Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
GIỚI THIỆU
Kỹ thuật nén ảnh số đang đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong các hệ thống viễn thông và multimedia để giải quyết vấn đề băng thông của đường truyền. Các kỹ thuật nén video đều cố gắng làm giảm lượng thông tin cần thiết cho một chuỗi các bức ảnh mà không làm giảm chất lượng của nó đối với người xem. Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
Nén dữ liệu được chia thành hai dạng cơ bản: Nén không mất dữ liệu (Lossless) và nén có mất dữ liệu (Lossy). Đối với dạng nén không mất dữ liệu, ảnh được khôi phục hoàn toàn giống ảnh gốc, tuy nhiên điều này đòi hỏi phải có thiết bị lưu trữ và đường truyền lớn hơn. Các thuật toán của nén không mất dữ liệu thường dựa vào việc thay thế một nhóm các ký tự trùng lặp bởi một nhóm các ký tự đặc biệt khác ngắn hơn mà không quan tâm tới ý nghĩa của dòng bit dữ liệu. Các ví dụ của dạng nén không mất dữ liệu là Run-Length Encoding (RLE), Huffman Coding, Arithmetic coding, Shannon-Fano Coding, LZ78, LZH, LZW....
Đối với dạng nén có mất dữ liệu, ảnh được khôi phục không giống hoàn toàn với ảnh gốc, dạng nén này thích hợp cho việc lưu trữ và truyền ảnh tĩnh, video qua một mạng có băng thông hạn chế. Các dạng nén này thường cho hệ số nén cao hơn, nó liên quan tới việc dùng các phép biến đổi tín hiệu từ miền này sang miền khác. Các ví dụ của biến đổi có mất dữ liệu gồm: Differential Encoding, Discrete Cosine Transform(DCT), Vector Quantization, JPEG (Joint Photographic Experts Group) và MPEG (Motion Picture Experts Group).
Các phương pháp nén ảnh có mất tín hiệu gồm có 4 bước như hình 1.
Các bộ mã hoá khối có thể dựa trên hai nguyên tắc biến đổi cơ bản: Discrete Cosine Transform (DCT) và Vector Quantization (VQ). DCT được dùng để biến đổi các khối ảnh hai chiều có kích thước 8X8 từ miền không gian sang miền tần số.
Biến đổi DCT là tương tự như biến đổi DFT (Discrete Fourier Trransform). Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantization) và mã hoá (Encode).
Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantisation coding) thành tập các hệ số đơn giản hơn nữa. Mục đích của nó là làm giảm hơn nữa số bit đặc trưng cho một hệ số. Tại bộ mã hoá sẽ có một bảng mã (code book) và bảng các chỉ số nội bộ, từ đó có thể chọn được các từ mã (code word) tương ứng một cách tốt nhất cho tập các hệ số được tạo ra. Quá trình lượng tử hoá cũng đồng thời làm tròn giá trị của các hệ số ở mức nhỏ hơn, đây chính là nguyên nhân gây ra mất tín hiệu, tuy vậy ảnh được khôi phục đạt chất lượng ở mức độ có thể chấp nhận được đối với người xem.
Trong phương pháp VQ, bức ảnh được chia thành các khối có kích thước cố định, một bảng mã (code book) được xây dựng với các chỉ số tương ứng với các khối ảnh này. Như vậy, thay cho việc phải truyền lần lượt các khối của bức ảnh, ta chỉ cần truyền các chỉ số tương ứng của các khối ảnh hoặc chỉ số tương ứng gần đúng nhất so với các khối ảnh cần truyền. Hai phương pháp này cho kết quả không khác nhau nhiều về chất lượng nén ảnh động, tuy nhiên ngày nay biến đổi DCT tỏ ra được ứng dụng rộng rãi hơn trong các sơ đồ nén và giải nén các bức ảnh tĩnh (theo tiêu chuẩn JPEG) và xử lý ảnh động (theo tiêu chuẩn của MPEG).
NÉN TÍN HIỆU ẢNH DÙNG MPEG
MPEG (Moving Picture Expert Group) được ra đời vào năm 1988 nhằm mục đích chuẩn hoá cho nén tín hiệu âm thanh và video. MPEG - 1 có thể nén tín hiệu video tới 1.5Mbit/s với chất lượng VHS và âm thanh lập thể (stereo audio) với tốc độ 192 bit/s. Nó được dùng để lưu trữ video và âm thanh trên CD-ROM.
Vào những năm 1990, MPEG-2 đã ra đời nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn nén video cho truyền hình. MPEG-2 có khả năng mã hoá tín hiệu truyền hình ở tốc độ 3-15Mbit/s và truyền hình độ nét cao ở tốc độ tới 15-30Mbit/s. MPEG-2 cho phép mã hoá tín hiệu video với nhiều mức độ phân giải khác nhau, chúng có khả năng đáp ứng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Nhiều thuật toán tương ứng với nhiều các ứng dụng khác nhau đã phát triển và được tập hợp lại thành một bộ tiêu chuẩn đầy đủ của MPEG. Việc áp dụng toàn bộ các đặc điểm của chuẩn MPEG-2 trong tất cả các bộ mã hoá và giải mã là không cần thiết do sự phức tạp của thiết bị cũng như sự tốn kém về dải thông của đường truyền Vì vậy trong hầu hết các trường hợp ta chỉ sử dụng một phần nhất định trong toàn bộ các đặc điểm của chuẩn MPEG-2, chúng thường được gọi là profiles và levels. Một profile sẽ xác định một thuật toán (điều chỉnh bitstream và độ phân giải màu) và một level sẽ xác định một số tiêu chí bắt buộc cho các tham số của bức ảnh (ví dụ như kích thứơc ảnh và số lượng bit).
