Tài liệu Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh docx

Đồ án tốt nghiệp

Tìm hiểu một số phương pháp nén
ảnh

.
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
1


MỞ ĐẦU

Ngày nay, cùng với sự phát triển không ngừng của khoa học và công
nghệ thì máy tính đóng vai trò ngày càng quan trọng và không thể thiếu
trong cuộc sống xã hội loài người. Việc trao đổi thông tin của con người
trong tất cả các ngành, các lĩnh vực của đời sống ngày càng trở nên cần thiết
cùng với sự ra đời và phát triển của mạng Internet.
Xử lý ảnh là một ngành khoa học còn tương đối mới mẻ so với nhiều
ngành khoa học khác như
ng nó đang được tập trung nghiên cứu và phát
triển vì những ứng dụng thực tiễn của nó trong nhiều ngành , lĩnh vực khác
nhau. Trong đó “Nén ảnh” là một phần của xử lý ảnh có ứng dụng to lớn
trong truyền thông và trong lưu trữ, đã có rất nhiều phương pháp nén ảnh
được ra đời và không ngừng được cải tiến để ngày càng hoàn thiện đem lại
hiệu quả nén cao và cho chất lượng ảnh tốt nh
ất. Trong đồ án tốt nghiệp
“TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH” được sự hướng dẫn
của PGS .TS . Ngô Quốc Tạo em đã đi sâu nghiên cứu một số phương pháp

nén ảnh phổ biến như : mã loạt dài RLE, HUFFMAN, LZW, JPEG và
phương pháp nén ảnh JPEG2000 dựa trên biến đổi Wavelet với những đặc
tính vượt trội so với các chuẩn nén trước đó đem lại hiệu quả nén cao , cho
ảnh nén chất lượng t
ốt và nhiều những ưu điểm khác mà các chuẩn nén
trước đó không thể có.
Nội dung đồ án tốt nghiệp bao gồm các phần chính như : chương một
giới thiệu tổng quan về xử lý ảnh, mục đích chương này là giới thiệu một số
khái niệm cần biết về ảnh số và xử lý ảnh số. Chương hai sẽ giới thiệu một
số phương pháp nén
ảnh và cách phân loại các phương pháp nén ảnh.
Chương ba sẽ giới thiệu về chương trình thử nghiệm và kết quả đạt đựơc
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
2

của chương trình. Cuối cùng sẽ là phần kết luận đánh giá kết quả nghiên cứu
thu được và hướng phát triển của đề tài.


CHƯƠNG I:
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NÉN ẢNH

I.1.Giới thiệu về ảnh số và xử lý ảnh số:


I.1.1.Ảnh số:
Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số. Trong

biểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng
một ma trận hai chiều. Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay
cường độ của ảnh tại vị trí đó. Mỗi phần tử trong ma trận
được gọi là một
phần tử ảnh, thông thường kí hiệu là PEL (Picture Element) hoặc là điểm
ảnh (Pixel).

- Với ảnh đa cấp xám: Nếu dùng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, thì
số các mức xám có thể biểu diễn được là 2
8
hay 256. Mỗi mức xám được
biểu diễn dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với
mức 0 biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức
cường độ sáng nhất.

- Với ảnh màu: Cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ
khác là các số tại mỗi phần tử c
ủa ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ
gồm: đỏ (red), lục (green) và lam (blue). Để biểu diễn cho một điểm ảnh
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
3

màu cần 24 bit, 24 bit này được chia thành ba khoảng 8 bit. Mỗi khoảng này
biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính.

Hình 1.1 Biểu diễn của một mức xám của ảnh số.


