Mã hóa LZW (Lempel-Ziv-Wech)

Thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. - Bên nhận có thể tự xây dựng bảng mã mà không cần bên gửi phải gửi kèm theo bản tin nén. - Thuật toán LZW đã khắc phục được sự lãng phí về bộ nhớ mà các thuật toán trước không tận dụng được hết. Đồng thời khắc phục được sự cứng nhắc của thuật toán nén, góp phần làm thuật toán nén trở nên mềm dẻo hơn, có sức hấp dẫn hơn đối với người sử dụng

doc47 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 10/06/2013 | Lượt xem: 6560 | Lượt tải: 10download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Mã hóa LZW (Lempel-Ziv-Wech), để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ã. Phương pháp mã hoá kiểu này có tên là mã hoá loạt dài RLC (Run Length Coding). Phương pháp mã hoá RLC. Những mẫu sử dụng tần suất Có thể có dãy ký hiệu nào đó xuất hiện với tần suất tương đối cao. Do vậy, có thể mã hoá bởi ít bít hơn. Đây là cơ sở của phương pháp mã hoá kiểu từ điển do Lempel-Ziv đưa ra và có cải tiến vào năm 1977, 1978 và do đó có tên gọi là phương pháp nén LZ77, LZ78. Năm 1984, Terry Welch đã cải tiến hiệu quả hơn và đặt tên là LZW (Lempel-Ziv- Welch) Độ dư thừa vị trí Do sự phụ thuộc lẫn nhau của dữ liệu, đôi khi biết được ký hiệu (giá trị) xuất hiện tại một vị trí, đồng thời có thể đoán trước sự xuất hiện của các giá trị ở các vị trí khác nhau một cách phù hợp. Chẳng hạn, ảnh biểu diễn trong một lưới hai chiều, một số điểm ở hàng dọc trong một khối dữ lệu lại xuất hiện trong cùng vị trí ở các hàng khác nhau. Do vậy, thay vì lưu trữ dữ liệu, ta chỉ cần lưu trữ vị trí hàng và cột. Phương pháp nén dựa trên sự dư thừa này gọi là phương pháp mã hoá dự đoán. Cách đánh giá độ dư thừa như trên hoàn toàn mang tính trực quan nhằm biểu thị một cái gì đó xuất hiện nhiều lần. Đối với dữ liệu ảnh, ngoài đặc thù chung đó, nó còn có những đặc thù riêng. Thí dụ như có ứng dụng không cần toàn bộ dữ liệu thô của ảnh mà chỉ cần các thông tin đặc trưng biểu diễn ảnh như biên ảnh hay vùng đồng nhất. Do vậy, có những phương pháp nén riêng cho ảnh dựa vào biến đổi ảnh hay dựa vào biểu diễn ảnh. 1.2. Phân loại và ứng dụng 1.2.1 Dựa vào nguyên lý nén Theo cách này người ta phân thành 2 họ: Các thuật toán nén không tổn hao Trong phương pháp nén không tổn hao, dữ liệu được nén sau khi giải nén sẽ giống y như ban đầu. Trong đó thông dụng nhất là thuật toán Lemple-Ziv (LZ). DEFLATE, là một biến thể của thuật toán LZ, được tối ưu hóa nhằm tăng tốc độ giải nén và tỉ lệ nén, bù lại thuật toán này có tốc độ của quá trình nén chậm. DEFLATE được dùng trong PKZIP, GZIP, và PNG. LZW (Lemple-Zip-Welch) được dùng trong định dạng file GIF. Hai biến thể của thuật toán LZ cũng đáng chú ý là thuật toán LZX dùng trong định dạng file CAB của Microsoft (Microsoft còn dùng thuật toán nén này trong file CHM, các file office 2007) và thuật toán LZMA dùng trong chương trình 7-ZIP. Các thuật toán nén không tổn hao được dùng để nén các file như file thực thi, file văn bản, word, excel, v.v… Các loại dữ liệu này không thể sai lệch dù chỉ một bit. Các thuật toán nén không tổn hao cơ bản là: Shannon-Fano Run-length coding LZ77 , LZ78, LZW Nén tổn hao  Trong các phương pháp nén tổn hao thì dữ liệu được nén khi giải nén ra sẽ không giống với dữ liệu gốc, tuy nhiên phải đảm bảo dữ liệu sau khi nén vẫn còn hữu ích. Đối với hình ảnh, âm thanh, video, do giới hạn của mắt và tai người nên một lượng lớn dung lượng có thể được tiết kiệm bằng cách loại bỏ các phần dư thừa, trong khi chất lượng hầu như không thay đổi. Trong thực tế, các file hình ảnh âm thanh hay là video được lưu trữ trên máy tính đều đã được nén có tổn hao để tiết kiệm dung lượng và băng thông. Đối lập với nén không tổn hao các phương pháp nén có tổn hao thường gây giảm chất lượng rất nhanh khi thực hiện nén và giải nén đệ qui nhiều lần. Mã hóa suy hao thực hiện theo 2 kiểu chính: - Các mẫu hình ảnh âm thanh sẽ được chia thành các phần nhỏ và được biến đổi qua miền khác. Các hệ số biến đổi này sẽ được lượng tử hóa sau đó được mã hóa bằng mã huffman hoặc mã hóa số học - Các mẫu hình ảnh âm thanh trước được sử dụng để dự đoán các mẫu tiếp theo. Sai số giữa dữ liệu dự đoán và dữ liệu thực sẽ được lượng tử hóa rồi mã hóa. Ưu điểm của nén tổn hao so với nén không tổn hao đó là nén tổn hao trong nhiều trường hợp cho tỉ lệ nén cao hơn rất nhiều so với bất cứ thuật toán nén không tổn hao được biết, trong khi vẫn đảm bảo được chất lượng. Nén tổn hao thường được sử dụng để nén ảnh, âm thanh, video. Âm thanh có thể nén với tỉ lệ 10:1 mà hầu như