MPEG-4 trở thành một tiêu chuẩn cho nén ảnh kỹ thuật truyền hình số, các ứng dụng về đồ hoạ và video tương tác hai chiều (games, videoconferencing) và các ứng dụng multimedia tương tác hai chiều (World Wide Web hoặc các ứng dụng nhằm phân phát dữ liệu video như truyền hình cáp, Internet video...) vào năm 1999. Ngày nay, MPEG-4 đã trở thành một tiêu chuẩn công nghệ trong quá trình sản xuất, phân phối và truy cập vào các hệ thống video. Nó đã góp phần giải quyết vấn đề về dung lượng cho các thiết bị lưu trữ, giải quyết vấn đề về băng thông của đường truyền tín hiệu video hoặc kết hợp cả hai vấn đề trên.
MPEG không phải là một công cụ nén đơn lẻ mà ưu điểm của nén ảnh dùng MPEG chính là ở chỗ MPEG có một tập hợp các công cụ mã hoá chuẩn, chúng có thể được kết hợp vói nhau một cách linh động để phục vụ cho một loạt các ứng dụng khác nhau.
Nén MPEG là sự kết hợp hài hoà của bốn kỹ thuật cơ bản: Tiền xử lý (Preprocessing), đoán trước sự chuyển động của các frame ở bộ mã hoá (temporal prediction), bù chuyển động ở bộ giải mã (motion compensation) và mã lượng tử hoá (quatisation coding). Các bộ lọc tiền xử lý sẽ lọc ra những thông tin không cần thiết từ tín hiệu video và những thông tin khó mã hoá nhưng không quan trọng cho sự cảm thụ của mắt người. Kỹ thuật đoán chuyển động dựa trên nguyên tắc là các ảnh trong chuỗi video dường như có liên quan mật thiết với nhau theo thời gian: Mỗi frame tại một thời điểm nhất định sẽ có nhiều khả năng giống với các frame đứng ngay phía trước và ngay phía sau nó. Các bộ mã hoá sẽ tiến hành quét lần lượt từng phần nhỏ trong mỗi frame gọi là macro blocks, sau đó nó sẽ phát hiện macro block nào không thay đổi từ frame này tới frame khác. Bộ mã hoá sẽ tiên đoán trước sự xuất hiện của các macro blocks khi biết vị trí và hướng chuyển động của nó. Do đó chỉ những sự thay đổi giữa các khối trong frame hiện tại (motion compesated residual) và các khối được tiên đoán mới được truyền tới bên phía thu. Phía bên thu tức bộ giải mã đã lưu trữ sẵn những thông tin mà không thay đổi từ frame này tới frame khác trong bộ nhớ đệm của nó và chúng được dùng để điền thêm một cách đều đặn vào các vị trí trống trong ảnh được khôi phục.
Như chúng ta đều biết, nén tín hiệu video được thực hiện nhờ việc loại bỏ cả sự dư thừa về không gian (spatial coding) và thời gian (temporal coding). Trong MPEG, việc loại bỏ dư thừa về thời gian (nén liên ảnh) được thực hiện trước hết nhờ sử dụng các tính chất giống nhau giữa các ảnh liên tiếp (Inter-frame techniques). Chúng ta có thể sử dụng tính chất này để tạo ra các bức ảnh mới nhờ vào những thông tin từ những ảnh đã gửi trước nó (“predicted”). Do vậy ở phía bộ mã hoá, ta chỉ cần gửi những bức ảnh có thay đổi so với những ảnh trước, sau đó ta lại dùng phương pháp nén về không gian để loại bỏ sự dư thừa về không gian trong chính bức ảnh sai khác này. Nén về không gian dựa trên nguyên tắc là phát hiện sự giống nhau của các điểm ảnh (pixels) lân cận nhau (Intra-frame coding techniques). JPEG chỉ áp dụng phương pháp nén theo không gian vì nó được thiết kế để xử lý và truyền các ảnh tĩnh. Tuy nhiên nén tín hiệu theo phương pháp của JPEG cũng có thể được dùng để nén các bức ảnh một cách độc lập trong dãy tín hiệu video. ứng dụng này thường được gọi là JPEG động (Motion JPEG). Trong một chu kỳ gửi một dãy các bức ảnh theo kiểu JPEG động, ảnh đầu tiên được nén nhờ sự loại bỏ độ dư thừa về không gian, sau đó các ảnh tiếp theo được nén nhờ sự loại bỏ độ dư thừa về thời gian (nén liên ảnh). Quá trình được lặp đi lặp lại cho một dãy các bức ảnh trong tín hiệu video.
Thuật toán nén MPEG cũng dựa trên phép biến đổi DCT cho các khối ảnh 8x8 picxels để tìm ra sự thừa về không gian một cách có hiệu quả giữa các điểm ảnh trong cùng một bức ảnh. Tuy nhiên, trong trường hợp có mối tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh trong các bức ảnh kế tiếp nhau tức là trong trường hợp hai bức ảnh liên tiếp có nội dung trùng nhau, kỹ thuật Inter-frame coding techniques sẽ được dùng cùng với việc tiên đoán sự dư thừa về không gian để tạo thành kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động giữa các bức ảnh (Motion compesated prediction between frames). Trong nhiều sơ đồ nén MPEG, người ta thường kết hợp cả việc tiên đoán bù chuyển động theo thời gian và phép biến đổi thông tin theo không gian để đạt hiệu quả nén cao (Hybrid DPCM/DCT coding of video).