I.1.2.Xử lý ảnh số:

Xử lý ảnh là một khoa học mặc dù còn tương đối mới so với nhiều
ngành khoa học khác ,nhất là trên quy mô công nghiệp. Xử lý ảnh số có rất
nhiều ứng dụng như làm nổi các ảnh trong y học, khôi phục lại ảnh do tác
động của khí quyển trong thiên văn học, tăng cường độ phân giải của ảnh
truyền hình mà không cần thay đổi cấu trúc bên trong của hệ thống chuyển
tả
i, nén ảnh trong khi truyền đi xa hoặc lưu trữ.
Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh có thể được mô tả trong hình sau:





Độ sáng trung bình trong mỗi hình
chữ nhật = giá trị một điểm ảnh.

Pixel

or PEL


CAMERA
SENSOR
Thu nhận
ảnh
Số
Phân
tích ảnh
Hệ quyết
định
Nhận dạng

Lưu
t
rữ

Lưu
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
4

I.2.Mục đích và sự cần thiết của “ nén ảnh ”:


Nén ảnh là một kỹ thuật mã hoá các ảnh số hoá nhằm giảm số lượng
các bit dữ liệu cần thiết để biểu diễn ảnh. Mục đích là giảm đi những chi phí
trong việc lưu trữ ảnh và chi phí thời gian để truyền ảnh đi xa trong truyền
thông nhưng vẫn đảm bảo được chất lượng của ảnh. Nén ảnh thực hiện được
là do mộ
t thực tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có
trật tự , tổ chức.Vì thế nếu bóc tách được tính trật tự, cấu trúc đó thì sẽ biết
phần thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh để biểu diễn và truyền đi
với số lượng ít bit hơn so với ảnh gốc mà vẫn đảm bảo tính đầy đủ của
thông tin.Ở bên nhận quá trình giải mã sẽ tổ chức, s
ắp xếp lại được bức ảnh
xấp xỉ gần chính xác so với ảnh gốc nhưng vẫn thỏa mãn chất lượng yêu
cầu. Dưới đây là ví dụ về lưu trữ ảnh số và truyền đi xa với đường truyền
9600 baud (9600 bps) để thấy rõ sự cần thiết của việc nén ảnh:
•
Ảnh đa cấp xám hay ảnh 256 màu có kích thước 800 x 600, 8 bit/điểm
ảnh, cần 3.840.000 bit lưu trữ và mất 6.67 phút để truyền.

•
Ảnh màu RGB (24 bit/điểm ảnh ) cùng độ phân giải như vậy cần hơn
10 triệu bit để lưu trữ và 20 phút để truyền.

•
Một phim âm bản có kích thước 24 × 36 mm (35 mm) chia bằng các
khoảng cách nhau 12 àm, vào khoảng 3000 × 2000 điểm, 8 bit / pixel, yêu
cầu 48 triệu bit cho lưu giữ ảnh và 83 phút để truyền.
Qua ví dụ trên ta thấy nhiều vấn đề trong việc lưu trữ và truyền tải ảnh

số hoá. Nén ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tế như : truyền các văn bản
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
5

đồ hoạ qua đường điện thoại (Fax), nén ảnh trong y tế và truyền hình
cáp….Chính sự ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của nén ảnh cùng với sự tiến
bộ trong lĩnh vực vi điện tử dẫn đến sự ra đời các chuẩn nén ảnh.
Nén ảnh đạt được bằng cách loại bỏ các phần dư thừa trong ảnh đã
được số hoá. Dư thừa có thể là dư th
ừa thông tin về không gian, dư thừa về
cấp xám hay dư thừa về thời gian:

•
Dư thừa thông tin về không gian : trong một bức ảnh luôn tồn tại sự
tương quan giữa các điểm ảnh cạnh nhau.
•
Dư thừa thông tin về cấp xám :là dư thừa dựa vào sự tương quan giữa
các màu sắc cạnh nhau.

•
Dư thừa thông tin về thời gian : Trong một chuỗi ảnh video, tồn tại sự
tương quan giữa các điểm ảnh của các frame khác nhau .

