Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 7: Nén dữ liệu ảnh - Trần Thúy Hà

 259 BC
C B C 260 CB
B C
BC A 259 261 BCA
A B
AB C 258 262 ABC
C A C 263 CA
A B
AB C
ABC D 262 264 ABCD
D EOF D
Phương pháp LZW (ví dụ nén)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 114
 Phương pháp LZW (ví dụ)
(Mã đầu vào: “ABCBCABCABCD” . Nếu mã hóa bằng ASCII
dữ liệu sẽ là
65-66-67-66-67-65-66-67-65-66-67-68-EOF)
 Đầu ra theo pp LZW sẽ là
65-66-67-259-258-67-262-68-EOF
 Kích thước đầu vào là12x8 = 96 bit
 Kích thước đầu ra 8x9 = 72 bit
 Tỷ lệ nén là 96:72 ≈ 1.333
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 115
Phương pháp LZW (ví dụ giải nén)
w k Đầu ra Mã Chuỗi
A A
A B B 258 AB
B C C 259 BC
C 259 BC 260 CB
BC 258 AB 261 BCA
AB C C 262 ABC
C 262 ABC 263 CA
ABC D D 264 ABCD
EOF
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 116
Phương pháp mã hóa khối
Mã hóa khối lúc đầu phát triển cho ảnh đen
trắng và sau đó mở rộng cho ảnh đa cấp xám
bởi các phương pháp thích nghi
Bức ảnh gốc sẽ được chia nhỏ thành các khối
Nếu ảnh gốc kích thước M*N
Thì ảnh sẽ được chia ra làm các khối k*l 
(với k và l là rất nhỏ so với M và N)
Sau đó thực hiện mã hóa Huffman với các
khối đó
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 117
Phương pháp thích nghi
Thuật ngữ thích nghi chỉ sự thích hợp của các từ
mã theo một nghĩa nào đó
Trong trường hợp của RLC thì nếu sử dụng từ mã
có chiều dài thay đổi thì ta có phương pháp RLC
thích nghi
Với mã hóa khối
Nếu sử dụng các khối giống nhau sẽ bộc lộ điểm 
yếu trên ảnh không thuần nhất
Có thể sử dụng các khối có một chiều cố định, 
chiều kia thay đổi dựa theo nội dung của khối
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 118
 Biến đổi Cosin và chuẩn nén JPEG
 JPEG (Joint Photographic Expert Group) là một
định dạng ảnh đặt chuẩn quốc tế được công nhận
năm 1990.
 JPEG được dùng chủ yếu cho ảnh đa cấp xám và
ảnh mầu (với ảnh đen trắng kết quả không ổn định
lắm)
 JPEG vừa nén bảo toàn thông tin vừa nén không
bảo toàn thông tin
 Chủ yếu JPEG được biết đến với khả năng nén
không bảo toàn thông tin cho kết quả tốt trên ảnh
kỹ thuật số thông thường
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 119
Quy trình mã hóa JPEG
Mã hóa JPEG gồm nhiều công đoạn
DCT (Discrete cosine transform)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 120
Có thể coi quá trình giải mã là quá trình ngược của
mã hóa.
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 121
Phân khối
Chuẩn nén JPEG thường sử dụng phân khối 8x8
Việc phân các khối có kích thước nhỏ và bằng nhau
giúp việc biến đối Cosin nhanh hơn
Biến đổi Cosin với các khối kích thước nhỏ giúp
tăng độ chính xác khi tính toán với dâu phẩy tĩnh
(giảm sai số do làm tròn)
Ảnh sẽ được chia làm B khối là MB xNB
Các khối sẽ có tọa độ (m,n) với m = [0..MB-1] và n =
[0.. NB-1]
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 122
Giảm tần suất mẫu
Trước khi phân khối, ảnh có thể được chuyển
sang YCBCR (hệ mầu này giống hệ mầu trong
truyền hình kỹ thuật số)
Mắt người nhạy với thành phần Y ( là độ
sáng) hơn là thành phần CB và CR vì vậy nếu
giảm tần suất mẫu của 2 thành phần này thì
mắt người vẫn không nhận ra sự khác biệt
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 123
 Biến đổi Cosin
 Biến đổi Cosin nhằm chuyển ảnh từ miền không gian
(spartial domain) sang miền tần số (frequency domain)
Trong miền không gian, bức ảnh thể hiện độ lớn các 
mầu khi di chuyển trong không gian
Trong miền tần số, bức ảnh thể hiện tốc độ thay đổi của 
độ lớn các mầu khi dịch chuyển từ điểm này sang điểm 
kia
 Việc biến đổi này nhằm giúp việc tách và loại bỏ những
biến đổi không cần thiết cho mắt người dễ dàng hơn
Mắt người thường không tốt trong nhận biết thay đổi có 
tần số lớn (nên ta có thể tách và loại những thay đổi này)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 124
Biến đổi Cosin
Với mỗi khối NxN ta sẽ tính các hệ số như sau:

1
01
1
02
2211
21
21
21
2
)12(
2
)12(
),(
2
),(
N
n
N
n
kk
N
kn
Cos
N
kn
Cosnnx
N
kkX
 
1
1
1
0,1
0,
2
1
k
k
k
2
2
2
0,1
0,
2
1
k
k
k
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 125
Sau khi biến đổi thì ta thu lại được một
ma trận NxN tương ứng với các hệ số
của các tần số
Các hệ số này quyết định mức độ đóng
góp của các sóng có tần số tương ứng
vào bức ảnh hoàn chỉnh.
Biển đổi Cosin là biến đổi có bảo toàn
nến tất cả các hệ số được sử dụng để tái
tạo ảnh.
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 126
Tần số tại các điểm trong ảnh 8x8
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 127
Với mỗi khối NxN ta sẽ tái tạo lại các điểm như sau
–Với
Biến đổi Cosin ngược

1
01
1
02
2211
212121
2
)12(
2
)12(
),(
2
1
),(
N
k
N
k
kk
N
kn
Cos
N
kn
CoskkX
N
nnx

1
1
1
0,1
0,2
k
k
k
2
2
2
0,1
0,2
k
k
k
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 128
Biến đổi Cosin (ví dụ)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 129
Hầu hết năng lượng tập trung ở những hệ số chính
Biến đổi Cosin (ví dụ)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 130
Biến đổi Cosin (ví dụ)
Ảnh 
gốc
Hệ số 2x2 đầuHệ số 4x4 đầu
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 131
Lượng tử hóa
Lượng tử hóa giúp các hệ số được
chuyển về dạng kỹ thuật số nhằm giảm
thiểu lượng thông tin không cần thiết
Thông thường chúng ta sẽ quy các hệ số
trong cùng một khối về một khoảng
phân bổ
Lượng tử hóa trong nén JPEG là nhằm
lượng tử hóa các giá trị hệ số của phép
biến đổi
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 132
Kỹ thuật của Lloyd - Max
Kỹ thuật của Lloyd-Max chia vùng tín hiệu thành n
khoảng
Với tín hiệu x trong một khoảng sẽ được thay thế
bằng một giá trị thay thế như sau
–Với min(x) = L1 < L2 ... Ln < Ln+1 = 1+max(x)
–Và p1, p2 ... Pn là các giá trị thay thế tương ứng
 1,,)( jjiji LLxpxq
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 133
 Mục tiêu là tìm các biên Li và giá trị thay thế pi sao cho lỗi do
lượng tử hóa E được giảm thiểu

m
i
ii xqxE
1
2
)(
Đây là vấn đề cơ bản của số học
 
 
n
j LLx
ii
jji
pxE
1 ,
2
1
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 134
Chúng ta muốn giảm thiểu E vậy nên tất cả các đạo
hàm từng phần phải là 0
 