Hầu hết các sơ đồ nén MPEG đều dùng kỹ thuật lấy mẫu bổ xung (Subsampling) và lượng tử hoá (Quantization) trước khi mã hoá. Lấy mẫu bổ xung nhằm mục đích để làm giảm kích thước bức ảnh đầu vào theo cả theo chiều ngang và chiều dọc, như vậy sẽ giảm số lượng các điểm ảnh trước mã hoá. Cũng nên nhớ rằng trong một số trường hợp người ta còn lấy mẫu bổ xung theo thời gian để làm giảm số lượng các bức ảnh trong dãy ảnh trước khi mã hoá. Đây được xem như là một kỹ thuật rất cơ bản nhằm loại bỏ sự dư thừa dựa vào khả năng lưu ảnh của mắt người cảm thụ. Thường thường, chúng ta có thể phân biệt sự thay đổi về độ sáng của ảnh (changes in Brightness) tốt hơn so với sự thay đổi về màu (Chromaticity changes). Do đó trước hết các sơ đồ nén MPEG sẽ tiến hành chia bức ảnh thành các thành phần Y (Luminance hay brightness plane) và UV (Chrominance hay color planes) tức là một thành phần về độ sáng và hai thành phần về độ màu. Các tín hiệu video thành phần này sẽ được lấy mẫu (samples) và số hoá (digitised) để tạo nên các điểm ảnh rời rạc theo tỷ lệ 4 : 2 : 2 và 4 : 2 : 0.
Kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động được sử dụng như là một trong những công cụ mạnh để làm giảm sự dư thừa về không gian giữa các bức ảnh. Khái niệm về bù chuyển động là dựa trên sự phán đoán hướng chuyển động của các bức ảnh tức là các ảnh thành phần trong dãy video sẽ được thay thế gần đúng. Kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động giữa các bức ảnh được xem như là biện pháp để hạn chế bớt các thông số của chuyển động bởi việc dùng các vector chuyển động để mô tả sự dịch chuyển của các điểm ảnh. Kết quả tiên đoán tốt nhất của một điểm ảnh là dựa trên sự tiên đoán bù chuyển động từ một bức ảnh đã mã hoá được truyền phía trước của nó. Cả hai thông số, sai số chuyển động (biên độ) và các vectors chuyển động (hướng chuyển động) đều được truyền tới phía bên nhận. Tuy nhiên do có mối quan hệ tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh về không gian (trùng về không gian), một vector chuyển động có thể được dùng cho một khối các điểm ảnh gồm các pixels lân cận nhau (MPEG -1 và MPEG -2 dùng các khối 16 x16 pixels).
Trong MPEG-2, có nhiều phương pháp để tiên đoán sự chuyển động. Ví dụ một khối ảnh có thể được tiên đoán xuôi từ những ảnh đã được truyền trước nó (Forward Predicted), có thể đoán ngược từ những ảnh truyền sau nó (Backward Predicted) hoặc theo cả hai chiều (Bidirectionally Predicted). Các phương pháp dùng để tiên đoán các khối trong cùng một ảnh cũng có thể không giống nhau, chúng có thể thay đổi từ khối nọ sang khối kia. Hơn nữa, hai trường (fields) trong cùng một khối cũng có thể được tiên đoán theo hai cách khác nhau dùng các vector độc lập nhau hoặc chúng có thể dùng chung một vector. Đối với mỗi khối ảnh, bộ mã hoá sẽ chọn các phương pháp tiên đoán thích hợp, cố gắng đảm bảo chất lượng ảnh tốt nhất khi được giải mã trong điều kiện yêu cầu khắt khe về số bit. Các thông số liên quan tới chọn phương pháp tiên đoán cũng được truyền tới bộ giải mã cùng với dự đoán sai số nhằm khôi phục gần chính xác ảnh gốc.
Trong MPEG, có 3 kiểu ảnh khác nhau được dùng để mã hoá cho các khối ảnh. Kiểu ảnh ‘Intra’ (I-pictures) là ảnh được mã hoá một cách độc lập mà không cần tham khảo tới các ảnh khác. Hiệu quả nén tín hiệu đạt được do loại bỏ sự thừa về không gian mà không có yếu tố thời gian tham gia vào quá trình. I-pictures được dùng một cách tuần hoàn để tạo thành các điểm tựa cho dòng dữ liệu trong quá trình giải mã.
Ảnh ‘Predictive’ (P-pictures) có thể sử dụng các ảnh I hoặc P ngay sát phía trước nó để bù chuyển động và chính nó cũng có thể được dùng để tham khảo cho việc tiên đoán các ảnh khác tiếp theo. Mỗi khối ảnh trong P-picture có thể hoặc được mã theo kiểu tiên đoán (predicted) hoặc được mã một cách độc lập (intra-coded). Do sử dụng cả nén theo không gian và thời gian, hiệu quả nén của P-pictures được tăng lên một cách đáng kể so với I-pictures.
Ảnh ‘Bidirectionally-Predictive’ pictures hay B- Pictures có thể sử dụng các ảnh I hoặc P phía trước hoặc phía sau nó cho việc bù chuyển động và do vậy cho kết quả nén cao nhất. Mỗi khối trong B-pictures có thể được tiên đoán theo chiều ngược, xuôi, cả hai hướng hoặc được mã một cách độc lập. Để có thể tiên đoán ngược từ một bức ảnh phía sau nó, bộ mã hoá sẽ tiến hành sắp xếp lại các bức ảnh từ thứ tự xuất hiện một cách tự nhiên sang một thứ tự khác của các ảnh trên đường truyền. Do vậy từ đầu ra của bộ mã hoá, B-pictures được truyền sau các ảnh dùng để tham khảo ở phía trước và phía sau của nó. Điều này sẽ tạo ra độ trễ do phải sắp xếp lại thông tin, độ trễ này lớn hay nhỏ là tuỳ thuộc vào số các bức ảnh B-pictures liên tiếp nhau được truyền.
