Nghiên cứu phát triển một số giải pháp nén ảnh tiên tiến cho màn hình tinh thể lỏng (TT)

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 ………

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia


CHƢƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1. Đặt vấn đề
Trong những năm gần đây, chúng ta đã được chứng kiến sự thông
dụng của công nghệ màn hình tinh thể lỏng, hay thường được gọi tắt
là công nghệ LCD (Liquid Crystal Display), qua những chiếc ti-vi
tinh thể lỏng (LCD và LED) trong các hộ gia đình, cho đến các màn
hình tinh thể lỏng dùng cho máy tính cá nhân trong các văn phòng,
các màn hình quan sát và điều khiển trong công nghiệp, màn hình di
động.

Dữ liệu khung hình
Dữ liệu khung hình hiện tại
Fn

Overdrive
Frame
memory

Dữ liệu khung hình
thời điểm trước, Fn-1

(LUT)

Overdriven

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

phù hợp và hiệu quả trên hệ thống overdrive của màn hình tinh thể
lỏng. Kết quả đã có khá nhiều các giải pháp nén ảnh khung hình cho
màn hình tinh thể lỏng được đề xuất qua các bài báo [[5], [9], [10],
[11], [12], [13], [14], [15], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [24],
[28]]. Qua quá trình nghiên cứu tổng quan chúng tôi nhận thấy rằng
vẫn còn tồn tại nhiều khiếm khuyết trong một số giải pháp có hiệu
năng tiên tiến đã được đề xuất trong những năm đầu của luận án
[[5], [19], [21]]. Từ thực trạng đó, đã mở ra hướng nghiên cứu cải
tiến một số giải pháp nén ảnh khung hình cho màn hình tinh thể lỏng
đã được các tác giả nước ngoài đề xuất, nhằm nâng cao hiệu quả áp
dụng vào hệ thống overdrive, hoặc tiến xa hơn sẽ nghiên cứu đề xuất
các giải pháp nén tiên tiến về mặt hiệu năng, nhằm mang lại hiệu quả
cao khi áp dụng vào hệ thống overdrive trong màn hình tinh thể lỏng.
1.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Hiện nay, nhiều giải pháp nén khác nhau đã được đề xuất áp dụng
cho hệ thống overdriver trong màn hình tinh thể lỏng. Từ giải pháp
đơn giản chỉ áp dụng phép biến đổi không gian màu và kỹ thuật mã
hóa lượng tử BTC (block truncation coding) trong [13] với tỷ số nén
(compression ratio) CR = 3 đến 3.42. Cho đến các giải pháp nén có
kiến trúc phức tạp hơn, sử dụng phối hợp nhiều kỹ thuật biến đổi và
lượng tử hóa khác nhau nhằm tăng chất lượng ảnh nén hay tỷ số nén,
đã được đề xuất trong các bài báo [9, 10, 12, 14, 15, 17, 18, 20, 21,
24, 28]. Sau cùng, và cũng đáng được chú ý hơn cả, là một số giải
pháp nén có hiệu năng cao, dựa trên mô hình kiến trúc khá đơn giản
như đề xuất trong [19], hay không quá phức tạp và có thể thực hiện
được theo thời gian thực, như trong [5].
Qua quá trình nghiên cứu và phân tích thực nghiệm, chúng tôi
nhận thấy các giải pháp nén tiên tiến được đề xuất trong thời gian
gần đây vẫn còn mắc phải một số nhược điểm cần khắc phục. Từ đó
2

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

- Xác định rõ mục tiêu và phạm vi nghiên cứu.
- Phương pháp nghiên cứu kế thừa và phát triển trên cơ sở nghiên
cứu phân tích tổng quan các giải pháp đã đề xuất, cải tiến nâng
cao hiệu năng và phát triển đề xuất giải pháp mới.
- Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết và nghiên cứu
thực nghiệm cài đặt chương trình kiểm chứng kết quả, biện luận
và giải thích.
3




Về nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về tín
hiệu ảnh và các phép biến đổi tín hiệu ảnh, lý thuyết về
lượng tử hóa,…
 Về nghiên cứu thực nghiệm: Đã tiến hành cài đặt lập trình
thực nghiệm cho hầu hết các giải pháp nén tiên tiến được
xem xét và đánh giá trong luận án. Thực nghiệm đo lường,
thống kê số liệu tạo cơ sở cho các phân tích đánh giá.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Ý nghĩa khoa học của luận án được thể hiện trong đề xuất hai giải
pháp tiên tiến nén ảnh khung hình, nâng cao hiệu năng nén nhằm áp
dụng cho hệ thống màn hình tinh thể lỏng, “Advanced Robust
Adaptive Image Coding” và “Wavelet Lifting Transform base MultiAdaptive Image Coding”, tương ứng với hai hướng tiếp cận khác
nhau mà luận án đã thực hiện. Đề xuất phát triển về kỹ thuật lượng tử
hóa, kỹ thuật tối ưu hóa quá trình lượng tử các khối ảnh thông qua
giải pháp phân phối bit, những kỹ thuật mới được đề xuất này không
bị bó hẹp trong lĩnh vực nén ảnh khung hình cho màn hình tinh thể
lỏng mà chúng có khả năng áp dụng cho lĩnh vực nén ảnh nói chung.
Ý nghĩa thực tiễn của luận án được thể hiện qua các giải pháp nén

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

đã đi đến được một giải pháp nén ảnh khung hình có tính tiên tiến về
hiệu năng với tên gọi ARAIC, mang lại sự cải tiến vượt trội về chất
lượng ảnh, giảm độ phức tạp tính toán và sơ đồ kiến trúc phần cứng
thực thi có phần tinh gọn. Tất cả các đề xuất trong chương này đều
được cài đặt thực nghiệm, phân tích, so sánh và đánh giá.
Chƣơng 4: Nghiên cứu và phân tích các nhược điểm của giải
pháp nén ảnh DAMS. Từ đó tìm kiếm giải pháp khắc phục thông qua
các đề xuất như kỹ thuật ngưỡng thích nghi, kỹ thuật biến đổi
wavelet lifting integer to integer, và một số điều chỉnh về sơ đồ giải
pháp. Trải qua hai giai đoạn nghiên cứu cải tiến và phát triển có tính
kế thừa: Giai đoạn một luận án đã đưa ra đề xuất cải tiến DAMS
bằng cách tích hợp kỹ thuật ngưỡng thích nghi để hình thành nên giải
pháp DBMAIC cho khả năng thích nghi cao và mang lại chất lượng
ảnh vượt trội; Giai đoạn hai là cải thiện độ phức tạp tính toán của
DBMAIC với kỹ thuật biến đổi tín hiệu ảnh Wavelet Lifting Integer
to Integer, cùng một số cải tiến về mặt lượng tử để hình thành nên
giải pháp WLT-MAIC. Những phân tích và đánh giá cho thấy tính
tiến tiến của WLT-MAIC thể hiện qua hiệu năng vượt trội của nó so
với giải pháp gốc DAMS. Trong chương này cũng đồng thời đưa ra
các so sánh và đánh giá giữa hai hướng tiếp cận trong luận án. Tập
trung một số phân tích và đánh giá so sánh trên hai kết quả tốt nhất
của hai hướng tiếp cận là ARAIC và WLT-MAIC, các so sánh và
đánh giá nhằm thể hiện rõ những ưu - khuyết điểm và đưa ra những
nhận định hay khuyến nghị đối với nhà sản xuất khi chọn lựa giải
pháp. Cuối cùng là phần so sánh đánh giá với 2 giải pháp nén tiên
tiến nổi bật nhất mới được đề xuất trên thế giới vào cuối giai đoạn
nghiên cứu của luận án là LTC [22] và SAMS [11].
5

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.

6


Hình 2.6. So sánh thời gian đáp ứng [1]. (a) Kỹ thuật điều khiển
(dẫn động) thông thường (b) Kỹ thuật overdrive.
Kỹ thuật overdrive giúp tăng tốc độ đáp ứng cho các phần tử tinh
thể. Khả năng tăng tốc cho các phần tử tinh thể của overdrive dựa
trên ý tưởng khá đơn giản là: điện áp liên quan đến động lực chuyển
động của các tinh thể, vì vậy điện áp càng lớn thì tốc độ chuyển động
càng cao, hay nói cách khác là các phần tử tinh thể sẽ đáp ứng nhanh
hơn khi điện áp được tăng lên.
2.3. Mô hình hệ thống Overdrive và yêu cầu nén ảnh giảm bộ
nhớ khung hình