I.3.Các khái niệm cơ bản:

•
Pixel (picture element) : phần tử ảnh

Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ
sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh.
Như vậy một ảnh là một tập hợp các pixel. Mỗi pixel là gồm một cặp toạ độ
x, y và màu. Cặp toạ độ x,y tạo nên độ phân giải (resolution). Màn hình máy
tính có nhiều loại với độ
phân giải khác nhau: 320 x 200, 640x350,
800x600, 1024x768,…


•
Mức xám (Graylevel)
Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng của mỗi cường độ sáng của
mỗi điểm ảnh với một giá trị số – kết quả của quá trình lượng hoá .


•
Dữ liệu
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
6

Trong một bài toán, dữ liệu bao gồm một tập các phần tử cơ sở mà ta gọi
là dữ liệu nguyên tử. Nó có thể là một chữ số, một ký tự, ... nhưng cũng có
thể là một con số, một từ, ... điều đó phụ thuộc vào từng bài toán.


•
Nén dữ liệu

Nén dữ liệu là quả trình giảm dung lượng thông tin “dư thừa” trong dữ
liệu gốc và làm cho lượng thông tin thu được sau nén thường nhỏ hơn dữ
liệu gốc rất nhiều. Do vậy, tiết kiệm được bộ nhớ và giảm thời gian trao đổi
dữ liệu trên mạng thông tin mà lại cho phép chúng ta khôi phục lại dữ liệu
ban đầu.


•
Tỷ lệ nén
Tỷ lệ nén là một trong các đặc trưng quan trọng của mọi phương pháp
nén. Tỷ lệ nén được định nghĩa như sau:
Tỷ lệ nén = 1/r*%
với r là tỷ số nén được định nghĩa:
r = kích thước dữ liệu gốc / kích thước dữ liệu nén.
Như vậy hiệu suất nén = (1- tỷ lệ nén)*100%.
Đối vơi ảnh tĩnh, kích thước
chính là số bit biểu diễn toàn bộ bức ảnh.
Đối với ảnh video, kích thước chính là số bit để biểu diễn một khung
hình video (video frame).







Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :

7






CHƯƠNG II:
CÁC PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH

II.1.Cách phân loại các phương pháp nén ảnh:


II.1.1.Cách phân loại dựa vào nguyên lý nén:

Nén bảo toàn thông tin (losses compression): bao gồm các phương pháp
nén mà sau khi giải nén sẽ thu đựơc chính xác dữ liệu gốc.Tuy nhiên nén
bảo toàn thông tin chỉ đạt hiệu quả nhỏ so với phương pháp nén không bảo
toàn thông tin.
Nén không bảo toàn thông tin (lossy compression): bao gồm các phương
pháp nén sau khi giải nén sẽ không thu được dữ liệu như bản gốc. Các
phương pháp này được gọi là “tâm lý thị giác” đó là lợi dụng tính chất của
mắt người chấp nhận một số
vặn xoắn trong ảnh khi khôi phục lại.Phương
pháp này luôn đem lại hiệu quả cao do loại bỏ đi những thông tin dư thừa
không cần thiết.

II.1.2.
Cách phân loại dựa vào cách thức thực hiện nén:

Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
8

Phương pháp không gian (Spatial Data Compression ): các phương pháp
này thực hiện nén bằng cách tác động trực tiếp lên việc lấy mẫu của ảnh
trong miền không gian.
Phương pháp sử dụng biến đổi (Transform Coding): gồm các phương
pháp tác động lên sự biến đổi của ảnh gốc chứ không tác động trực tiếp.



II.1.3.Cách phân loại dựa vào lý thuyết mã hoá:

Các phương pháp nén thế hệ thứ nhất: gồm các phương pháp có mức độ
tính toán đơn giản như lấy mẫu , gán từ mã,….
Các phương pháp nén thế hệ thứ hai: gồm các phương pháp dựa vào
mức độ bão hoà của tỷ lệ nén bằng cách sử dụng các phép toán tổ hợp đầu
ra một cách hợp lý hoặc sử dụng biểu diễn ảnh như : phương pháp kim tự
tháp Laplace, phương pháp d
ựa vào vùng gia tăng, phương pháp tách hợp.