Các ảnh I, P, B-pictures thường xuất hiện theo một thứ tự lặp đi lặp lại một cách tuần hoàn, do đó ta có khái niệm về nhóm các bức ảnh GOP (Group of Pictures). Một ví dụ của GOP ở dạng ảnh tự nhiên xuất hiện theo thứ tự như sau:
B1 B2 I3 B4 B5 B7 B8 P9 B10 B11 P12
Thứ tự xuất hiện của chúng trên đường truyền bị thay đổi do sự sắp xếp lại của bộ mã hoá như sau:
I3 B1 B2 P6 B4 B5 P9 B7 B8 P12 B10 B11
Cấu trúc của một GOP có thể được mô tả bởi hai tham số: N là số các ảnh trong GOP và M là khoảng cách giữa các ảnh P-pictures. Nhóm GOP này được miêu tả như N = 12 và M = 3.
SƠ ĐỒ CỦA BỘ MÃ HOÁ VÀ GIẢI MÃ DÙNG MPEG-2
Sơ đồ bộ mã hoá và giải mã MPEG 2 được trình bày trên hình 2.
Mã hoá MPEG-2
Quá trình mã hoá cho P pictures và B pictures được giải thích như sau:
Dữ liệu từ các khối ảnh (macroblocks) cần được mã hoá sẽ được đưa đến cả bộ trừ (Subtractor) và bộ đoán chuyển động (Motion Estimator). Bộ đoán chuyển động sẽ so sánh các khối ảnh mới được đưa vào này với các khối ảnh đã được đưa vào trước đó và được lưu lại như là các ảnh dùng để tham khảo (Reference Picture). Kết quả là bộ đoán chuyển động sẽ tìm ra các khối ảnh trong ảnh tham khảo gần giống nhất với khối ảnh mới này. Bộ đoán chuyển động sau đó sẽ tính toán vector chuyển động (Motion Vector), vector này sẽ đặc trưng cho sự dịch chuyển theo cả hai chiều dọc và ngang của khối ảnh mới cần mã hoá so với ảnh tham khảo. Chúng ta lưu ý rằng vector chuyển động có độ phân giải bằng một nửa do thực hiện quét xen kẽ.
Bộ đoán chuyển động cũng đồng thời gửi các khối ảnh tham khảo này mà chúng thường được gọi là các khối tiên đoán (Predicted macroblock) tới bộ trừ để trừ với khối ảnh mới cần mã hoá (thực hiện trừ từng điểm ảnh tương ứng tức là Pixel by pixel). Kết quả là ta sẽ được các sai số tiên đoán (Error Prediction) hoặc tín hiệu dư, chúng sẽ đặc trưng cho sự sai khác giữa khối ảnh cần tiên đoán và khối ảnh thực tế cần mã hoá.
Tín hiệu dư hay sai số tiên đoán này sẽ được biến đổi DCT, các hệ số nhận được sau biến đổi DCT sẽ được lượng tử hoá để làm giảm số lượng các bits cần truyền. Các hệ số này sẽ được đưa tới bộ mã hoá Huffman, tại đây số bits đặc trưng cho các hệ số tiếp tục được làm giảm đi một
cách đáng kể. Dữ liệu từ đầu ra của mã hoá Huffman sẽ được kết hợp với vector chuyển động và các thông tin khác (thông tin về I, P, B pictures) để gửi tới bộ giải mã.
Đối với trường hợp P-pictures, các hệ số DCT cũng được đưa đến bộ giải mã nội bộ (nằm ngay trong bộ mã hoá). Tín hiệu dư hay sai số tiên đoán được biến đổi ngược lại dùng phép biến đổi IDCT và được cộng thêm vào ảnh đứng trước để tạo nên ảnh tham khảo (ảnh tiên đoán). Vì dữ liệu ảnh trong bộ mã hoá được giải mã luôn nhờ vào bộ giải mã nội bộ ngay chính bên trong bộ mã hoá, do đó ta có thể thực hiện thay đổi thứ tự các bức ảnh và dùng các phương pháp tiên đoán như đã trình bày ở trên.
Giải mã MPEG-2
Quá trình khôi phục lại ảnh tại bộ giải mã là hoàn toàn ngược lại. Từ luồng dữ liệu nhận được ở đầu vào, vector chuyển động được tách ra và đưa vào bộ bù chuyển động (Motion Compensator), các hệ số DCT được đưa vào bộ biến đổi ngược IDCT để biến tín hiệu từ miền tần số thành tín hiệu ở miền không gian. Đối với P pictures và B pictures, vector chuyển động sẽ được kết hợp với các khối tiên đoán (predicted macroblock) để tạo thành các ảnh tham khảo.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. P.N TUDOR, “MPEG-2 Video Compression”, Electronics and Communication Engineering Journal, December 1995.
[2]. THOMAS SIKORA, “MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards”, McGraw Hill Publishing Company.
[3]. THOMAS SIKORA, “MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards”, IEEE Signal Processing Magazine, tobe published.
[4]. “Introduction to MPEG”, http://tektronix.com/Measurement/AppNotes/Mpegfund.
[5]. KEVIN JEFFAY, “ The video Data Type, Coding and Compression Basics”, http://www.cs.unc.edu/~jeffay/courses/comp249f99.
GIỚI THIỆU
Kỹ thuật nén ảnh số đang đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong các hệ thống viễn thông và multimedia để giải quyết vấn đề băng thông của đường truyền. Các kỹ thuật nén video đều cố gắng làm giảm lượng thông tin cần thiết cho một chuỗi các bức ảnh mà không làm giảm chất lượng của nó đối với người xem. Nói chung, tín hiệu video thường chứa đựng một lượng lớn các thông tin thừa, chúng thường được chia thành hai loại: thừa tĩnh bên trong từng frame (statistical) và thừa động giữa các frame (subjective). Mục đích của nén video là nhằm làm giảm số bit khi lưu trữ và khi truyền bằng cách phát hiện để loại bỏ các lượng thông tin dư thừa này và dùng các kỹ thuật Entropy mã hoá để tối thiểu hoá lượng tin quan trọng cần giữ lại.