không giảm chất lượng. Video có thể nén với tỉ lệ 300:1 với chất lượng giảm ít. Trong các phần trình bày dưới đây, ta sẽ theo cách phân loại này. 1.2.2 Dựa vào cách thức thực hiện nén Theo cách này, người ta cũng phân thành hai họ: Phương pháp không gian (Spatial Data Compression): các phương pháp thuộc họ 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 mà không tác động trực tiếp như họ trên. Theo cách của Jain, các phương pháp nén gồm 4 họ chính: Phương pháp điểm. Phương pháp dự đoán. Phương pháp dựa vào biến đổi. Chương 2: NỘI DUNG CÁC THUẬT TOÁN 2.1. Phương pháp nén không tổn hao 2.1.1. Mô hình thống kê 2.1.1.1. Thuật toán Shannon-Fano Các bước thực hiện mã hoá theo thuật toán Shanon-Fano. Bước 1: Sắp xếp các ký tự theo thứ tự giảm dần. Bước 2: Tính xác suất Bước 3: Đệ quy làm hai phần, mỗi phần có tổng xác suất gần bằng nhau. Mã hoá phần trên bằng bit 0 (hoặc bit 1), phần dưới bằng bit 1(hoặc bit 0). Bước 4: Vẽ sơ đồ cây. Bước 5: Tính Entropy, số bits mã hoá trung bình và số bit mã hoá thông thường. Ví dụ mô tả thuật toán Ký hiệu A B C D E Số lần xuất hiện 15 7 6 5 6 Ký hiệu Đếm Pi Log2(1/pi) Mã Tổng bits A 15 15/39 1.38 0 0 30 B 7 7/39 2.48 0 1 14 C 6 6/39 2.7 1 0 12 E 6 6/39 2.7 1 1 0 18 D 5 5/39 2.96 1 1 1 15 Bảng 2.1: Mô tả thuật toán Shannon-Fano Số bits sử dụng trung bình: (tổng bits/ số lần xuất hiện. R = (30+14+12+18+15) / 39 = 2.29 bits Ưu nhược điểm. Nhược điểm: Thuật toán Shanon có hệ số nén khá thấp và yêu cầu khá phức tạp nên hiếm khi được sử dụng. Ưu điểm: Đơn giản, dễ thực hiện. 2.1.1.2. Thuật toán Huffman Thuật toán Huffman có ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực hiện tương đối đơn giản, đòi hỏi ít bộ nhớ, có thể xây dựng dựa trên các mảng bé hơn 64KB. Nhược điểm của nó là phải chứa cả bảng mã vào tập tin nén thì phía nhận mới có thể giải mã được do đó hiệu suất nén chỉ cao khi ta thực hiện nén các tập tin lớn. Nguyên lý: Nguyên lý của phương pháp Huffman là mã hóa các bytes trong tệp dữ liệu nguồn bằng biến nhị phân. Nó tạo mã độ dài biến thiên là một tập hợp các bits. Đây là phương pháp nén kiểu thống kê, những ký tự xuất hiện nhiều hơn sẽ có mã ngắn hơn Thuật toán: a) Thuật toán nén: Bước 1: Tìm hai ký tự có trọng số nhỏ nhất ghép lại thành một, trọng số của ký tự mới bằng tổng trọng số của hai ký tự đem ghép. Bước 2: Trong khi số lượng ký tự trong danh sách còn lớn hơn một thì thực hiện bước một, nếu không thì thực hiện bước ba. Bước 3: Tách ký tự cuối cùng và tạo cây nhị phân với quy ước bên trái mã 0, bên phải mã 1. Xét ví dụ. Ký hiệu A B C D E Số lần xuất hiện 15 7 6 5 6 Ký hiệu Xác suất Mã Tổng bit A 15/39 1 1 0 1 0 13/39 0 0 1 11/39 1 15 B 7/39 000 21 C 6/39 001 18 E 6/39 010 18 D 5/39 011 15 Bảng 2.2: Mô tả thuật toán Huffman Số bit trung bình: 87/39 =2.23 (<2.28) Hiệu quả hơn Shannon – Fano. b) Thuật toán giải nén: Bước 1: Đọc lần lượt từng bit trong tập tin nén và duyệt cây nhị phân đã được xác định cho đến khi hết một lá. Lấy ký tự ở lá đó ghi ra tệp giải nén. Bước 2: Trong khi chưa hết tập tin nén thì thực hiện bước một, ngược lại thì thực hiện Bước 3: Kết thúc thuật toán. Một số ưu, nhược điểm mã hufman: Nhược điểm: Mã Huffman chỉ thực hiện được khi biết được tần suất xuất hiện của các ký tự. Mã Huffman chỉ giải quyết được độ dư thừa phân bố ký tự. Huffman tĩnh đòi hỏi phải xây dựng cây nhị phân sẵn chứa các khả năng. Điều này đòi hỏi thời gian không ít do ta không biết trước kiểu dữ liệu sẽ được thực hiện nén. Quá trình giải nén phức tạp do chiều dài mã không biết trước cho đến khi ký tự đầu tiên được tìm ra. Ưu điểm: Thuật toán Huffman có ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực hiện tương đối đơn giản, đòi hỏi ít bộ nhớ, có thể xây dựng dựa trên các mảng bé hơn 64KB. 2.1.1.3. Thuật toán Run-length Loại dư thừa đơn giản nhất trong một tập tin là các đường chạy dài gồm các kí tự lặp lại, điều này thường thấy trong các tập tin đồ hoạ bitmap, các vùng dữ liệu hằng của các tập tin chương trình, một số tập tin văn bản... Ví dụ, xét chuỗi sau: AAAABBBAABBBBBCCCCCCCCDABCBAAABBBBCCCD Chuỗi này có thể được mã hoá một cách cô đọng hơn bằng cách thay thế chuỗi kí tự lặp lại bằng một thể hiện duy nhất của kí tự lặp lại cùng với một biến đếm số lần kí tự đó được lặp lại. Ta muốn nói rằng chuỗi này gồm bốn chữ A theo sau bởi ba chữ B rồi lại theo sau bởi hai chữ A, rồi lại theo sau bởi năm chữ B... Việc nén một chuỗi theo phương pháp này được gọi là mã hoá độ dài loạt. Khi có những loạt dài, việc tiết kiệm có thể là đáng kể. Có nhiều cách để thực hiện ý tưởng này, tuỳ thuộc vào các đặc trưng của ứng dụng (các loạt chạy có khuynh hướng tương đối dài hay không . Có bao nhiêu bit được dùng để mã hoá các kí tự đang được mã ?). Nếu ta biết rằng chuỗi của chúng ta chỉ chứa các chữ cái, thì ta có thể mã hoá biến đếm một cách đơn giản bằng cách xen kẻ các con số với các chữ cái. Vì vậy chuỗi kí tự trên được mã hoá lại như sau: 4A3BAA5B8CDABCB3A4B3CD Ở đây "4A" có nghĩa là "bốn chữ A"... Chú ý là không đáng để mã hoá các loạt chạy có độ dài 1 hoặc 2 vì cần đến hai kí tự để mã hoá. Ðối với các tập tin nhị phân một phiên bản được tinh chế của phương pháp này được dùng để thu được sự tiết kiệm đáng kể. Ý tưởng ở đây là lưu lại các độ dài loạt, tận dụng sự kiện các loạt chạy thay đổi giữa 0 và 1 để tránh phải lưu chính các số 0 và 1 đó. Ðiều này giả định rằng có một vài loạt chạy ngắn (Ta tiết kiệm các bit trên một loạt chạy chỉ khi độ dài của đường chạy là lớn hơn số bit cần để biễu diễn chính nó trong dạng nhị phân), nhưng khó có phương pháp mã hoá độ dài loạt nào hoạt động thật tốt trừ phi hầu hết các loạt chạy đều dài. Việc mã hoá độ dài loạt cần đến các biễu diễn riêng biệt cho tập tin và cho bản đã được mã hoá của nó, vì vậy nó không thể dùng cho mọi tập tin, điều này có thể hoàn toàn bất lợi, ví dụ, phương pháp nén tập tin kí tự đã được đề nghị ở trên sẽ không dùng được đối với các chuỗi kí tự có chứa số. Nếu những kí tự khác được sử dụng để mã hoá các số đếm, thì nó sẽ không làm việc với các chuỗi chứa các kí tự đó. Giả sử ta phải mã hoá bất kì kí tự nào từ một bảng chữ cái cố định bằng cách chỉ dùng các kí tự từ bảng chữ cái đó. Ðể minh hoạ, giả sử ta phải mã hoá bất kì một chuỗi nào từ một chữ cái đó, ta sẽ giả định rằng ta chỉ có 26 chữ cái trong bảng chữ cái (và cả khoảng trống) để làm việc. Ðể có thể dùng vài chữ cái để biểu diễn các số và các kí tự khác biểu diễn các phần tử của chuỗi sẽ được mã hoá, ta phải chọn một kí tự được gọi là kí tự "Escape". Mỗi một sự xuất hiện của kí tự đó báo hiệu rằng hai chữ cái tiếp theo sẽ tạo thành một cặp (số đếm, kí tự) với các số đếm được biểu diễn bằng cách dùng kí tự thứ i của bảng chữ cái để biểu diễn số i. Vì vậy, chuỗi ví dụ của chúng ta sẽ được biểu diễn như sau với Q được xem là các kí tự Escape"QDABBBAABQHCDABCBAAAQDBCCCD Tổ hợp của kí tự "Escape", số đếm và một kí tự lặp lại được gọi là một dãy Escape. Chú ý rằng không đáng để mã hoá các đường chạy có chiều dài ít hơn bốn kí tự, vì ít nhất là cần đến ba kí tự để mã hoá bất kì một loạt chạy nào. Trong trường hợp bản thân kí tự "Escape" xuất hiện trong dãy kí tự cần mã hoá ta sử dụng một dãy "Escape" với số đếm là 0 (kí tự space) để biểu diễn kí tự "Escape". Như vậy trong trường hợp kí tự "Escape" xuất hiện nhiều thì có thể làm cho tập tin nén phình to hơn trước. Các loạt chạy dài có thể được cắt ra để mã hoá bằng nhiều dãy Escape, ví dụ, một loạt chạy gồm 51 chữ A sẽ được mã hoá như QZAQYA bằng cách dùng trên. Phương pháp mã hoá độ dài loạt thường được áp dụng cho các tập tin đồ hoạ bitmap vì ở đó thường có các mảng lớn cùng màu được biểu diễn dưới dạng bitmap là các chuỗi bit có đường chạy dài. Trên thực tế, nó được dùng trong các tập tin .PCX, .RLE. 2.1.2. Mô hình từ điển 2.1.2.1. Thuật toán LZ78 Thay vì thông báo vị trí đoạn văn lặp lại trong quá khứ, mã LZ78 đánh số tất cả các đoạn văn sao cho mỗi đoạn ghi nhận số hiệu đoạn văn lặp lại trong quá khứ cộng với một ký tự mà nó làm cho đoạn đó khác với đoạn trong quá khứ. Như vậy mỗi đoạn mới là một đoạn ký tự trong quá khứ cộng với một ký tự trong quá khứ. Chính vì thế đoạn mới khác với đoạn cũ trong quá khứ. Ví dụ: Giả sứ ta có đoạn văn bản sau:” aaabbabaabaaabab” Theo thuật toán LZ78 thì chúng được phân đoạn như sau: Input A Aa b Ba baa baaa bab Đoạn 1 2 3 4 5 6 7 output 0+a 1+a 0+b 3+a 4+a 5+a 4+b Bảng 2.3: Mô tả thuật toan LZ78 Như vậy bản nén của chúng ta là: (0,a); (1,a); (0,b); (3,a); (4,a); (5,a); (4,b) Thuật toán nén: Bước 1: Đọc một ký tự -> ch, đoạn được gán bằng 1, kết nạp ký tự đó vào từ điển, w=ch; Bước 2: While not eof(f) do Begin Đọc tiếp ký tự tiếp theo w:= ww+ch; If w thuộc từ điển then ww:=w; Else begin Code(w,j); Ghi j và ch vào tệp nén. Thêm w vào từ điển. End; End; Bước 3: Dừng chương trình. Thuật toán giải nén Bước 1: Đọc thông tin về từ điển đã được lưu trong tệp nén, tl:=false; Bước 2: while not eof(f) do Begin Đọc byte tiếp theo -> b Decode(b,s,t); If tl=false then w:=w+s Else w:=ww+s; TIMCHU(w,t); If t=false then Begin Ghi s ra tệp giải nén Thêm s vào từ điển End Else Begin ww:=s; End; End; Bước 3: Dừng chương trình. - Đánh giá: Nói chung thuật toán LZ78 là một thuật toán nén văn bản khá tốt, có thời gian chạy chương trình tương đối nhanh tuy nhiên khả năng tiết kiệm chưa được khai thác 2.1.2.2. Thuật toán LZW Chúng ta sẽ phân tích thuật toán LZW ở phần tiếp theo dưới đây. 2.2. Phương pháp nén tổn hao 2.2.1. Phương pháp nén ảnh 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. 