II.1.4.Quá trình nén và giải nén :

Gồm 2 công đoạn :
Nén : dữ liệu gốc qua bộ mã hoá dữ liệu , bộ mã hoá này thực hiện nén
dữ liệu đến một mức thích hợp cho việc lưu trữ và truyền dẫn thông tin. Quá
trình này sẽ thực hiện việc loại bỏ hay cắt bớt những dư thừa của ảnh để thu

được thông tin cần thiết nhưng vẫn đảm bảo được chất lượ
ng ảnh.
Giải nén : dữ liệu nén đi qua bộ giải mã dữ liệu, bộ giải mã sẽ thực
hiện giải nén để thu được dữ liệu gốc ban đầu.Việc giải nén này thường phải
dựa vào các thông tin đi kém theo dữ liệu nén ,tuỳ thuộc vào kiểu nén hay
phương pháp nén mà dữ liệu giải nén được có hoàn toàn giống với dữ liệu
gốc ban đầu hay không.
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
9

Tóm lại quá trình nén và giải nén dữ liệu có thể mô tả một cách tóm
tắt theo sơ đồ dưới đây:

Hình 2.1 : Quá trình nén và giải nén
II.2.Phương pháp mã hoá độ dài loạt RLE:

Mã hoá theo độ dài loạt RLE (Run Length Encoding) là một phương
pháp nén ảnh dựa trên sự cắt bớt các dư thừa về không gian (một vài hình
ảnh có vùng màu lớn không đổi đặc biệt đối với ảnh nhị phân). Loạt được
định nghĩa là dãy các phần tử điểm ảnh (pixel) liên tiếp có cùng chung một
giá trị.
II.2.1.Nguyên tắc :

Nguyên tắc của phương pháp này là phát hiện một loạt các điểm ảnh lặp
lại liên tiếp, ví dụ :110000000000000011 .Ta thấy điểm ảnh có giá trị 0 xuất
hiện nhiều lần liên tiếp thay vì phải lưu trữ toàn bộ các điểm ảnh có giá trị 0
ta chỉ cần lưu trữ chúng bằng cách sử dụng các cặp (độ dài loạt, giá trị).

Ví dụ:
Cho một chuỗi nguồn d :
d =5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 19 19 19 19 19 0 0 0 0 0 0 0 23 23 23 23 23 23 23 23

Ta sẽ có chuỗi mới :
(10 5) (5 19) (7 0) (8 23)
Tỷ số nén = 20/ 8 = 2.5

Quá trình nén
Quá trình giải nén
Dữ liệu
ố
Dữ liệu
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
10

Đối với ảnh đen trắng chỉ sử dụng 1 bit để biểu diễn 1 điểm ảnh thì
phương pháp này tỏ ra rất hiệu quả, ta thấy điều đó qua ví dụ sau :
Cho một chuỗi nguồn d:
000000000000000111111111100000000001111111111000000000000000

Ta có chuỗi mới :
(15, 10, 10, 10, 15)
Tỷ số nén = 60 bit / (5*4 bit) = 3 ( chỉ sử dụng 4 bit để thể hiện độ dài
loạt và không thể hiện giá trị loạt vì ảnh đen trắ
ng chỉ có 2 giá trị bit là 0
hoặc là 1)

Chú ý:

•
Đối với ảnh chiều dài của một dãy lặp có thể lớn hơn 255, nếu ta dùng 1
byte để lưu trữ chiều dài thì sẽ không đủ. Giải pháp được dùng là tách chuỗi
đó thành 2 chuỗi: một chuỗi có chiều dài là 255, chuỗi kia có chiều dài còn
lại.

•
Phương pháp nén RLE chỉ đạt hiệu quả khi chuỗi lặp lớn hơn 1 ngưỡng
nhất định nào đó hay nói các khác trong ảnh cần nén phải có nhiều điểm ảnh
kề nhau có cùng giá trị màu.Do đó phương pháp này không đem lại cho ta
kết quả một cách ổn định vì nó phụ thuộc hoàn toàn vào ảnh nén chỉ thích
hợp cho những ảnh đen trắng hay ảnh đa cấp xám.

