Nén ảnh số
200
Cách chọn các giá trị a và b như trên không bảo đảm bảo toàn moment bậc hai (tức là
variance) của ảnh. Tuy nhiên, các kết quả phân tích cho thấy giá trị biểu diễn cho các pixel để
đạt MSE tối ưu chính là giá trị trung bình của các pixel chứ không phải variance. Hình 13.1 là
một thí dụ về phương pháp BTC bảo toàn moment.
Hình 13.1
Đối với phương pháp BTC bảo toàn moment, dữ liệu lượng tử được biểu diễn bởi cặp (
x ,
σ).
Một nhược điểm của phương pháp này là các mức lượng tử khi giải mã lại được tính từ các
giá trị ( x ,
σ) đã được lượng tử hoá, nghĩa là các giá trị ( x , σ) có sai số do quá trình làm tròn.
Như vậy, chất lượng ảnh sẽ bị giảm do nguyên nhân phát sinh ngay từ giai đoạn mã hoá. Một
cách giải quyết khác là tính các giá trị lượng tử a và b ngay ở giai đoạn mã hoá và truyền cặp
(a,b) thay vì cặp ( x ,
σ). Với cách này, ta vừa có thể giảm được sai số lượng tử vừa giảm được
quá trình tính toán khi giải mã.
Tuy nhiên, nhược điểm chính của phương pháp BTC là chất lượng của nó rất kém đối với các
khối có độ tương phản cao bởi vì trong trường hợp này chỉ hai giá trị lượng tử không thể mô
tả đủ toàn bộ khối. Để giải quyết khó khăn này người ta sử dụng phương pháp thay đổi các
kích thước của các khối. Với các khối kích thước lớn, độ tương phản thấp, ta giảm được tốc
độ bit yêu cầu, ngược lại các khối kích thước nhỏ thích hợp với những vùng có độ tương phản
cao để bảo đảm chất lượng ảnh. Một giải pháp khác cho vấn đề trên là phân cấp theo cấu trúc
cây 4 nhánh: ảnh được chia thành các khối kích thước
1
1
m m
× , nếu σ nhỏ hơn một giá trị
ngưỡng định trước
th
σ (nghĩa là độ tương phản thấp) thì vẫn áp dụng giải thuật BTC, nếu
ngược lại, chia khối này thành 4 khối con và quá trình trên lặp lại cho đến khi đạt tới mức
ngưỡng hoặc khi tới giới hạn nhỏ nhất của kích thước khối
2
2
m
m
×
.
BTC
AMBTC
HBTC-VQ
mse = 43.76
mse = 40.51
mse = 15.62
Hình 13.2. Các ảnh nén bằng các giải thuật BTC khác nhau.