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 3.1. 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. Hình 2.1 Sơ đồ bộ mã hoá và giải mã dùng MPEG 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. 2.2.2. Phương pháp nén âm thanh Mục đích:   Biểu diễn chuỗi số ngắn gọn. Tốc độ bit thấp. Chất lượng cao Động cơ: Giảm tốc độ dữ liệu. Giảm chi phí truyền dẫn (BW). Giảm các yêu cầu lưu trữ. Các yêu cầu: Cảm nhận trong suốt. Độc lập nguồn. Có khả năng đa kênh. Kỹ thuật nén MPEG1: Giới thiệu MPEG-1 Lớp I Lớp II Lớp III Mono và Stereo 32, 44.1, 48kHz Hình 2.2 : Các lớp của MPEG1 Được phát triển trên cơ sở phối hợp chuẩn ISO/IEC 11172. Sử dụng tần số lấy mẫu của CD-DA, với fs=32;44.1;48kHz, mã hoá 16bits/mẫu tín hiệu. Tốc độ bít: 32 - 768 kbps/channel. Các kiểu: Mono, dual-mono, dual-stereo, joint-stereo. Xác định các tham số khác nhau về tốc độ, dòng số sau khi nén, số mẫu trong header cho một kênh, cấu trúc thời gian khung, phương pháp mã hoá dự đoán và các chế độ làm việc. Đặc tính: Lớp I Lớp II Lớp III Dùng cho thiết bị dân dụng Dùng cho thiết bị chuyên dụng, đa môi trường Dùng cho thiết bị chuyên dụng, đa môi trường Tốc độ dòng số liệu từ 32-448kbps Tốc độ dòng số liệu từ 32-384kbps Tốc độ dòng số liệu từ 32-320kbps 384mẫu/khung/kênh 1152mẫu/khung/kênh 1152mẫu/khung/kênh 32 băng con đều nhau, mỗi băng con gồm block 12 mẫu 32 băng con đều nhau, mỗi băng con gồm block 36 mẫu 32 băng con tới hạnthành 18 MDCT Chu kỳ một khung 8ms cho kênh có fs=48kHz Chu kỳ một khung 24ms cho kênh có fs=48kHz Chu kỳ một khung 24ms cho kênh có fs=48kHz Hệ số tỷ lệ 6 bits/băng, phân phối bit theo phương thức ứng trước. Hệ số tỷ lệ 6 bits/băng, phân phối bit theo phương thức ứng trước. Hệ số tỷ lệ 6 bits/băng, phân phối bit theo phương thức ứng trước. Lọc băng con 0 Lọc băng con 1 Lọc băng con 31 Lọc băng con 2 … Các mẫu Audio ngõ vào 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu 12 mẫu Khung lớp I Khung lớp II và lớp III Hình 2.3: Sơ đồ xữ lý tín hiệu audio Khung lớp I : 12x32 =384. Khung lớp II, III: 12x32x3=1152. Kiến trúc: Băng lọc phân tích đa pha 32 kênh Lýợng tử hoá Mã hoá MU X FFT LI: 512 LII: 1024 Phân tích tâm sinh lý âm học Phân phối bit động 32 Dữ liệu Thông tin thêm 32 s(n) Băng lọc phân tích đa pha 32 kênh MDCT MUX FFT Phân tích tâm sinh lý âm học SMR 32 s(n) kênh Vòng lặp chỉ định bit Lýợng tử hoá Mã hoá Huffman Mã thông tin thêm ¯32 MPEG1 lớp1,2 1,2 MPEG1 lớp3 3 SMR (Signal Mark Rate): Tỷ số tín hiệu/ngưỡng che Hình 2.4 Sơ đồ xữ lý của các lớp MPEG1 Thuật toán cơ bản Tiến hành chia ngõ vào thành 32 băng con bởi các băng lọc. Lấy 32 mẫu PCM trong cùng một thời điểm, kết quả là 32 hệ số tần số ở ngõ ra. Trong MPEG-1 lớp I thì tập 32 giá trị PCM được kết hợp vào trong khối gồm 12 nhóm 32 mẫu này. MPEG-1 lớp II và lớp III thì gồm 3 khối 12 nhóm này. Phân bố bit đảm bảo rằng mọi nhiễu lượng tử nằm ở dưới các ngưỡng che. Với mỗi băng con, xác định mức biên độ và mức nhiễu bằng mô hình tâm sinh lý nghe. SMR (signal-mask rate) được sử dụng để xác định số bit cho quá trình lượng tử hoá đối với mỗi băng con với mục đích giảm thiểu dung lượng. Phân phối bit Là thủ tục xác định số bit cho mỗi băng con. Dựa vào thông tin vào từ mô hình tâm sinh lý nghe Ví dụ: Sau khi phân tích, mức của 16 băng con đầu là: Band 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Level (db) 0 8 12 10 6 2 10 60 35 20 15 2 3 5 3 1 Nếu mức của băng con thứ 8 là 60 thì nó che 12 dB ở băng con thứ 7 và 15 dB ở băng con thứ 9. Băng con 7 có mức 10dB15dB: gởi đi. Chỉ có các mức lớn hơn mức che là được gởi đi thay vì dùng 6 bits để mã hoá, ta chỉ dùng 4 bits. MPEG-Layer I: Bộ lọc DCT 1 khung và tần số bằng phẳng trong mỗi băng con. Mô hình tâm sinh lý nghe sử dụng che tần số. MPEG-Layer II: Có 3 khung trong bộ lọc (trước, hiện tại và kế), tổng là 1125 mẫu. Sử dụng vài bits để che thời gian. MPEG-Layer III: Sử dụng bộ lọc tới hạn để đáp ứng tốt hơn. Mô hình tâm sinh lý nghe sử dụng che thời gian, che tần số, tính toán độ dư thừa stereo và mã hoá Huffman. Cấu trúc khung: Hình 2.5 Cấu trúc khung MPEG - Header: Gồm 12 bits đồng bộ; 20 bis thông tin hệ thống chỉ thị tốc độ bit - CRC với đa thức