Ví dụ:
Ta có một chuỗi ngu
ồn: d=5 7 9 11 13 18 28 38 48 58 30 35 40 45
Chuỗi kết quả sau khi mã hoá :
1 5 1 7 1 9 1 11 1 3 1 18 1 28 1 38 1 48 1 58 1 30 1 35 1 40 1 45
Tỷ số nén = 14 / 28 = 0.2

Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
11

Như vậy chuỗi sau khi mã hoá đã lớn hơn nhiều chuỗi nguồn ban đầu.
Do đó cần phương pháp cải tiến để xử lý những trường hợp như trên tránh

làm mở rộng chuỗi dữ liệu nguồn nghĩa là chỉ mã hoá độ dài loạt dữ liệu lặp
lại. Người ta đã đưa ra cách đó là thêm kí tự tiền tố vào trước độ dài loạt,
việc giải mã được th
ực hiện nếu gặp kí tự tiền tố với độ dài loạt và giá trị
điểm ảnh theo sau.

Ví dụ:
Ta có chuỗi nguồn :
d = 5 8 4 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 10 10 10 10 10 10 10
Giả sử kí tự tiền tố là “+” ta có : 5 8 4 +7 8 + 9 10
Tỷ số nén = 19 / 9 = 2.1
Tuy nhiên trong một số trường hợp các điểm ảnh có độ tương quan với
nhau vể giá trị mức xám như trong ví dụ dưới đây ta có thể tiến hành xử lý
như sau.

Ví dụ:
Ta có một chuỗi nguồn:
d = 5 7 9 11 13 18 28 38 48 58 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Ta có dựa vào độ tương quan này để có được hiệu quả nén cao , bằng
việc áp dụng e(i) = d(i) –d(i-1) sẽ thu được :
5 2 2 2 2 5 10 10 10 10 -3 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Áp dụng phương pháp nén loạt dài ta dễ dàng thu được :
(5 1)( 2 4)(5 1)(10 5)(-3 1)(5 9)

II.2.2.Thuật toán:


Thuật toán như sau :
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
12


•
Tiến hành duyệt trên từng hàng cho đến khi kết thúc vùng dữ liệu
ảnh, trong quá trình duyệt tiến hành kiểm tra để tìm ra những loạt có cùng
giá trị đồng thời chú ý những kí hiệu xuống dòng (hay kết thúc dòng) ,kết
thúc ảnh Bitmap, …

•
Khi gặp loạt có độ dài > 3 thì nhảy đến chế độ nén ngược lại nhảy
đến chế độ không nén tuy nhiên nếu loạt > 255 thì sẽ tách ra chỉ mã < 255
sau đó mã tiếp phần còn lại. Ngoài ra còn các chế độ khác như : bắt đầu , kết
thúc 1 dòng.

•
Kết thúc khi gặp kí hiệu kết thúc bitmap ( end – o f- bitmap)



II.2.3.Một số thủ tục chương trình :


•
Chương trình nén theo phương pháp RLE :
void CRLE::CompressInRLE8(BYTE*pSrcBits,CByteArray& pRLEBits, int&
RLE_size)
{

int line;
int src_index = 0, dst_index = 0, counter, i;
for ( line = 0; line < m_dib.dsBmih.biHeight; line++)
{
state_start:
if ( EndOfLine(src_index))
{
pRLEBits[dst_index++] = 1;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index];
src_index++;
goto end_of_line;
}
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
13

if(pSrcBits[src_index]==pSrcBits[src_index+1]) goto
tate_compress;
if ( EndOfLine(src_index+1))
{
pRLEBits[dst_index++] = 1;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];
pRLEBits[dst_index++] = 1;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];
goto end_of_line;
}
if (pSrcBits[src_index+1] == pSrcBits[src_index+2])
{

pRLEBits[dst_index++] = 1;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];
goto state_compress;
}
else
goto state_no_compress;
state_compress:
for ( counter = 1; counter <= 254; counter++)
{
if ( pSrcBits[src_index+counter] != pSrcBits[src_index] )
break;
if ( EndOfLine(src_index+counter) )
{
pRLEBits[dst_index++] = counter+1;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index];
src_index += counter +1;
goto end_of_line;
}
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
14