Nén dữ liệu được chia thành hai dạng cơ bản: Nén không mất dữ liệu (Lossless) và nén có mất dữ liệu (Lossy). Đối với dạng nén không mất dữ liệu, ảnh được khôi phục hoàn toàn giống ảnh gốc, tuy nhiên điều này đòi hỏi phải có thiết bị lưu trữ và đường truyền lớn hơn. Các thuật toán của nén không mất dữ liệu thường dựa vào việc thay thế một nhóm các ký tự trùng lặp bởi một nhóm các ký tự đặc biệt khác ngắn hơn mà không quan tâm tới ý nghĩa của dòng bit dữ liệu. Các ví dụ của dạng nén không mất dữ liệu là Run-Length Encoding (RLE), Huffman Coding, Arithmetic coding, Shannon-Fano Coding, LZ78, LZH, LZW....
Đối với dạng nén có mất dữ liệu, ảnh được khôi phục không giống hoàn toàn với ảnh gốc, dạng nén này thích hợp cho việc lưu trữ và truyền ảnh tĩnh, video qua một mạng có băng thông hạn chế. Các dạng nén này thường cho hệ số nén cao hơn, nó liên quan tới việc dùng các phép biến đổi tín hiệu từ miền này sang miền khác. Các ví dụ của biến đổi có mất dữ liệu gồm: Differential Encoding, Discrete Cosine Transform(DCT), Vector Quantization, JPEG (Joint Photographic Experts Group) và MPEG (Motion Picture Experts Group).
Các phương pháp nén ảnh có mất tín hiệu gồm có 4 bước như hình 1.
Hình 1. Sơ đồ cơ bản của bộ mã hoá
Ảnh gốc được biến đổi theo nhiều cách khác nhau. Vào những năm 1980, việc nén và giải nén tín hiệu video dựa trên kỹ thuật DPCM (differential pulse code modulation) đã được CCITT chuẩn hoá theo tiêu chuẩn H.120. Các phương pháp nén dùng DPCM dựa trên nguyên tắc phát hiện sự giống nhau và khác nhau giữa các điểm ảnh (pixels) gần nhau để tìm cách loại bỏ các thông tin thừa. Tuy nhiên, chất lượng ảnh động không đạt được các yêu cầu cần thiết. Để cải thiện chất lượng ảnh động mà không làm tăng số lượng bit so với yêu cầu, kỹ thuật mã hoá chuyển sang dùng các phép biến đổi mà chúng có thể xử lý đồng thời một nhóm các pixels và ta có khái niệm về các bộ mã hoá trên các khối (block-based codecs). Đối với các bộ mã hoá trên các khối ảnh, mỗi điểm ảnh (pixel) sẽ cần ít hơn 1 bit để mã hoá.Các bộ mã hoá khối có thể dựa trên hai nguyên tắc biến đổi cơ bản: Discrete Cosine Transform (DCT) và Vector Quantization (VQ). DCT được dùng để biến đổi các khối ảnh hai chiều có kích thước 8X8 từ miền không gian sang miền tần số.
Biến đổi DCT là tương tự như biến đổi DFT (Discrete Fourier Trransform). Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantization) và mã hoá (Encode).
Các hệ số DCT nhận được sẽ được lượng tử hoá (Quantisation coding) thành tập các hệ số đơn giản hơn nữa. Mục đích của nó là làm giảm hơn nữa số bit đặc trưng cho một hệ số. Tại bộ mã hoá sẽ có một bảng mã (code book) và bảng các chỉ số nội bộ, từ đó có thể chọn được các từ mã (code word) tương ứng một cách tốt nhất cho tập các hệ số được tạo ra. Quá trình lượng tử hoá cũng đồng thời làm tròn giá trị của các hệ số ở mức nhỏ hơn, đây chính là nguyên nhân gây ra mất tín hiệu, tuy vậy ảnh được khôi phục đạt chất lượng ở mức độ có thể chấp nhận được đối với người xem.
Trong phương pháp VQ, bức ảnh được chia thành các khối có kích thước cố định, một bảng mã (code book) được xây dựng với các chỉ số tương ứng với các khối ảnh này. Như vậy, thay cho việc phải truyền lần lượt các khối của bức ảnh, ta chỉ cần truyền các chỉ số tương ứng của các khối ảnh hoặc chỉ số tương ứng gần đúng nhất so với các khối ảnh cần truyền. Hai phương pháp này cho kết quả không khác nhau nhiều về chất lượng nén ảnh động, tuy nhiên ngày nay biến đổi DCT tỏ ra được ứng dụng rộng rãi hơn trong các sơ đồ nén và giải nén các bức ảnh tĩnh (theo tiêu chuẩn JPEG) và xử lý ảnh động (theo tiêu chuẩn của MPEG).
NÉN TÍN HIỆU ẢNH DÙNG MPEG
MPEG (Moving Picture Expert Group) được ra đời vào năm 1988 nhằm mục đích chuẩn hoá cho nén tín hiệu âm thanh và video. MPEG - 1 có thể nén tín hiệu video tới 1.5Mbit/s với chất lượng VHS và âm thanh lập thể (stereo audio) với tốc độ 192 bit/s. Nó được dùng để lưu trữ video và âm thanh trên CD-ROM.
Vào những năm 1990, MPEG-2 đã ra đời nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn nén video cho truyền hình. MPEG-2 có khả năng mã hoá tín hiệu truyền hình ở tốc độ 3-15Mbit/s và truyền hình độ nét cao ở tốc độ tới 15-30Mbit/s. MPEG-2 cho phép mã hoá tín hiệu video với nhiều mức độ phân giải khác nhau, chúng có khả năng đáp ứng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Nhiều thuật toán tương ứng với nhiều các ứng dụng khác nhau đã phát triển và được tập hợp lại thành một bộ tiêu chuẩn đầy đủ của MPEG. Việc áp dụng toàn bộ các đặc điểm của chuẩn MPEG-2 trong tất cả các bộ mã hoá và giải mã là không cần thiết do sự phức tạp của thiết bị cũng như sự tốn kém về dải thông của đường truyền Vì vậy trong hầu hết các trường hợp ta chỉ sử dụng một phần nhất định trong toàn bộ các đặc điểm của chuẩn MPEG-2, chúng thường được gọi là profiles và levels. Một profile sẽ xác định một thuật toán (điều chỉnh bitstream và độ phân giải màu) và một level sẽ xác định một số tiêu chí bắt buộc cho các tham số của bức ảnh (ví dụ như kích thứơc ảnh và số lượng bit).
