa thành phần DC có thể lên tới 11.
Sơ đồ khối bộ mã hóa thành phần DC

Hình 
Hệ số DC của các block DCT được lần lượt đưa tới bộ DPCM. Thành phần sai
số giữa hai hệ số DC lien tiếp sẽ được mã hóa trong bộ mã Huffman. Quá trình mã
hóa Huffman được thực hiện cho thành phần DC như sau: 1- Dò tìm trong bảng
phân loại để tìm “loại” của giá trị ∆DC. ( “loại” chính là chiều dài từ mã dùng để
mã hóa thành phần ∆DC); 2 – Dùng bảng mã Huffman cho thành phần DC để tìm ra
từ mã cho “loại” ∆DC tìm được ở bước 1; 3 – Mã hóa nhị phân giá trị ∆DC; 4 –
Ghép các từ mã Huffman và giá trị nhị phân của ∆DC để có được từ mã cho thành
phần DC.
Trên hình 12 và 13 là các bảng tra cần thiết để thực hiện mã hóa thành phần
DC.


21
















Ví dụ: Thành phần DC trong block trên hình 14 có giá trị =15. Giả sử thành
phần DC của block trước đó là . Như vậy kết quả mã hóa DPCM sẽ là giá
trị ∆DC= . Trên bảng 12, ta có ∆DC=3 thuộc “loại” 2.
22

Dựa vào bảng mã Huffman ta có từ mã tương ứng với “loại” 2 là (01)  2
chính là độ dài từ mã. Giá trị ∆DC=3 được biểu diễn bằng chuối nhị phân “11”.
Như vậy từ mã DC sẽ là 0111.
2.2.5. 
Sơ đồ khối của bộ mã hóa thành phần AC được biểu diễn trên hình 15





Chuỗi các hệ số AC được lần lượt đưa vào bộ mã hóa RLC. Ở đầu ra ta nhận
được các từ mã bao gồm hai thành phần: 1) Giá trị chạy – là số lượng bit "0" đứng
trước hệ số khác "0" đang được mã hóa; 2) biên độ của hệ số khác "0" nói trên. Từ
mã Huffman ứng với cặp giá trị trên được tìm ra trong bảng phân loại 12 và bảng

mã Huffman cho thành phần AC (hình 16). Từ mã AC sẽ bao gồm từ mã Huffman
và giá trị biên độ (nhị phân) của hệ số AC.
Ví dụ: Sau quá trình quét zig-zag, từ block hệ số DCT trên hình 14 ta nhận
được chuỗi hệ số AC sau:
0, -2, -1, -1, -1, 0 , 0,-1, 0 , 0……
Chuỗi bít nhận được sau bộ mã RLC là:
(1,-2) (0, -1) (0, -1) (0, -1) (2,-1) (EOB)
Sau hệ số khác "0" cuối cùng, chúng ta đặt từ mã đặc biệt để báo hiệu kết thúc
khối, từ mã này có tên là EOB – End Of Block.
Sử dụng bảng phân loại (hình 12) chúng ta tìm được loại của biên độ các hệ
số. Tín hiệu được đưa vào mã hóa Huffman có cấu trúc sau:
(1,2)(-2), (0,1)(-1), (0,1)(-1), (0,1)(-1) (2,1)(-1), (0,0)
23

Ý nghĩa của các giá trị trong chuỗi trên được giải thích trong hình sau:









Từ mã Hufman cho từng cặp giá trị chạy và loại có thể được tìm ra sau khi tra bảng
trên hình 16. Kết quả mã hóa các thành phần AC và DC được tập hợp lại thành
chuỗi bít có dạng như sau:


Có thể thấy rằng chỉ cần 35 bits để truyền đi block 64 điểm ảnh, như vậy hiệu quả

nén của phương pháp JPEG trong trường hợp này là 0.5 bit/điểm ảnh.
2.2.6. 
Sơ đồ khối bộ giải nén ảnh JPEG biểu diễn trên hình 17. Quá trình giải nén
JPEG được thực hiện với trình tự ngược với quá trình mã hóa. Đầu tiên, bộ giải mã
tách thông tin ghi trong phần Header của ảnh nén: đó là bảng mã và bảng lượng tử.
24











Các bảng này được đưa tới khối giải mã entropy và khối lượng tử ngược. Dữ
liệu mang tin tức về ảnh được lần lượt đưa qua bộ giải mã entropy, giải mã DPCM
và RLC. Các hệ số DC và AC sau khi giải mã sau đó sẽ được sắp xếp theo thứ tự để
tạo ra block hệ số DCT giống như ở phía coder. Quá trình lượng tử ngược được
thực hiện theo công thức:
(3.1.6)
– là bảng lượng tử giống như bảng lượng tử dùng ở coder.
Tập hệ số DCT F(u,v) được đưa vào khối biến đổi DCT nghịch theo công thức
3.1.6 để tạo ra block ảnh giải nén.
2.3. 
Nén JPEG thông thường các block ảnh được khôi phục theo trình tự từ trái
sang phải, từ trên xuống dưới. Ảnh chỉ được hiển thị khi nhận được tất cả các gói
tin phía phát. Vì vậy khi truyền ảnh số chất lượng cao qua mạng băng thông hẹp,

thời gian truyền ảnh có thể tương đối lâu, người xem phải chờ một thời gian dài.
Phương pháp nén JPEG lũy tiến thực hiện ghi dữ liệu theo cách đặc biệt (đọc các
25

block vào khối DCT) để decoder có thể giải mã toàn bộ ảnh ở “mức thô” ngay mà
không cần chờ đến khi quá trình truyền ảnh kết thúc.
2.4.  
Có 3 giải thuật ghi dữ liệu:
 Giải thuật lựa chọn phổ:
Các hệ số DCT ứng với tần số thấp của các block 8*8 được truyền đi
trước, ví dụ, tất cả các hệ số F(0,0) của các block được truyền lần lượt
theo thứ tự từ trái sang phải, từ trên xuống dưới. Kế tiếp là chuỗi các
hệ số F(0,1), F(1,0) v.v. Phía thus au khi nhận được các hệ số F(0,0),
decoder đã có thể nhanh chóng khôi phục được ảnh thô, với độ phân
giải thấp hơn 64 lần ảnh gốc, vì các điểm ảnh trong khối 8*8 điểm đều
có giá trị bằng F(0,0) ( tức giá trị tring bình của block).
 Giải thuật xấp xỉ
Tất cả các hệ số DCT được gửi đi trước có độ chính xác thấp hơn, thí
dụ bước 1 truyền 4 bits, bước 2 truyền thêm 4 bits, bước 3 truyền nốt
2 bits còn lại của số nhị phân biểu diễn biên độ hệ số AC
 Giải thuật kết hợp
Dựa trên nguyên tắc kết hợp cả 2 giải thuật chia phổ và xấp xỉ.

Minh họa cho phương pháp nén JPEG lũy tiến