}
pRLEBits[dst_index++] = counter;
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index];
src_index += counter;
goto state_start;
state_no_compress:

for (counter = 2; counter <= 254; counter++)
{
if ( EndOfLine(src_index+counter) ) {
pRLEBits[dst_index++] = 0;
pRLEBits[dst_index++] = counter + 1;
for (i = counter + 1; i > 0; i--)
pRLEBits[dst_index++]=pSrcBits[src_index++];
if ( 0 != ((counter+1) % 2) ) pRLEBits[dst_index++];
goto end_of_line;
}
if(EndOfLine(src_index+counter+1) ||
pSrcBits[src_index+counter] != pSrcBits[src_index+counter+1] )
continue;
if(EndOfLine(src_index+counter+2) ||
SrcBits[src_index+counter+1] != pSrcBits[src_index+counter+2]
)
continue;
else
{
if ( counter > 2) counter--;
pRLEBits[dst_index++] = 0;
pRLEBits[dst_index++] = counter+1;
for (i = counter+1; i > 0; i--)
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
15

if ( 0 != ((counter+1) % 2) ) pRLEBits[dst_index++];
goto state_compress;
}
}
pRLEBits[dst_index++] = 0;
pRLEBits[dst_index++] = counter;
for (i = counter; i > 0; i--)
pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];
if ( 0 != ((counter) % 2) )
pRLEBits[dst_index++];
goto state_start;
end_of_line:
if ( 0 != (src_index % 4 ))
{
int pad = 4 - (src_index%4);
src_index += pad;
}
pRLEBits[dst_index++] = 0;
pRLEBits[dst_index++] = 0;
}

pRLEBits[dst_index++] = 0;
pRLEBits[dst_index++] = 1;
RLE_size = dst_index;
}

•
Chương trình giải nén phương pháp RLE :
BOOL CRLE::DecRLE8(ifstream &fil, BYTE *pDest)
{

DWORD x, y, paddedwidth;
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
16

paddedwidth =BMPWIDTHBYTES(pInfo->biWidth*pInfo-> biBitCount);
BYTE FirstByte, SecondByte;
WORD data;
x = y = 0;
while (!fil.eof())
{
if (!fil.read((char*)&data, 2)) return FALSE;
FirstByte = LOBYTE(data);
SecondByte = HIBYTE(data);
if (FirstByte == 0)
{
switch (SecondByte)
{
case 0:
x = 0;
y++;
break;
case 1:
return TRUE;
case 2:
if (!fil.read((char*)&data, 2)) return FALSE;
x += LOBYTE(data);
y += HIBYTE(data);

break;
default:
char ch;
for (BYTE i = 0; i < SecondByte; i++)
{
if (!fil.get(ch)) return FALSE;
pDest[paddedwidth * y + x++] = (BYTE)ch;
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
17

}
if ((SecondByte % 2) == 1)
if (!fil.get(ch)) return FALSE;
}
}
else
{
for (BYTE i = 0; i < FirstByte; i++)
pDest[paddedwidth * y + x++] = SecondByte;
}
}
return FALSE;
}

II.3.Phương pháp mã hoá Huffman:

II.3.1. Nguyên tắc:
Phương pháp mã hoá Huffman là phương pháp dựa vào mô hình thống
kê. Người ta tính tần suất xuất hiện của các ký tự bằng cách duyệt tuần tự từ
đầu tệp gốc đến cuối tệp. Việc xử lý ở đây tính theo bit. Trong phương pháp
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
18

này các ký tự có tần suất cao một từ mã ngắn, các ký tự có tần suất thấp một
từ mã dài. Như vậy với cách thức này ta đã làm giảm chiều dài trung bình
của từ mã hoá bằng cách dùng chiều dài biến đổi tuy nhiên cũng có trường
hợp bị thiệt 1 ít bit khi tần suất là rất thấp.