MPEG-4 trở thành một tiêu chuẩn cho nén ảnh kỹ thuật truyền hình số, các ứng dụng về đồ hoạ và video tương tác hai chiều (games, videoconferencing) và các ứng dụng multimedia tương tác hai chiều (World Wide Web hoặc các ứng dụng nhằm phân phát dữ liệu video như truyền hình cáp, Internet video...) vào năm 1999. Ngày nay, MPEG-4 đã trở thành một tiêu chuẩn công nghệ trong quá trình sản xuất, phân phối và truy cập vào các hệ thống video. Nó đã góp phần giải quyết vấn đề về dung lượng cho các thiết bị lưu trữ, giải quyết vấn đề về băng thông của đường truyền tín hiệu video hoặc kết hợp cả hai vấn đề trên.
MPEG không phải là một công cụ nén đơn lẻ mà ưu điểm của nén ảnh dùng MPEG chính là ở chỗ MPEG có một tập hợp các công cụ mã hoá chuẩn, chúng có thể được kết hợp vói nhau một cách linh động để phục vụ cho một loạt các ứng dụng khác nhau.
Nén MPEG là sự kết hợp hài hoà của bốn kỹ thuật cơ bản: Tiền xử lý (Preprocessing), đoán trước sự chuyển động của các frame ở bộ mã hoá (temporal prediction), bù chuyển động ở bộ giải mã (motion compensation) và mã lượng tử hoá (quatisation coding). Các bộ lọc tiền xử lý sẽ lọc ra những thông tin không cần thiết từ tín hiệu video và những thông tin khó mã hoá nhưng không quan trọng cho sự cảm thụ của mắt người. Kỹ thuật đoán chuyển động dựa trên nguyên tắc là các ảnh trong chuỗi video dường như có liên quan mật thiết với nhau theo thời gian: Mỗi frame tại một thời điểm nhất định sẽ có nhiều khả năng giống với các frame đứng ngay phía trước và ngay phía sau nó. Các bộ mã hoá sẽ tiến hành quét lần lượt từng phần nhỏ trong mỗi frame gọi là macro blocks, sau đó nó sẽ phát hiện macro block nào không thay đổi từ frame này tới frame khác. Bộ mã hoá sẽ tiên đoán trước sự xuất hiện của các macro blocks khi biết vị trí và hướng chuyển động của nó. Do đó chỉ những sự thay đổi giữa các khối trong frame hiện tại (motion compesated residual) và các khối được tiên đoán mới được truyền tới bên phía thu. Phía bên thu tức bộ giải mã đã lưu trữ sẵn những thông tin mà không thay đổi từ frame này tới frame khác trong bộ nhớ đệm của nó và chúng được dùng để điền thêm một cách đều đặn vào các vị trí trống trong ảnh được khôi phục.
Như chúng ta đều biết, nén tín hiệu video được thực hiện nhờ việc loại bỏ cả sự dư thừa về không gian (spatial coding) và thời gian (temporal coding). Trong MPEG, việc loại bỏ dư thừa về thời gian (nén liên ảnh) được thực hiện trước hết nhờ sử dụng các tính chất giống nhau giữa các ảnh liên tiếp (Inter-frame techniques). Chúng ta có thể sử dụng tính chất này để tạo ra các bức ảnh mới nhờ vào những thông tin từ những ảnh đã gửi trước nó (“predicted”). Do vậy ở phía bộ mã hoá, ta chỉ cần gửi những bức ảnh có thay đổi so với những ảnh trước, sau đó ta lại dùng phương pháp nén về không gian để loại bỏ sự dư thừa về không gian trong chính bức ảnh sai khác này. Nén về không gian dựa trên nguyên tắc là phát hiện sự giống nhau của các điểm ảnh (pixels) lân cận nhau (Intra-frame coding techniques). JPEG chỉ áp dụng phương pháp nén theo không gian vì nó được thiết kế để xử lý và truyền các ảnh tĩnh. Tuy nhiên nén tín hiệu theo phương pháp của JPEG cũng có thể được dùng để nén các bức ảnh một cách độc lập trong dãy tín hiệu video. ứng dụng này thường được gọi là JPEG động (Motion JPEG). Trong một chu kỳ gửi một dãy các bức ảnh theo kiểu JPEG động, ảnh đầu tiên được nén nhờ sự loại bỏ độ dư thừa về không gian, sau đó các ảnh tiếp theo được nén nhờ sự loại bỏ độ dư thừa về thời gian (nén liên ảnh). Quá trình được lặp đi lặp lại cho một dãy các bức ảnh trong tín hiệu video.
Thuật toán nén MPEG cũng dựa trên phép biến đổi DCT cho các khối ảnh 8x8 picxels để tìm ra sự thừa về không gian một cách có hiệu quả giữa các điểm ảnh trong cùng một bức ảnh. Tuy nhiên, trong trường hợp có mối tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh trong các bức ảnh kế tiếp nhau tức là trong trường hợp hai bức ảnh liên tiếp có nội dung trùng nhau, kỹ thuật Inter-frame coding techniques sẽ được dùng cùng với việc tiên đoán sự dư thừa về không gian để tạo thành kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động giữa các bức ảnh (Motion compesated prediction between frames). Trong nhiều sơ đồ nén MPEG, người ta thường kết hợp cả việc tiên đoán bù chuyển động theo thời gian và phép biến đổi thông tin theo không gian để đạt hiệu quả nén cao (Hybrid DPCM/DCT coding of video).