Dữ liệu khung hình
Dữ liệu khung hình hiện tại
Fn

Codec module

Frame
encoder

Frame
memory

Overdrive
Frame
decoder

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

khung hình cho màn hình tinh thể lỏng độ phân giải cao là một
nhiệm vụ không đơn giản. Cần có những nghiên cứu để có thể đưa ra
được các giải pháp nén phù hợp với những yêu cầu nói trên. Để có
thể triển khai áp dụng vào thực tiễn nhằm giảm giá thành cho hệ
thống overdrive.
2.4. Các đặc trƣng của phƣơng pháp nén ảnh áp dụng cho hệ
thống Overdrive.
Từ mục tiêu cụ thể của bài toán là: giảm dung lượng bộ nhớ
khung hình, tiến đến giảm giá thành của sản phẩm. Đã làm nảy sinh
ba đặc trưng thiết yếu của một giải pháp nén ảnh áp dụng trong hệ
thống overdrive là:
• Thứ nhất, giải pháp nén phải đạt được tỷ số nén cố định.
• Thứ hai, độ phức tạp tính toán ở mức chấp nhận được.
• Chất lượng ảnh nén phải ở mức cao.
2.5. Một số cơ sở lý thuyết trong nén ảnh
Luận án xem xét và nghiên cứu một số kỹ thuật biến đổi tiên tiến
như Biến đổi cosin rời rạc DCT, biến đổi hàm sóng con wavelet và
các kỹ thuật DWT, WLT integer to integer. Và một số phương pháp
lượng tử hóa tối ưu thông dụng trong nén ảnh.
2.6. Tổng quan về các giải pháp nén ảnh cho màn hình tinh thể
lỏng
Trong khoảng thời gian từ 2002 đến nay đã có khá nhiều các
nghiên cứu và đề xuất các giải pháp nén ảnh áp dụng cho hệ thống
overdrive trong màn hình tinh thể lỏng, từ những giải pháp đơn giản
chỉ áp dụng duy nhất kỹ thuật lượng tử hóa với hiệu năng thấp được
đề cập trong [12], cho đến những giải pháp khá phức tạp áp dụng
đồng thời nhiều phép biến đổi, biến đổi không gian màu và biến đổi
wavelet, cùng với mô hình lượng tử hóa đa chế độ, BTC (block
truncation coding) và AQC (Adaptive Quantization Coding), nhằm
nâng cao hiệu năng nén được đề cập trong [5].

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

gian màu, luận án đã có nhiều đề xuất cải tiến cũng như đề xuất kết
hợp một số kỹ thuật trao đổi hay phân phối bit nhằm tối ưu hóa chất
lượng ảnh nén. Trải qua 5 giai đoạn nghiên cứu với dấu mốc là 5 đề
xuất cải tiến có tính kế thừa và phát triển từng bước một gồm MAIC
(Mean Adaptive Image Coding), AAIC (Advanced Adaptive Image
Coding), AHAIC (Advanced High-Adaptive Image Coding), ACAIC
(Advanced Content-Adaptive Image Coding), RAIC (Robust
Adaptive Image Coding).
Giai đoạn sau cùng tập trung cho những nghiên cứu đánh giá ưu
nhược điểm của các kết quả đã đạt được ở những giai đoạn trước,
phân tích và tổng hợp, nghiên cứu hiệu chỉnh mô hình xử lý để có thể
tích hợp các ưu điểm trong các mô hình phát triển trước đó. Từ đó
tổng hợp và đề xuất một giải pháp nén ảnh khung hình có hiệu năng
vượt trội với tên gọi ARAIC (Advanced Robust Adaptive Image
Coding). Hình 3.1 mô tả sơ lược tính kế thừa và các bước cải tiến.
Với mỗi giải pháp nén được đề xuất, luận án luôn có phần thực
nghiệm và so sánh nhằm thể hiện rõ các ưu và nhược điểm của mỗi
bước phát triển.
3.1.2. Môi trường thực nghiệm cài đặt và các bộ dữ liệu.
Tất cả các nghiên cứu cải tiến trình bày trong sơ đồ Hình 3.1,
cũng như các nghiên cứu trình bày trong những phần khác của luận
án, đều được cài đặt lập trình và thực nghiệm.
 Môi trƣờng lập trình: Matlab và Simulink
 Môi trƣờng cài đặt: máy tính PC
 Các bộ dữ liệu: Dữ liệu cho quá trình nghiên cứu đánh giá
của luận án là một tập hợp các hình ảnh và các chuỗi khung
hình (với tổng số 8765 ảnh) chuyên dùng cho việc đánh giá
thực nghiệm trong lĩnh vực xử lý ảnh và video, được lấy từ
các trung tâm nghiên cứu hàng đầu về xử lý ảnh và video của
Arizona State University, Video Quality Experts Group,