II.3.2. Thuật toán:


•
Thuật toán mã hoá Huffman gồm 2 bước chính:
•
Bước một:

Tính tần suất của các ký tự trong dữ liệu gốc bằng cách duyệt tệp
gốc một cách tuần tự từ đầu đến cuối để xây dựng bảng mã và tính toán tần
suất. Tiếp theo sau là sắp xếp lại bảng mã theo thứ tự tần suất giảm dần.
•
Bước hai:
Duyệt bảng tấn suất từ cuối lên đầu để thực hiện ghép hai phần tử
có tần suất thấp thành một phần tử duy nhất có tần suất bằng tổng hai tần
suất thành phần. Cập nhật phần tử này vào vị trí phù hợp trong bảng và loại
bỏ hai phần tử đã xét. Thực hiện cho đến khi bảng chỉ có một phần tử. Đây
là quá trình tạo cây nhị phân Huffman ,phần tử có tần suất thấp ở bên phải,
phần tử kia ở bên trái. Sau khi cây đã tạo xong người ta tiến hành gán mã
cho các nút lá. Việc mã hoá thực hiện theo quy định : mỗi lần xuống bên
phải ta thêm một bit ‘1’ vào từ mã, mỗi lần xuống bên trái ta thêm một bit
‘0’ vào từ mã.
Quá trình giải nén cũng khá đơn giản được tiến hành theo chiều ngược
lại. Người ta cũng phải dựa vào bảng mã tạo ra trong giai đo
ạn nén (bảng
này được lưu trữ trong cấu trúc đầu của tệp nén cùng với dữ liệu nén).
Ví dụ: Một tệp bất kỳ có tần suất xuất hiện của các kí tự số như bảng sau.
Ký tự Tần suất
0 1532
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
19

1
2
3

4
5
6
7
8
9
152
323
412
226
385
602
92
112
87

Bảng tần suất sắp xếp giảm dần

Kí tự Xác suất (%)
0
6
3
5
2
4
1
8
7
9
0.3906
0.1535
0.1051
0.0982
0.0824
0.0577
0.0388
0.0286
0.0235
0.0222
0.3905
0.6100
0.3905
0
6

5
2
4
1
8
7
9
3
0.3905
0.1535
0.1051
0.0982
0.0824
0.0577
0.0457
0.0388


0.0286
0.3905
0.1535
0.1051
0.0982
0.0824
0.0674
0.0577


0.0457
0.3906

0.1051
0.1034
0.0982
0.0824


0.0674
0.3905
0.1535
0.1498
0.1051
0.1034


0.0982
0.3905
0.2016
0.1535
0.1498
0.1051
0.3905
0.2549
0.2016
0.1535
0.3905
0.3551
0.2549
0.0286
0.0388
0.1535

0.0235


0.0222
0.0577
0.0824
0.0982
0.1051
0.1535
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
20






Mô tả : Ta tiến hành hợp nhất hay cộng 2 tần suất nhỏ nhất ở cuối
bảng để thu được giá trị tần suất mới sau đó đưa giá trị này trở lại bảng tần
suất ban đầu đã bỏ đi 2 tần suất thành phần tạo thành nó. Sau khi đưa giá trị
mới vào bảng ta phải tiến hành sắp xếp lại toàn bộ bảng , lúc này số
lượng
tần suất chỉ còn là n-1 nếu ban đầu số lượng tần suất là n. Tiếp tục thực hiện
lần lượt theo thứ tự như trên cho đến khi nào số lượng tần suất chỉ còn lại
duy nhất 1 giá trị.