Hầu hết các sơ đồ nén MPEG đều dùng kỹ thuật lấy mẫu bổ xung (Subsampling) và lượng tử hoá (Quantization) trước khi mã hoá. Lấy mẫu bổ xung nhằm mục đích để làm giảm kích thước bức ảnh đầu vào theo cả theo chiều ngang và chiều dọc, như vậy sẽ giảm số lượng các điểm ảnh trước mã hoá. Cũng nên nhớ rằng trong một số trường hợp người ta còn lấy mẫu bổ xung theo thời gian để làm giảm số lượng các bức ảnh trong dãy ảnh trước khi mã hoá. Đây được xem như là một kỹ thuật rất cơ bản nhằm loại bỏ sự dư thừa dựa vào khả năng lưu ảnh của mắt người cảm thụ. Thường thường, chúng ta có thể phân biệt sự thay đổi về độ sáng của ảnh (changes in Brightness) tốt hơn so với sự thay đổi về màu (Chromaticity changes). Do đó trước hết các sơ đồ nén MPEG sẽ tiến hành chia bức ảnh thành các thành phần Y (Luminance hay brightness plane) và UV (Chrominance hay color planes) tức là một thành phần về độ sáng và hai thành phần về độ màu. Các tín hiệu video thành phần này sẽ được lấy mẫu (samples) và số hoá (digitised) để tạo nên các điểm ảnh rời rạc theo tỷ lệ 4 : 2 : 2 và 4 : 2 : 0.
Kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động được sử dụng như là một trong những công cụ mạnh để làm giảm sự dư thừa về không gian giữa các bức ảnh. Khái niệm về bù chuyển động là dựa trên sự phán đoán hướng chuyển động của các bức ảnh tức là các ảnh thành phần trong dãy video sẽ được thay thế gần đúng. Kỹ thuật tiên đoán bù chuyển động giữa các bức ảnh được xem như là biện pháp để hạn chế bớt các thông số của chuyển động bởi việc dùng các vector chuyển động để mô tả sự dịch chuyển của các điểm ảnh. Kết quả tiên đoán tốt nhất của một điểm ảnh là dựa trên sự tiên đoán bù chuyển động từ một bức ảnh đã mã hoá được truyền phía trước của nó. Cả hai thông số, sai số chuyển động (biên độ) và các vectors chuyển động (hướng chuyển động) đều được truyền tới phía bên nhận. Tuy nhiên do có mối quan hệ tương quan chặt chẽ giữa các điểm ảnh về không gian (trùng về không gian), một vector chuyển động có thể được dùng cho một khối các điểm ảnh gồm các pixels lân cận nhau (MPEG -1 và MPEG -2 dùng các khối 16 x16 pixels).
Trong MPEG-2, có nhiều phương pháp để tiên đoán sự chuyển động. Ví dụ một khối ảnh có thể được tiên đoán xuôi từ những ảnh đã được truyền trước nó (Forward Predicted), có thể đoán ngược từ những ảnh truyền sau nó (Backward Predicted) hoặc theo cả hai chiều (Bidirectionally Predicted). Các phương pháp dùng để tiên đoán các khối trong cùng một ảnh cũng có thể không giống nhau, chúng có thể thay đổi từ khối nọ sang khối kia. Hơn nữa, hai trường (fields) trong cùng một khối cũng có thể được tiên đoán theo hai cách khác nhau dùng các vector độc lập nhau hoặc chúng có thể dùng chung một vector. Đối với mỗi khối ảnh, bộ mã hoá sẽ chọn các phương pháp tiên đoán thích hợp, cố gắng đảm bảo chất lượng ảnh tốt nhất khi được giải mã trong điều kiện yêu cầu khắt khe về số bit. Các thông số liên quan tới chọn phương pháp tiên đoán cũng được truyền tới bộ giải mã cùng với dự đoán sai số nhằm khôi phục gần chính xác ảnh gốc.
Trong MPEG, có 3 kiểu ảnh khác nhau được dùng để mã hoá cho các khối ảnh. Kiểu ảnh ‘Intra’ (I-pictures) là ảnh được mã hoá một cách độc lập mà không cần tham khảo tới các ảnh khác. Hiệu quả nén tín hiệu đạt được do loại bỏ sự thừa về không gian mà không có yếu tố thời gian tham gia vào quá trình. I-pictures được dùng một cách tuần hoàn để tạo thành các điểm tựa cho dòng dữ liệu trong quá trình giải mã.
Ảnh ‘Predictive’ (P-pictures) có thể sử dụng các ảnh I hoặc P ngay sát phía trước nó để bù chuyển động và chính nó cũng có thể được dùng để tham khảo cho việc tiên đoán các ảnh khác tiếp theo. Mỗi khối ảnh trong P-picture có thể hoặc được mã theo kiểu tiên đoán (predicted) hoặc được mã một cách độc lập (intra-coded). Do sử dụng cả nén theo không gian và thời gian, hiệu quả nén của P-pictures được tăng lên một cách đáng kể so với I-pictures.
Ảnh ‘Bidirectionally-Predictive’ pictures hay B- Pictures có thể sử dụng các ảnh I hoặc P phía trước hoặc phía sau nó cho việc bù chuyển động và do vậy cho kết quả nén cao nhất. Mỗi khối trong B-pictures có thể được tiên đoán theo chiều ngược, xuôi, cả hai hướng hoặc được mã một cách độc lập. Để có thể tiên đoán ngược từ một bức ảnh phía sau nó, bộ mã hoá sẽ tiến hành sắp xếp lại các bức ảnh từ thứ tự xuất hiện một cách tự nhiên sang một thứ tự khác của các ảnh trên đường truyền. Do vậy từ đầu ra của bộ mã hoá, B-pictures được truyền sau các ảnh dùng để tham khảo ở phía trước và phía sau của nó. Điều này sẽ tạo ra độ trễ do phải sắp xếp lại thông tin, độ trễ này lớn hay nhỏ là tuỳ thuộc vào số các bức ảnh B-pictures liên tiếp nhau được truyền.