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

công bố của luận án.
3.3. Cải thiện chất lƣợng ảnh nén với kỹ thuật trao đổi bit
CBBET
Với mục tiêu tìm kiếm giải pháp tích hợp nhằm tối ưu hóa hơn
quá trình lượng tử hóa các khối ảnh để nâng cao chất lượng ảnh nén,
chúng tôi đã tiến hành phân tích ưu và nhược điểm của kỹ thuật
lượng tử hóa với phân phối bit đều trong trong AHIC cũng như trong
phần lớn các giải pháp lượng tử hóa khác đã đề xuất (ngoại trừ giải
pháp DAMS). Từ đó nghiên cứu và đề xuất kỹ thuật trao đổi bit để
tối ưu hơn quá trình lượng tử hóa các khối ảnh. Tích hợp CBBET
(Content-based Bit Exchange Techniques) vào sơ đồ giải pháp
MAIC để hình thành nên giải pháp AAIC.
Từ những phân tích và lập luận cho đến thực nghiệm kiểm chứng
đã chứng tỏ khả năng cải thiện chất lượng ảnh nén trên thành phần
11


độ chói một cách mạnh mẽ. Đưa đến khả năng nâng cao độ chính xác
cho hệ thống overdrive trong màn hình tinh thể lỏng nhằm tiến gần
đến chất lượng gần tương đương với hệ thống overdrive không sử
dụng công nghệ nén ảnh để tiết kiệm bộ nhớ và giảm băng thông.
46
45

AAIC (K=11)
44

PSNR (dB)

43

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.

Kết quả nghiên cứu về giải pháp cải tiến AAIC đã được đăng
trong công trình số 1 thuộc danh mục các công trình khoa học đã
công bố của luận án.
3.4. Cải thiện chất lƣợng nén với kỹ thuật phân phối bit CBBDT
Kỹ thuật trao đổi bit CBBET trong AAIC đã giúp cải thiện chất
lượng ảnh một cách đáng kể. Tuy nhiên, nó vẫn chưa thật sự tối ưu
khi sự trao đổi bit chỉ diễn ra bên trong các cặp block được kết đôi
với nhau. Kế thừa hàm phân phối bít do Huang and Schultheiss
(1963) và Segall(1976) đề xuất. Chúng tôi đã nghiên cứu và đề xuất
một hàm tính phân phối bít dạng:
Bi 

B
N



1
2

log 2

Q S _ use i
1

 N
N
  Q S _ use j 
 j 1


, 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

40

AAIC (K=1)
39

AHIC

38
37

0

50

100

150

200

250

300

Frame number

Hình 3.22. So sánh chất lượng ảnh trên chuỗi khung hình CIF Hall.
3.4.3. Cải tiến hiệu năng của AHAIC thông qua giải pháp ACAIC.
ACAIC là một giải pháp nén kế thừa từ AHAIC nhưng được cải
tiến hàm phân phối bít dựa trên giá trị Max(block) nhằm hạn chế sai

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

(24 bits)

YCbCr 4:2:0 bit stream

công trình số 7, thuộc danh mục các công trình khoa học đã công bố
của luận án.
3.6. Đề xuất ARAIC nâng cao hiệu năng nén RAIC
Line buffer
 Y: 4 Line
 Cb: 2x½ Line
 Cr: 2x½ Line

Get Block
 Y: Kx8 block 4x4
 Cb: Kx2 block 2x8
 Cr: Kx2 block 2x8

Kx12 block
(block size is
16 element)

MAQC
Encoder

Coded Data
(Kx512 bits)

ARAIC Encoder

Hình 3.34. Sơ đồ bộ nén của ARAIC.

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

24

34

32

30

23
22

0

50

100

150

200

250

300

Frame number
(c) Comparision of performances on Cb

28
AHIC

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)

34

32

30

32
30

CHƢƠNG 4:
PHÂN TÍCH VÀ ĐỀ XUẤT MỘT SỐ
GIẢI PHÁP NÉN ẢNH DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI
WAVELET VÀ LỰA CHỌN THÍCH NGHI
28

26

28
26

0

50

100

150

Frame number

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

vào DAMS hình thành nên giải pháp DBMAIC.