sinh x16+x15+x2+1. - Side Info: Gồm phân bố bit: lớp 1 với 4 bits tuyến tính cho các băng con, lớp II 4 bits cho các băng con tần thấp, 3 bit tần trung và 2 bits tần cao; hệ số tỷ lệ là 6 bits/băng con kết hợp với phân bố bits và các bits mã hóa cho băng con đó để xác định giá trị, lớp III mã hóa âm thanh nổi. Bit Reservoir: Bit cung cấp, các mẫu dữ liệu từ 1 hoặc 2 khung trước. Samples: 32x12 mẫu đối với lớp I và 32x36 mẫu đối với lớp II và lớp III. Ancillary Data: Dữ liệu bổ sung Kỹ thuật nén MPEG2: Mở rộng MPEG-1 cho các ứng dụng mới. Có khả năng áp dụng nhiều tốc độ khác nhau, từ 32 đến 1066kbps. Tần số lấy mẫu có thể giảm 1 nửa so với MPEG-1 (16; 22,05; 24kHz). Khả năng đa kênh, tốc độ bits mở rộng có thể lên đến 1 Mbps cho các ứng dụng tốc độ cao. Cho phép nén đồng thời nhiều kênh. Chất lượng âm thanh tuỳ thuộc ứng dụng. Hỗ trợ khả năng lồng tiếng, bình luận nhiều ngôn ngữ trong phần bits mở rộng (7 kênh). MPEG-2 sử dụng mã hoá cường độ cao, giảm xuyên âm, mã hoá dự đoán liên kênh và mã hoá ảo ảnh kênh trung tâm để nhận được tốc độ bit kết hợp 384 kbps. Khung MPEG-2 được chia thành 2 phần, phần đầu là MPEG-1stereo, phần mở rộng MPEG-2 chứa tất cả những dữ liệu surround khác. Mono-stereo MPEG-1 32;44.1;48kHz MPEG-2 Layer I Layer II Layer III Mono-stereo MPEG-2 16;22,05;24kHz Layer I Layer II Layer III 5 channels MPEG-2 multi channel 32;44.1;48kHz Layer I Layer II Layer III Hình 2.6 Cấu trúc khung MPEG2 Mã hóa và giải mã MPEG2: Matrix MPEG-1 encoder MPEG-2 Extension encoder L C R LS RS L0 R0 T3 T4 T5 + MPEG-1 decoder MPEG-2 Extension decoder L0’ R0’ T3’ T4’ T5’ Inverse Matrix L’ C’ R’ LS’ RS’ channel Hình 2.7 Sơ đồ mã hóa và giải mã của MPEG2 dùng cho âm thanh 2.3. Lựa chọn phương pháp 2.3.1. Phân tích ưu nhược điểm của các thuật toán Trong giới hạn tìm hiểu nén dữ liệu dưới dạng một bản tin em nhận thấy các phương pháp nén được dùng phổ biến trên có những đặc điểm đáng chú ý: thuật toán nén độ dài loạt (Runlength) không thể áp dụng cho nhiều loại tập tin được, ví dụ như tập tin chương trình, tập tin cơ sở dữ liệu... vì ở đó các loạt chạy là rất ngắn, do đó nếu áp dụng thuật toán này không những không làm bé tập tin mà còn làm phình to chúng Các thuật toán còn lại (Huffman, Shannon-Fano,LZ77 và LZW) đều có thể áp dụng được để nén nhiều loại tập tin trên các máy vi tính. Thuật toán Shanon có hệ số nén khá thấp và yêu cầu khá phức tạp nên hiếm khi được sử dụng. Thuật toán Huffman có ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, phương pháp thực hiện tương đối đơn giản, đòi hỏi ít bộ nhớ, có thể xây dựng dựa trên các mảng bé hơn 64KB. Nhược điểm của nó là phải chứa cả bảng mã vào tập tin nén thì phía nhận mới có thể giải mã được do đó hiệu suất nén chỉ cao khi ta thực hiện nén các tập tin lớn Thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. Nhược điểm của thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ, khó thực hiện dựa trên các mảng đơn giản (bé hơn 64KB). Từ các ưu và nhược điểm trên, Em chọn thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. Nhược điểm của thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ, khó thực hiện dựa trên các mảng đơn giản (bé hơn 64KB) 2.3.2. Phân tích thuật toán 2.3.2.1 Thuật toán LZW Giải thuật nén LZW xây dựng một từ điển lưu các mẫu có tần suất xuất hiện cao trong dữ liệu. Từ điển là tập hợp những cặp từ vựng và nghĩa của nó. Trong đó, từ vựng sẽ là các từ mã được sắp xếp theo thứ tự nhất định. Nghĩa là một chuỗi con trong dữ liệu , từ điển được xây dựng đồng thời với quá trình đọc dữ liệu. sự có mặt của một chuỗi con trong từ điển khẳng định rằng chuỗi đó đã từng xuất hiện trong phần dữ liệu đã đọc. Thuật toán liên tục “tra cứu” và cập nhật từ điển sau mỗi lần đọc một ký tự dữ liệu đầu vào. Do kích thước bộ nhớ không phải vô hạn và để đảm bảo tốc độ tìm kiếm, từ điển chỉ giới hạn 4096 ở phần tử dùng để lưu lớn nhất là 4096 giá trị của các từ mã. Như vậy độ dài lớn nhất của từ mã là 12 bits (4096 = 212 ). Cấu trúc từ điển như sau. 0 0 … … 255 255 256 256| Clear Code 257 257| End of Information 258 Chuỗi mới … … 4095 Chuỗi mới 256:Mã xoá CC để khắc phục tình trạng mẫu lặp lớn hơn 4096, nếu mẫu lặp lớn hơn 4096 thì gởi CC để xây dựng từ điển cho phần tiếp theo. Eoi: Báo hiệu hết một phần nén. - 256 từ mã đầu tiên theo thứ tự từ 0…255 chứa các số nguyên từ 0…255. Đây là mã của 256 ký tự cơ bản trong bảng mã ASCII. - Từ mã thứ 256 chứa một mã đặc biệt là “mã xoá” (CC- Clear Code). Mục đích việc dùng mã xoá nhằm khắc phục tình trạng số mẫu lặp trong ảnh lớn hơn 4096. Khi