Các ảnh I, P, B-pictures thường xuất hiện theo một thứ tự lặp đi lặp lại một cách tuần hoàn, do đó ta có khái niệm về nhóm các bức ảnh GOP (Group of Pictures). Một ví dụ của GOP ở dạng ảnh tự nhiên xuất hiện theo thứ tự như sau:
B1 B2 I3 B4 B5 B7 B8 P9 B10 B11 P12
Thứ tự xuất hiện của chúng trên đường truyền bị thay đổi do sự sắp xếp lại của bộ mã hoá như sau:
I3 B1 B2 P6 B4 B5 P9 B7 B8 P12 B10 B11
Cấu trúc của một GOP có thể được mô tả bởi hai tham số: N là số các ảnh trong GOP và M là khoảng cách giữa các ảnh P-pictures. Nhóm GOP này được miêu tả như N = 12 và M = 3.
SƠ ĐỒ CỦA BỘ MÃ HOÁ VÀ GIẢI MÃ DÙNG MPEG-2
Sơ đồ bộ mã hoá và giải mã MPEG 2 được trình bày trên hình 2.
Mã hoá MPEG-2
Quá trình mã hoá cho P pictures và B pictures được giải thích như sau:
Dữ liệu từ các khối ảnh (macroblocks) cần được mã hoá sẽ được đưa đến cả bộ trừ (Subtractor) và bộ đoán chuyển động (Motion Estimator). Bộ đoán chuyển động sẽ so sánh các khối ảnh mới được đưa vào này với các khối ảnh đã được đưa vào trước đó và được lưu lại như là các ảnh dùng để tham khảo (Reference Picture). Kết quả là bộ đoán chuyển động sẽ tìm ra các khối ảnh trong ảnh tham khảo gần giống nhất với khối ảnh mới này. Bộ đoán chuyển động sau đó sẽ tính toán vector chuyển động (Motion Vector), vector này sẽ đặc trưng cho sự dịch chuyển theo cả hai chiều dọc và ngang của khối ảnh mới cần mã hoá so với ảnh tham khảo. Chúng ta lưu ý rằng vector chuyển động có độ phân giải bằng một nửa do thực hiện quét xen kẽ.
Bộ đoán chuyển động cũng đồng thời gửi các khối ảnh tham khảo này mà chúng thường được gọi là các khối tiên đoán (Predicted macroblock) tới bộ trừ để trừ với khối ảnh mới cần mã hoá (thực hiện trừ từng điểm ảnh tương ứng tức là Pixel by pixel). Kết quả là ta sẽ được các sai số tiên đoán (Error Prediction) hoặc tín hiệu dư, chúng sẽ đặc trưng cho sự sai khác giữa khối ảnh cần tiên đoán và khối ảnh thực tế cần mã hoá.
Tín hiệu dư hay sai số tiên đoán này sẽ được biến đổi DCT, các hệ số nhận được sau biến đổi DCT sẽ được lượng tử hoá để làm giảm số lượng các bits cần truyền. Các hệ số này sẽ được đưa tới bộ mã hoá Huffman, tại đây số bits đặc trưng cho các hệ số tiếp tục được làm giảm đi một
cách đáng kể. Dữ liệu từ đầu ra của mã hoá Huffman sẽ được kết hợp với vector chuyển động và các thông tin khác (thông tin về I, P, B pictures) để gửi tới bộ giải mã.
Đối với trường hợp P-pictures, các hệ số DCT cũng được đưa đến bộ giải mã nội bộ (nằm ngay trong bộ mã hoá). Tín hiệu dư hay sai số tiên đoán được biến đổi ngược lại dùng phép biến đổi IDCT và được cộng thêm vào ảnh đứng trước để tạo nên ảnh tham khảo (ảnh tiên đoán). Vì dữ liệu ảnh trong bộ mã hoá được giải mã luôn nhờ vào bộ giải mã nội bộ ngay chính bên trong bộ mã hoá, do đó ta có thể thực hiện thay đổi thứ tự các bức ảnh và dùng các phương pháp tiên đoán như đã trình bày ở trên.
Giải mã MPEG-2
Quá trình khôi phục lại ảnh tại bộ giải mã là hoàn toàn ngược lại. Từ luồng dữ liệu nhận được ở đầu vào, vector chuyển động được tách ra và đưa vào bộ bù chuyển động (Motion Compensator), các hệ số DCT được đưa vào bộ biến đổi ngược IDCT để biến tín hiệu từ miền tần số thành tín hiệu ở miền không gian. Đối với P pictures và B pictures, vector chuyển động sẽ được kết hợp với các khối tiên đoán (predicted macroblock) để tạo thành các ảnh tham khảo.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. P.N TUDOR, “MPEG-2 Video Compression”, Electronics and Communication Engineering Journal, December 1995.
[2]. THOMAS SIKORA, “MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards”, McGraw Hill Publishing Company.
[3]. THOMAS SIKORA, “MPEG-1 and MPEG-2 Digital Video Coding Standards”, IEEE Signal Processing Magazine, tobe published.
[4]. “Introduction to MPEG”, http://tektronix.com/Measurement/AppNotes/Mpegfund.
[5]. KEVIN JEFFAY, “ The video Data Type, Coding and Compression Basics”, http://www.cs.unc.edu/~jeffay/courses/comp249f99.
Đăng nhận xét