Cr_LL MB 4x8

Cb_LH
Cb
Cb_HL
Cb_HH
Cr

Cr_LL

O
nl
8- y p
lin ro
e ce
im ss
ag o n
e

Cr_LH

Macroblock
4 row x 8 column

Block group

Y_LH MB 4x8
Y_HL MB 4x8

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

4-line image

Coded Data
DAMS Encoder

Cb_LH MB 4x8
Cr_LH MB 4x8
Cb_HL MB 4x8
Adaptive
Threshold
Controller

Cr_HL MB 4x8

Cr_HL

Cb_HH MB 4x8

Cr_HH

Cr_HH MB 4x8

DAMS-AT Encoder

DBMAIC Encoder

Hình 4.2. Sơ đồ khối của bộ mã hóa DBMAIC, được tích hợp với
một bộ điều khiển ngưỡng thích nghi.
Kết quả thực nghiệm cho thấy chất lượng ảnh đã tăng mạnh sau

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)

Plane

Ocean

Statue

Monarch

Parrots

WomanHat

Sailing4

Woman

Sailing3

Sailing2

Sailing1

LightHouse2

House

LightHouse

Caps

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

Cr_L

O
nl
4- y p
lin ro
e ce
im ss
ag o n
e

Cr_H

Y_L MB 4x8

Block group
Cb_L MB 4x8
Cr_L MB 4x8

Coding

Wavelet Lifting 1D (for rows)
Le’Gall filter 5/3-tap

RGB to YCbCr

RGB
24 bits

S/P Line Memory

(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

trên trường số nguyên của tất cả các bộ phận (module) xử lý trong
WLT-MAIC. Từ đó giải pháp WLT-MAIC có thể được xử lý trên vi
xử lý số nguyên.
Đánh giá thực nghiệm cho thấy chất lượng ảnh của WLT-MAIC
là xấp xỉ với DBMAIC và vượt trội hơn hẳn giải pháp gốc DAMS.
Từ đó cho thấy ưu thế vượt trội của WLT-MAIC so với DAMS và kể
cả DBMAIC.

Hình 4.17. So sánh hiệu năng của các giải pháp nén.
16


4.3. So sánh và phân tích đánh giá hai giải pháp tiêu biểu cho hai
hƣớng tiếp cận
Quá trình thực nghiệm và các phân tích đã cho thấy, hai giải pháp
tiêu biểu cho hai hướng tiếp cận là ARAIC và WLT-MAIC đều có
những ưu và nhược điểm riêng, và có tính cạnh tranh với nhau,
không thể phủ định nhau trong không gian bài toán nén ảnh khung
hình cho hệ thống tăng tốc trong màn hình tinh thể lỏng. Tuy nhiên,
giải pháp WLT-MAIC tỏ ra nhiều ưu việt hơn nếu phạm vi bài toán
được mở rộng ra thành bài toán nén ảnh khung hình với chất lượng
cao cho các chíp xử lý video. Điều này đã được một số chuyên gia
của Qualcomm Canada khảo sát và kết luận, được trình bày trong
phần phụ lục của luận án.
4.4. So sánh ARAIC và WLT-MAIC với những giải pháp tiên
tiến nổi bật trong thời gian gần đây
Những phân tích và so sánh trong luận án đã chỉ ra rằng hai giải
pháp tiêu biểu của luận án là ARAIC và WLT-MAIC thể hiện ưu
điển vượt trội so với hai giải pháp mới nhất hiện nay là LTC (nguồn
[22]) và SAMS (nguồn [11]) trên cả hai phương diện: chất lượng ảnh

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

•

cơ sở xây dựng nên các giải pháp nén cải tiến, và là nền tảng
cốt lõi để phát triển nên các giải pháp đề xuất mới.
Nghiên cứu phát triển các giải pháp nén cải tiến cải thiện hiệu
năng.
Nghiên cứu phân tích và tổng hợp những ưu điểm trên các
giải pháp nén hiện có và những đề xuất cải tiến của luận án,
để từ đó nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nén mới với
hiệu năng cao hơn và hạn chế các khuyết điểm của những giải
pháp đi trước.