đó một ảnh được quan niệm là nhiều mảnh ảnh, và từ điển là một bộ từ điển gồm nhiều từ điển con. Cứ hêt một mảnh ảnh người ta lại gửi một mã xoá để báo hiệu kết thúc mảnh ảnh cũ, bắt đầu mảnh ảnh mới đồng thời khởi tạo lại từ điển cho mảnh ảnh mới. Mã xoá có giá trị là 256. - Từ mã thứ 257 chứa mã kết thúc thông tin (EOI – End of information). Mã này có giá trị là 257. Như chúng ta đã biết, một file ảnh GIF có thể có chứa nhiều ảnh.Mỗi một ảnh sẽ được mã hoá riêng.Chương trình giải mã sẽ lặp lại thao tác giải mã từng ảnh cho đến khi gặp mã kết thúc thông tin thì dừng lại. - Các từ mã còn lại (từ 258 đến 4095) chứa các mẫu thường lặp lại trong ảnh. 512 phần tử đầu tiên của từ điển biểu diễn bằng 9 bit. Các từ mã từ 512 đến 1023 biểu diễn bởi 10 bit, từ 1024 đến 2047 biểu diễn bởi 11 bit và từ 2048 đến 4095 biểu diễn bởi 12 bit. Nguyên tắc chung. Nguyên tắc hoạt động của nó như sau: Một xâu kí tự là một tập hợp từ hai kí tự trở lên. Nhớ tất cả các xâu kí tự đã gặp và gán cho nó một dấu hiệu (token) riêng. Nếu lần sau gặp lại xâu kí tự đó, xâu kí tự sẽ được thay thế bằng dấu hiệu của nó. Phần quan trọng nhất của phương pháp nén này là phải tạo một mảng rất lớn dùng để lưu giữ các xâu kí tự đã gặp (Mảng này được gọi là "Từ điển"). Khi các byte dữ liệu cần nén được đem đến, chúng liền được giữ lại trong một bộ đệm chứa (Accumulator) và đem so sánh với các chuỗi đã có trong "từ điển". Nếu chuỗi dữ liệu trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển" thì nó được bổ sung thêm vào "từ điển" và chỉ số của chuỗi ở trong "từ điển" chính là dấu hiệu của chuỗi. Nếu chuỗi trong bộ đệm chứa đã có trong "từ điển" thì dấu hiệu của chuỗi được đem ra thay cho chuỗi ở dòng dữ liệu ra. Có bốn qui tắc để thực hiên việc nén dữ liệu theo thuật toán LZW là: Qui tắc 1: 256 dấu hiệu đầu tiên được dành cho các kí tự đơn (0 - 0ffh). Qui tắc 2: Cố gắng so sánh với "từ điển" khi trong bộ đệm chứa đã có nhiều hơn hai kí tự. Qui tắc 3: Các kí tự ở đầu vào (Nhận từ tập tin sẽ được nén) được bổ sung vào bộ đệm chứa đến khi chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa không có trong "từ điển". Qui tắc 4: Khi bộ đệm chứa có một chuỗi mà trong "từ điển" không có thì chuỗi trong bộ đệm chứa được đem vào "từ điển". Kí tự cuối cùng của chuỗi kí tự trong bộ đệm chứa phải ở lại trong bộ đệm chứa để tiếp tục tạo thành chuỗi mới. Phân tích các bước thực hiện thuật toán. a. Quá trình nén: LZW bắt đầu bởi 1 từ điển 256 kí tự (trong trường hợp sử dụng bảng mã 8 bits) và sử dụng chúng như tập kí tự chuẩn. Sau đó mỗi lần đọc nó đọc 8 bits (ví dụ 't', 'r', ...) và mã hóa thành con số tương ứng với chỉ mục của kí tự đó trong từ điển. Mỗi khi LZW đi qua 1 chuỗi con mới (giả sử "tr") thì nó thêm chuỗi con đó vào từ điển. Mỗi khi nó đi qua 1 chuỗi con mà nó đã thấy trước đó, nó chỉ đọc thêm 1 kí tự mới nữa và cộng với chuỗi con đã biết để tạo ra 1 chuỗi con mới. Lần tiếp theo LZW bắt gặp một chuỗi con đã có, nó chỉ có việc sử dụng số chỉ mục tương ứng trong từ điển. Thương thì người ta sẽ định sẵn số lượng lớn nhất các từ trong từ điển (giả sử 4096), vì thế việc nén LZW không làm tiêu tốn hết toàn bộ bộ nhớ. Vì vậy mã của các chuỗi con trong ví dụ này là 12 bits (2 ^ 12 = 4096). Cần thiết phải lập mã dài hơn số bits của một kí tự (12 vs 8 bits), do đo khi rất nhiều chuỗi con lặp lại sẽ được thay thế bởi một mã duy nhất thì việc nén được thực hiện. Ví dụ 1: Các bước để mã hoá chuỗi "!BAN!BA!BAA!BAR!" như sau : - Bước 1: Kí tự thứ nhất ‘!’ được cất vào bộ đệm chứa để chuẩn bị tạo nên một chuỗi. - Bước 2: Kí tự thứ hai ‘B’ nối thêm vào sau kí tự !. Vì trong "từ điển" chưa có chuỗi "!B" nên chuỗi này được thêm vào "từ điển" và được gán dấu hiệu là 100h (Vì từ 000h đến 0ffh được dành riêng cho các kí tự đơn: Qui tắc 1). ‘!’ được gửi ra còn ‘B’ phải ở lại trong bộ đệm chứa. Bảng 3.1: Các bước thực hiện thuật toán LZW - Bước 3: Kí tự thứ ba ‘A’ thêm vào sau ‘B’. Chuỗi "BA" cũng chưa có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 101h. ‘A’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘B’ được gửi ra. - Bước 4: Kí tự thứ tư ‘N’ thêm vào sau ‘A’ tạo thành chuỗi "AN" cũng chưa có trong "từ điển" nên được thêm vào "từ điển" và có dâu hiệu là 102h. ‘N’ ở lại trong bộ đệm chứa còn ‘A’ được gửi ra. - Bước 5: Kí tự thứ năm ‘!’ thêm vào sau ‘N’ để tạo thành chuỗi "N!", "N!" được thêm vào "từ điển" với dấu hiệu là 103h. ‘!’ ở lại còn ‘N’ được gửi ra. - Bước 6: Kí tự thứ sáu ‘B’ thêm vào sau ‘!’