Việc tạo cây nhị phân có thể được thực hiện theo một thuật toán sau:

1. Tất cả những ký tự ban đầu được xem như là những ký tự giao điể
m
tự do.
2. Hai nút tự do với tần số xuất hiện thấp nhất được phân công tới một
nút gốc với giá trị bằng với tổng của hai nút con tự do.
3. Hai nút con được chuyển khỏi danh sách nút tự do. Chuyển nút gốc
mới tạo thành công vào danh sách.
4. Bước hai sang bước ba được lặp cho đến khi chỉ có 1 nút tự do về
phía trái. Nút tự do này là gốc của cây.
Quá trình xây dựng cây nhị phân Huffman được thể hiện chi tiết như
trong hình sau :






B0
0 6 3 5 2 4 1 8 7 9

B1
0 6 3 5 2 4 1 8

B2
0 6 3 5 2 4
7
9
1
8
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh

Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
21

























Hình 2.3 : Quá trình tạo cây nhị phân

Ta có cây mã Huffman tương ứng như sau :


0 1
0
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
22












Bảng từ mã gán cho các kí tự số như sau:

Kí tự Mã
0
6
3
5
2

4
1
8
7
9
1
001
011
0001
0100
00000
01010
01011
000010
000011


Như vậy với ví dụ sau đây ta có thể tiến hành mã hoá như sau:
Chuỗi nguồn : 00000000006666693333 Æ kích thước = 20*8=160 bit
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :
23

Sử dụng mã Huffman theo bảng trên
Ækích thước =10*1+5*3+1*6+4*3= 43 bit
Vì gía trị trị 0 xuất hiện 10 lần nhưng chỉ dùng 1 bit để thể hiện, giá trị 6
xuất hiện 5 lần dùng 3 bit để thể hiện ,giá trị 9 dùng 6 bit và giá trị 3 xuất
hiện 4 lần dùng 3 bit để thể hiện.

Tỷ số nén = 160 / 43 = 3.7

Trong phương pháp mã Huffman mã của ký tự là duy nhất và không mã
nào là phần bắt đầu của mã trước.Vì vậy khi đọc theo từng bit từ đầu đến
cuối tệp nén ta có thể duyệt cây mã cho đến một lá, tức là ký tự đã được giải
mã. Việc giải mã chắc chắn phải sử dụng cây nhị phân giống như trong mã
hoá. Để đọc, giải mã được yêu cầu phải sử dụng theo đúng tiêu chuẩn nhất
định .


II.3.3.Một số thủ tục chương trình :
•
Chương trình nén phương pháp HUFFMAN :

bool CompressHuffman(BYTE*pSrc, int nSrcLen, BYTE *&pDes, int
&nDesLen)
{
CHuffmanNode nodes[511];
for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++)
nodes[nCount].byAscii = nCount;
for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++)
nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++;
qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare);
int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes);
int nNodeSize = sizeof(DWORD)+sizeof(BYTE);
nDesLen = nSrcLen+nNodeCount*nNodeSize;
Đồ án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh
Sinh viên thực hiện : Tạ Minh Thắng CT 702

Trang :

24

pDes = (BYTE*)malloc(nDesLen);
BYTE *pDesPtr = pDes;
memset(pDesPtr, 0, nDesLen);
*(DWORD*)pDesPtr = nSrcLen;
pDesPtr += sizeof(DWORD);
*pDesPtr = nNodeCount-1;
pDesPtr += sizeof(BYTE);
for(nCount = 0; nCount < nNodeCount; nCount++)
{
memcpy(pDesPtr, &nodes[nCount], nNodeSize);
pDesPtr += nNodeSize;
}
qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), asciiCompare);
int nDesIndex = 0;
for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++)
{
*(DWORD*)(pDesPtr+(nDesIndex>>3))|=nodes[pSrc[nCount]].dwCode<<
(nDesIndex&7);
nDesIndex += nodes[pSrc[nCount]].nCodeLength;
}
nDesLen = (pDesPtr-pDes)+(nDesIndex+7)/8;
pDes = (BYTE*)realloc(pDes, nDesLen);

return true;
}