Hình 5.1. Sơ đồ quá trình đề xuất cải tiến và phát triển các giải pháp nén
ảnh của luận án trên cơ sở kế thừa hai giải pháp AHIC và DAMS cùng một

18


số lý thuyết nền tảng. Các giải pháp MAIC, AAIC, AHAIC, ACAIC, RAIC,
DBMAIC là những kết quả trung gian và đã được trình bày trong các bài
báo từ 1 đến 7 trong danh mục các công trình đã công bố của luận án. Hai
giải pháp đề xuất chính yếu của luận án là ARAIC và WLT-MAIC.

Luận án đã triển khai nghiên cứu và phát triển theo hai hướng
(xem Hình 5.1):
(1) Hướng thứ nhất: Áp dụng mã hóa khối và biến đổi không
gian màu, kết hợp với các kỹ thuật trao đổi hay phân phối bít
tối ưu để từng bước hình thành nên những giải pháp cải tiến
có tính kế thừa từng bước một theo trật tự MAIC, AAIC,
AHAIC, ACAIC, RAIC, và ARAIC. Những phân tích và
đánh giá về mặt lý thuyết lẫn thực nghiệm đã cho thấy kết quả
sau cùng mà luận án đạt được, giải pháp ARAIC, là một giải

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

Quantizer), MMAUQC (Min-Max Adaptive Uniform
Quantization Coding)
2. Các kỹ thuật trao đổi hay phân phối bit gồm: Kỹ thuật
trao đổi bit CBBET (Content-based Bit Exchange
Techniques), kỹ thuật phân phối bit dựa trên bước lượng
tử Qstep hoặc dựa trên giá trị cực đại trị tuyệt đối của các
khối CBBDT (Content-based Bit Distribution
Techniques), và kỹ thuật phân phối bit dựa trên giá trị
phạm vi của khối RBBDT (Range-based Bit Distribution
Techniques) có độ phức tạp tính toán thấp.
Đặc biệt, giải pháp nén WLT-MAIC đã được Qualcomm
Canada xem xét và đánh giá cao như một giải pháp cho phép “nén
ảnh và video với hiệu năng bảo tồn thị giác (visual lossless
quality)”, chi tiết xin xem phần phụ lục.
5.2. Hƣớng phát triển
Bài toán nén ảnh giảm bộ nhớ khung hình (Frame Memory) có
nhiều áp dụng trong nhiều lĩnh vực, và áp dụng cho hệ thống
Overdrive của LCD chỉ là một trong số đó. Một áp dụng khác hiện
đang được nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm là áp dụng vào
vi xử lý video để giảm yêu cầu về dung lượng và băng thông của bộ
nhớ khung hình cho chíp xử lý hiển thị video 31. Bởi vi xử lý video
các loại thường có phần bộ nhớ khung hình phục vụ cho việc tham
chiếu dữ liệu hình ảnh trong các giải pháp nén hay giải nén video,
nâng cao chất lượng hình ảnh video hay tạo hiệu ứng 3D,… Yêu cầu
về dung lượng và tốc độ truy xuất dữ liệu bộ nhớ khung hình sẽ bị
đẩy lên mức rất cao khi áp dụng các chuẩn UHD 2K/4K/8K. Từ đó
việc áp dụng nén ảnh vào trong chíp vi xử lý video sẽ giúp giảm yêu
20

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]

[18]

A. K. Jain (1989). Fundamentals of digital image processing. Prentice-Hall.
C.T. Le Dinh, University of Sherbrooke (2003). Traitement Vidéo.
C.T. Le Dinh (2010). Private communication. University of Sherbrooke.
H. Kawamoto (2002). The History of Liquid-Crystal Displays. Proceedings of the
IEEE, vol. 90, no. 4, pp. 460-500.
H. S. Kim, S. H. Lee (2011). Implementation of DWT-Based Adaptive Mode
Selection for LCD Overdrive. IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 57,
No. 2, pp. 771-778.
H. Sheikh, Z. Wang, L. Cormack, A. Bovik (2012). LIVE image quality assessment
database release 2.
I. Daubechies (1990). The Wavelet Transform, Time-Frequency Localization and
Signal Analysis. IEEE Trans. on Inform. Theory, Vol. 36, No. 5, pp. 961-1005.
I. Daubechies (1992). Ten Lectures on Wavelets. SIAM, CBMS series.
I. J. Chun, H. Mun, J. H. Sung, S. Y. Park, B. G. Kim (2006). Overdrive frame
memory reduction using a fast discrete wavelet transform. Proc. of 21st Int.
Technical Conf. on Circuits/Systems, Computer and Communications (ITCCSCC’06), Chiang Mai, Thailand, pp. 161-164.
J. K. Sung, C. G. Kim, J. K. An, M. H. Park, S. D. Yeo, “A new method for
improvement of response time by data compression using color space conversion”,
SID Symposium Digest of Technical Papers, vol. 36, no.1, pp. 474-477, May 2005.
J. Park, S. Lee (2012). Structural Similarity based Image Compression for LCD
Overdrive. IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 58, no. 4, pp. 12761284.
J. Someya, M. Yamakawa, E. Gofuku (2002). Reduction of memory capacity in
feedforward driving by image compression. SID Symposium Digest of Technical
Papers, vol. 33, no.1, pp. 72-75.
J. Someya, N. Okuda, H. Tachibana (2003). A new LCD controller for improvement
of response time by compression FFD. SID Symposium Digest of Technical Papers,
vol. 34, no.1, pp. 1346-1349.
J. Someya, N. Okuda, M. Yamakawa (2003). The motion adaptive CODEC