. Lần này thì chuỗi "B!" đã có trong "từ điển" nên không có kí tự nào được gửi ra. "B!" tiếp tục ở lại trong "từ điển" để tạo ra chuỗi mới. - Bước 7: Kí tự thứ bảy ‘A’ thêm vào sau ‘B’ để tạo thành chuỗi "B!A", do "B!A" không có trong "từ điển" nên nó được thêm vào "từ điển" và gán dấu hiệu là 104h đồng thời dấu hiệu 100h được gửi ra thay cho "B!" (Qui tắc 4). A tiếp tục ở lại trong bộ đệm chứa để tạo thành chuỗi mới. Các bước trên cứ thế tiếp tục cho đến khi hết tập tin cần nén. Việc giảm kích thước chỉ thực sự bắt đầu tại bước 7 khi mà một dấu hiệu 12 bits là được gửi ra thay cho hai byte "B!". Ví dụ2: Các bước để mã hoá chuỗi "ABCBCABCABCD" như sau: Các bước thực hiện. Bươc 1: w = NIL; Bước 2: Trong khi đọc được ký tự thứ k trong chuỗi: Bước 3: Nếu wk đã tồn tại trong từ điển thì w=wk Bước 4: Còn không thì thêm wk vào trong từ điển, mã hoá ngõ ra cho w,w=k k=k+1 Count W K wk symbol index output 0 Nil A A 1 A B AB AB 258 65 2 B C BC BC 259 66 3 C B CB CB 260 67 4 B C BC 5 BC A BCA BCA 261 259 6 A B AB 7 AB C ABC ABC 262 258 8 C A CA CA 263 67 9 A B AB 10 AB C ABC 11 ABC D ABCD ABCD 264 262 12 D Nll D 68 Bảng 3.2: Các bước thực hiện mã hoá chuỗi "ABCBCABCABCD" Chuỗi ra: 65- 66- 67- 259 -258- 67 (output) Đầu vào kích thước: 12 x 8 = 96 bits. Đầu ra kích thước là: 5 x 8 + 3 x 9 = 67 bits Tỉ lệ nén là: 96 /67 =1.43 Trong thuật toán nén này, phần lớn thời gian khi bắt đầu nén chủ yếu mất vào việc tạo "từ điển". Khi "từ điển" đủ lớn, xác suất gặp chuỗi ở bộ đệm chứa trong "từ điển" tăng lên và càng nén được nhiều hơn. Một điều cần chú ý ở đây là mỗi một dấu hiệu, ta phải lưu một chuỗi trong "từ điển" để so sánh. Vì dấu hiệu được biểu diễn bằng một số 12 bits nên "từ điển" sẽ có 4096 lối vào, khi tăng số bit dể biễu diễn dấu hiệu lên thì hiệu quả nén sẽ tốt hơn nhưng lại bị giới hạn bởi bộ nhớ của máy tính. Vì dụ, khi dùng 16 bits để biểu diễn một dấu hiệu thì "từ điển" phải có đến 65536 lối vào, nếu mỗi lối vào có khoảng 20 kí tự thì "từ điển" phải lớn khoảng 1,2 MB. Với một từ điển có dung lượng như vậy rất khó có thể thực hiện trên các máy tính PC hoạt động dưới hệ điều hành DOS vì giới hạn của một đoạn (Segment) là 64KB. Ưu điểm của phương pháp nén LZW là bên nhận có thể tự xây dựng bảng mã mà không cần bên gửi phải gửi kèm theo bản tin nén. b. Giải nén: Quá trình giải nén LZW cũng không có gì phức tạp. Thêm vào đó nó có nhiều lợi thế hơn so với các phương thức nén tĩnh vì không cần một từ điển hay những thông tin tạp phí cần thiết cho quá trình thuật giải nén. Một từ điển mới đồng nhất với từ điển gốc đã tạo trong khi nén được tái tạo lại trong quá trình giải nén này. Quá trình mã hóa và giải mã cần phải sử dụng cùng 1 từ điển khởi đầu, trong trường hợp này là 256 kí tự của bảng mã ASCII Sau đây là cơ chế nó hoạt động. Bộ giải mã LZW trước hết đọc một chỉ mục (là 1 số nguyên), tìm chỉ mục đó trong từ điển, và cho ra chuỗi con gắn với chỉ mục đó. Kí tự đầu tiên của chuỗi con này được cộng thêm vào chuỗi đang làm việc. Chuỗi mới tạo ra được thêm vào từ điển (hoàn toàn giống với quá trình nén). Chuỗi đã được giải mã lại trở thành chuỗi đang làm việc và cứ thế quá trình này được tiếp tục. Có một ngoại lệ khiến thuật giải thất bại, đó là lúc đoạn mã gọi đến một chỉ mục chưa được thêm vào trong từ điển (ví dụ gọi đến chỉ mục 31 trong khi chỉ mục 31 đang được xử lí và vẫn chưa được thêm vào từ điển). Sau đây là một ví dụ minh họa cho trường hợp này: Giả sử bạn có chuỗi abababab..... và một từ điển khởi tạo chỉ có a & b với chỉ mục tương ứng là 0 & 1. Input Chuỗi hiện tại Trước đây đã gặp chưa? Output đã mã hóa Từ điển mới từ/chỉ mục A a rồi không có không gì cả Ab ab Chưa 0 ab / 2 aba ba Chưa 0,1 ba / 3 abab ab rồi không thay đổi không gì cả ababa aba Chưa 0,1,2 aba / 4 Ababab ab rồi không thay đổi không gì cả Abababa aba rồi không thay đổi không gì cả Abababab abab Chưa 0,1,2,4 abab / 5 ... ... ... ... ... Bảng 3.3: Các bước thực hiện giải nén Quá trình mã hóa bắt đầu như sau: Vì thế, chuỗi đã mã hóa cho ra là 0,1,2,4,... Khi ta bắt đầu giải mã, một vấn đề nảy sinh (xem bảng dưới, và nhớ trong đầu rằng chuỗi hiện tại đang được giải mã trong lần lặp cuối cùng của vòng lặp. Và từ mới trong từ điển được tạo bằng cách thêm vào chuỗi hiện tại kí tự đầu tiên của từ điển dịch mới) Input đã mã hóa Từ điển dịch Ouput đã giải mã Chuỗi hiện tại Từ điển mới Từ / chỉ mục 0 0 = a A Không có Không có 0,1 1 = b Ab a ab / 2 0,1,2 2 = ab Abab b ba / 3 0,1,2,4 4 = ??? abab??? ab ??? Theo bảng trên , đi qua chỉ mục 4 trong khi từ ứng với chỉ mục đó vấn đang được xử lí. Để hiểu được vì sao điều này có thể xảy ra, hãy nhìn