02
1,



 jji LLx
ii
j
px
p
E  
 1
,
,|#
1

jji
LLx i
i
LLxi
x
p
jji
0 


jL
E
2
1 jj
j
pp
L
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 135
Thông thường các phương trình trên không thể giải
được mà chúng ta sử dụng thuật toán sau để làm
gần đúng (chính là k-trung bình)
Bước 1: Cập nhật pj mới
 1,| jjiinew LLxxaveragep j
Bước 2: Cập nhật L mới (giữ L1 và Ln+1 không đổi)
nj
pp
L
newnew
new jj
j
...2,
2
1 
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 136
Lượng tử hóa trong nén JPEG
Thông thường trong thực tế, như là một cách
đơn giản hơn nén JPEG sử dụng ma trận
lượng tử hóa
Các hệ số sẽ được chia cho đối số tương ứng
trên ma trận này và làm tròn đến một số
nguyên gần nhất. Như vậy với những hệ số
của tấn số cao thì khả năng được làm tròn
đến 0 là rất cao.
Như vậy sẽ chỉ còn các hệ số của tần số cao.
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 137
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 138
Mã hóa
Thông thường sau khi đã lượng tử hóa
thì tiến tới mã hóa
Việc mã hóa sẽ được tiến hành để tối ưu
hóa việc lưu trữ dữ liệu
Sắp xếp theo hình Zig-Zag trước khi mã
hóa giúp các hệ số được sắp xếp theo tần
số thấp đến cao
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 139
Zig-Zag
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 140
Có 2 cách để mã hóa các hệ số
Mã hóa hệ số của từng khối một theo đường 
Zig-Zag
Mã hóa hệ số tần số thấp trên tất cả các khối 
rồi tới tần số tiếp theo (theo hình Zig-Zag)
Cách mã hóa thứ 2 cho khả năng nén cao hơn
vì nó cho phép sử dụng các bảng Huffman
khác nhau cho mỗi tần số giúp tối ưu hóa khả
năng mã hóa
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 141
Hiệu quả nén
Ảnh gốc
Đã xử lý với Canny
Nén có bảo toàn Nén không bảo toàn
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 142
Lena (Ảnh gốc)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 143
Lena (12:1)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 144
Lena (20:1)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 145
Lena (32:1)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 146
Các phương pháp thế hệ thứ 2
Phương pháp Kim tự tháp
Phương pháp Kim tự tháp Laplace 
(Laplacian pyramid)
Phương pháp mã hóa dựa vào biểu diễn ảnh
Phương pháp mã hóa dựa vào vùng gia 
tăng
Phương pháp tách-hợp
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 147
Phương pháp kim tự tháp
Với phương pháp kim tự tháp ảnh được biến
đổi bằng một phép biến đổi (lọc low pass)
Sau đó lấy ảnh gốc trừ đi ảnh đã lọc low pass
được ảnh lọc high pass
Ảnh lọc low pass được thu nhỏ thành 1/4
Việc này được lặp đi lặp lại một số lần nhất
định
Cuối cùng ảnh lọc low pass nhỏ nhất và các
ảnh lọc high pass cao hơn sẽ được giữ lại
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 148
Phương pháp kim tự tháp là một cách để
biến đổi ảnh từ miền này sang miền kia
(giống biến đổi DCT)
Biến đổi một bức ảnh gốc thành một loạt các
bức ảnh kích thước nhỏ dần (nếu xếp chồng
lên nhau ta sẽ có hình kim tự tháp
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 149
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 150
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 151
Nén ảnh với phương pháp kim tự tháp
Khi cần tạo lại bức ảnh gốc, ta chỉ việc thực
hiện các bước theo chiều ngược lại
Với cách mã hóa này khi tái tạo lại ảnh các
bức ảnh high pass sẽ giúp giữ lại chi tiết của
bức ảnh
Trong khi đó bức ảnh low pass có trách
nhiệm cung cấp hình thái chung của bức ảnh
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 152
Mặc dù nếu chỉ biến đổi, kích thước của kim tự
tháp sẽ lớn hơn ảnh gốc
Tuy nhiên do đã phân cấp được thông tin theo
các cấp lượng tử hóa và mã hóa có thể giúp giảm
lượng dữ liệu cần để lưu trữ ảnh
Lưu trữ các high pass có kích thước lớn với 
sai số nhiều hơn (mắt người phân biệt kém chi 
tiết nhỏ)
Lưu trữ các high pass có kích thước nhỏvới 
sai số ít hơn hơn (mắt người phân biệt chi tiết 
lớn tốt hơn)
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 153
Mã hóa dựa vào vùng gia tăng
Ảnh được chia làm nhiều vùng có tính chất đồng
nhất
Lưu ý là cách xác định miền đồng nhất sẽ xác định
độ phức tạp của thuật toán
Có thể sử dụng phương pháp đạo hàm để đảm bảo
các vùng không bị chia quá nhỏ
 Sau khi có các đường biên khép kìn thì tiến hành
mã hóa các đường biên này bằng xấp xỉ hình học
Tiến tới mã hóa ảnh ở dạng vector đường biên và
texture
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 154
Mã hóa bằng tách-hợp (fractal compression)
 Như đã học việc tách và hợp khắc phục điểm yếu của cả
phương pháp tách và hợp
 Phương pháp này cũng sử dụng mô hình biên-texture
Đường biên cần chính xác (nhạy cảm với mắt người)
Texture (thay đổi tương đối nhỏ, ít nhạy cảm với mắt 
người)
 Ý tưởng là ảnh thông thường có sự lặp lại của các mẫu
và một ảnh có thể được coi là sự lặp lại của chính nó
qua các hàm biến đổi:
)(...)()( 21 SfSfSfS N 
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 155
Cái khó là tìm được các hàm f1..fn với độ chính xác
và hiệu quả cao
Nhìn chung để tìm các hàm này ta có thể
Chia nhỏ ảnh thành các vùng Ri kích thước sxs
Với mỗi Ri tìm một vùng Di kích thước 2sx2s rất 
giống Ri
Tìm một phép biến đổi H(Di)=Ri
Việc tìm vùng giống một cách chính xác là rất tốn
thời gian, nhưng nếu vùng không chính xác thì ảnh
kế quả sẽ không đạt được chi tiết cần thiết
BÀI GIẢNG MÔN: XỬ LÝ ẢNH
www.ptit.edu.vn GIẢNG VIÊN: THS. TRẦN THÚY HÀ
BỘ MÔN: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - KHOA KTDT1
Trang 156
 Vì mã hóa tốn rất nhiều thời gian nên
phương pháp này không hiệu quả với
các ứng dụng thời gian thực
 Tuy nhiên do giải mã rất nhanh và với
khẳ năng nén rất cao (khoảng 50:1) các
ứng dụng như nén video chất lượng
cao lại rất tiềm năng với kỹ thuật này