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]

[28]

[29]

[30]
[31]

[32]
[33]
[34]
[35]

Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC
2008), vol. 55 , No. 1.
J. Wang, J. W. Chong (2009). High Performance Overdrive Using Improved Motion
Adaptive Codec in LCD. IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 55, No.
1, pp. 20-26.
J. Wang, L. B. Luo, K. Y. Min, Y. C. Jeung, J. W. Chong (2010). Single Bit Plane
Based Block Truncation Coding for Color Image Compression in LCD Overdrive.
Consumer Electronics (ICCE), 2010 Digest of Technical Papers International
Conference, pp. 53-54.
J. Wang, J. W. Chong (2010). Adaptive Multi-level Block Truncation Coding for
Frame Memory Reduction in LCD Overdrive. IEEE Transactions on Consumer
Electronics, Vol. 56, No. 2.
J. Wang, B. Huang, J. Wu, J. W. Chong (2011). Lapped transform-based codec for
frame-memory reduction in super-quality LCD overdrive. Journal of the Society for
Information Display, vol. 19, Iss. 8, pp. 551-560.
J. W. Chong (2009). Image and Video Signal Processing Technology. Seminar
document, Aug. 2009 Waseda University.
J. W. Han, M. C. Hwang, S. J. Ko (2008). Vector quantizer based block truncation

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).

Advanced Content-Adaptive Image Coding for Frame Memory Reduction in
LCD Overdrive. Proceeding of the Conference on ICT Celebrating the 55th
Anniversary of Hanoi University of Science and Technology – colocated
with the Short Paper Track of SoICT October 2011, pp 12-16, ISBN: 978604-911-032-0.
3. Nguyễn Hữu Tài, Nguyễn Thị Hoàng Lan (2012). Nghiên cứu cải tiến chất
lượng nén ảnh trong LCD. Tạp chí Tin học và Điều khiển học, trang 215233, T.28, S.3, ISSN 1813-9663.
4. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi (2012). Avanced High-Adaptive
Image Coding for Frame Memory Reduction in LCD overdrive. Proceeding
of the 2012 IEEE-RIVF International Conference on Computing and
Communication Technologies - Research, Innavation and Vision for the
Future, HCM City, Vietnam, pp 260-265, IEEE Catalog Number:
CFP1256A-PRT, ISBN: 978-4673-0308-8.
5. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi and Ban Ha Bang (2013). Robust
Adaptive Image Coding for Frame Memory Reduction in LCD Overdrive.
Proceeding of Data Compression Conference - DCC 2013, pp 497,
Snowbird, Utah, USA, ISSN 1068-0314/13 © 2013 IEEE DOI
10.1109/DCC.
6. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi, Chon-Tam Le Dinh (2013).
DWT-Based Multi-Adaptive Image Coding for Frame Memory Reduction in
LCD Overdrive. Proceeding of the 10th IEEE RIVF International
Conference on Computing and Communication Technologies – Research,
Innavation and Vision for the Future, pp 270-275, Hanoi, Vietnam, IEEE
Catalog Number CFP1356A-PRT, ISBN: 978-1 4799-1350-3.
7. Tai Nguyen Huu, Hoang-Lan Nguyen Thi, Chon-Tam Le Dinh (2015).
Range-based Bit Distribution Technique for Frame Delay Memory
Application. Tạp chí Khoa học & Công nghệ các Trường Đại học Kỹ thuật,
trang 58-63, No. 107C, ISSN 2354-1083.