lại bảng mã hóa. Ngay sau khi "aba" (với index là 4) được đưa vào trong từ điển, chuỗi con tiếp theo được mã hóa là "aba". Do vậy, trường hợp duy nhất mà trường hợp đặc biệt này có thể xảy ra là nếu chuỗi con bắt đầu và kết thúc bởi cùng 1 kí tự ("aba" là dạng ). Chính vì thế, để giải quyết với ngoại lệ này, đơn giản là bạn sẽ lấy chuỗi con đã có trước đó, "ab" và nối kí tự tiếp theo với nó "ab" + "a" = "aba", thay vì tuân theo thủ tục như bình thường. Do đó mã giả ở trên cũng phải được thay đổi 1 chút để có thể quản lí được tất cả các trường hợp có thể xảy ra Ưu điểm, nhược điểm của phương pháp mã hoá LZW. Ưu điểm: Thuật toán nén LZW có các ưu điểm là hệ số nén tương đối cao, trong tập tin nén không cần phải chứa bảng mã. Bên nhận có thể tự xây dựng bảng mã mà không cần bên gửi phải gửi kèm theo bản tin nén. Thuật toán LZW đã khắc phục được sự lãng phí về bộ nhớ mà các thuật toán trước không tận dụng được hết. Đồng thời khắc phục được sự cứng nhắc của thuật toán nén, góp phần làm thuật toán nén trở nên mềm dẻo hơn, có sức hấp dẫn hơn đối với người sử dụng Nhược điểm: Nhược điểm của thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ, khó thực hiện dựa trên các mảng đơn giản (bé hơn 64KB) Chương 3: MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ CHƯƠNG TRÌNH 3.1. Khái quát về chương trình -Cho một file.txt vào: - Xây dựng một chương trình đễ mã hóa và giải mã file.txt. - Thực hiện mã hóa và giải mã file - Hiển thị kích thước của file để so sánh trước khi nén và sau khi nén có tỷ lệ là bao nhiêu 3.1.2. Cấu trúc chương trình Đầu vào: Mở 1 file cần nén với tên “ test.txt” Đầu ra: file sau khi nén có tên “ test.lzw” Đầu ra của giải nén là file có tên “test.out” void compress(FILE *input,FILE *output); void expand(FILE *input,FILE *output); int find_match(int hash_prefix,unsigned int hash_character); void output_code(FILE *output,unsigned int code,const int n_bits); unsigned int input_code(FILE *input,const int n_bits); unsigned char *decode_string(unsigned char *buffer,unsigned int code); 3.2. Lưu đồ thuật toán 3.2.1. Cấu trúc chương trình Bước 1: Tạo 3 bộ đệm cần thiết cho quá trình nén để chuẩn bị tạo nền một chuỗi. Bước 2: Lấy tên tập tin, mở nó lên với tên test.txt. Kiểm tra tập tin được mở: nếu sai chương trình sẽ báo lỗi printf("co loi mo file.\n") ngược lại thực hiên chương trình nén. Bươc 3: Nén file. Đầu tiên là các mã tiếp theo mà chuỗi có sẵn sau đó xoá bảng chuỗi trước khi bắt đầu (w = NIL). Vòng lặp chính nơi mà tất cả sẽ xẩy ra. Vòng lặp này chạy cho đến khi tất cả các đầu vào đã hết. Nó sẽ dừng lại việc thêm mã số để bảng sau khi tất cả các mã số có thể đã được xác định. Tìm một tiền tố trong bảng chuỗi: Nếu thấy chuỗi có trong bảng thì nó sẽ nhận được giá trị mã. Trong khi đọc chuỗi tiếp theo nếu đã tồn tại trong bảng thì cộng thêm vào (w=wk). Ngược lại nếu chuỗi được tìm thấy, nó không phải ở trong bảng thì sẽ xuất ra chuối cuối sau khi thêm mới công 1 (w = k, k = k + 1). Sau đó quay lại bước 3.1 cho đên hết. Kết thúc vòng lặp. W= nil K= str [count] W = wk Count=0 Count + + Index + + Symbol=dict[index] =wk Output (w) W = k Output(w) Start K=nil? Wk in dict? End Y N N Y 3.2.2. Lưu đồ thuật toán LZW 3.3. Kết quả chương trình Ví dụ 1: - Thực hiện nén file thu1.txt -Kết quả sau khi nén ta sẽ được file nén là test.lzw - Thực hiện giải nén file test.lzw - Kết quả đạt được sau khi nén được thể hiện ở file test.out Đầu vào của file là: 452 bytes Đầu ra của file là: 495 bytes Tỷ lệ nén : 452/495 =0.91 Kết quả của việc giải nén là file giải nén có kích thứơc đúng với file đầu vào Đầu vào của file là: 452 bytes Đầu ra của file giải nén : 452 bytes Ta có tỷ lệ đạt được:100% Ví dụ 2 : Ta tiến hành với một file có kích thước lớn hơn - Thực hiện nén file thu3.txt Kết quả đạt được là: - File nén :test.lzw - File giải nén : test.out Dữ liệu file đầu vào: 5.98 kb Dữ liệu file nén : 3.62 kb Tỷ lệ nén : 5.98/3.62 = 1.6 Kết quả của việc giải nén đạt được 100% Dữ liệu của file đầu vào : 5.98 kb Dữ liệu của file giải nén : 5.98 kb Hình ảnh dưới đây minh họa cho việc bị lỗi khi cung cấp file đầu vào bị sai, hoặc do lỗi của chương trình. Một số hình ảnh kết quả thực nghiệm: Lần 1 : nén file và giải nén file t1.txt - Lần thứ 2: Nén và giải nén file t2.txt - Lần thứ 3 : Nén và giải nén file t3.txt Hình ảnh nội dung của file trước khi nén và sau khi nén: - Nội dung của file trước khi nén: - Hình ảnh nội dung của file được giải nén: file test.out

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docMã hóa LZW(Lempel-Ziv-Wech).doc