Nén ảnh Phần 1 ~Công nghệ nén ảnh tĩnh~

Ngày nay, chúng ta sử dụng điện thoại thông minh để trao đổi nổ hũ 69 ảnh và xem video hàng ngày nhưng đáng ngạc nhiên là rất ít người biết về "công nghệ nén ảnh" hỗ trợ điều này Lần này, chúng tôi sẽ giải thích tổng quan thành hai phần về "công nghệ nén nổ hũ 69 ảnh", được sử dụng một cách vô thức khi lưu trữ và truyền nổ hũ 69 ảnh và video
Trong phần đầu tiên, chúng tôi sẽ giải thích sự cần thiết của việc nén ảnh và tổng quan về công nghệ nén ảnh cho ảnh tĩnh

[Tại sao cần phải nén nổ hũ 69 ảnh?]

Nói một cách đơn giản, lý do là thông tin nổ hũ 69 ảnh và video có lượng thông tin (lượng dữ liệu) rất lớn nên việc lưu trữ và truyền tải nguyên trạng cần phải tải (chi phí và thời gian) Một ví dụ được hiển thị trong nổ hũ 69 1

(a) hiển thị lượng dữ liệu trước khi nén đối với máy ảnh kỹ thuật số 12 megapixel và (b) hiển thị lượng dữ liệu mỗi giây đối với full HD Giả sử ghi vào bộ nhớ 32GB, (a) có thể ghi khoảng 939 nổ hũ 69 ảnh và (b) chỉ có thể ghi khoảng 3 phút Ngoài ra, trong môi trường có tốc độ liên lạc hiệu quả là 100 Mbps, sẽ mất khoảng 3 giây để gửi một nổ hũ 69 ảnh (a) và khoảng 15 giây để gửi video 1 giây (b)
Nói cách khác, nén nổ hũ 69 ảnh (giảm lượng dữ liệu) là một công nghệ thiết yếu để dễ dàng sử dụng thông tin nổ hũ 69 ảnh và video

[Nén nổ hũ 69 ảnh có nghĩa là gì? 】

Bây giờ, nổ hũ 69 ảnh được nén như thế nào (giảm lượng dữ liệu)? Hãy xem xét nổ hũ 69 2
Phía bên phải của nổ hũ 69 2 hiển thị chế độ xem phóng to của các nổ hũ 69 ảnh được hiển thị từ (a) đến (d) trên ảnh và biểu đồ về sự thay đổi độ sáng (thay đổi độ chói) trên đường thẳng màu vàng Sự thay đổi độ sáng trên đường thẳng này thường được so sánh với tần số và được gọi là tần số không gian
(a) là nổ hũ 69 ảnh bầu trời trong xanh, không có bóng và dường như được lấp đầy, đồng thời đồ thị gần như phẳng chỉ có thành phần DC Mọi người có thể nhận ra độ sáng và màu sắc của những nổ hũ 69 ảnh đó chỉ trong nháy mắt
nổ hũ 69 ảnh đài quan sát ở (b) thì sao? Trong nổ hũ 69 ảnh phóng to bên phải, bạn có thể thấy các nổ hũ 69 thẳng đứng nhỏ được sắp xếp thành một vòng tròn Biểu đồ cũng cho thấy độ bóng của nổ hũ 69 này thay đổi một cách tinh tế, cho thấy nó có tần số không gian cao Tuy nhiên, nếu nhìn từ xa như ảnh bên trái, bạn sẽ không thể nhìn thấy chi tiết và nhìn tổng thể nó sẽ có màu xám Điều này là do con người gặp khó khăn trong việc nhận biết bóng trong nổ hũ 69 ảnh có tần số không gian rất cao

Ngoài ra, ở (c) và (d), cấu trúc khung thép nổ hũ 69 tam giác của chân tháp có thể được nhìn thấy mơ hồ ở (c), nhưng rõ ràng ở (d), nhìn từ xa bên trái Các biểu đồ thay đổi độ sáng ở bên phải trong (b), (c) và (d) cũng cho thấy rằng khi tần số không gian giảm, việc nhận dạng nổ hũ 69 ảnh sẽ trở nên dễ dàng hơn
Như bạn có thể thấy từ điều này, khi nói đến khả năng nhận dạng thông tin nổ hũ 69 ảnh của con người, các phần nổ hũ 69 ảnh có tần số không gian thấp rất dễ nhận ra, trong khi các phần có tần số không gian cao thì khó nhận ra Nén nổ hũ 69 ảnh đạt được bằng cách sử dụng đặc tính này để giảm các thành phần (thông tin) tần số không gian cao trong nổ hũ 69 ảnh mà con người khó nhận ra

[Luồng nén nổ hũ 69 ảnh]

Việc nén nổ hũ 69 ảnh về cơ bản diễn ra theo ba bước sau

① Ngăn chặn sự dư thừa
② Lượng tử hóa
③ Mã hóa Entropy

Quá trình giảm các thành phần (thông tin) tần số không gian cao của nổ hũ 69 ảnh mà con người khó nhận ra được thực hiện theo bước ① và ② Ở đây chúng tôi sẽ cung cấp thông tin tổng quan bằng cách sử dụng phương pháp JPEG (Nhóm chuyên gia chụp ảnh chung), một phương pháp nén nổ hũ 69 ảnh điển nổ hũ 69 làm ví dụ Trong JPEG, toàn bộ nổ hũ 69 ảnh được chia thành các khối 8 x 8 pixel và việc xử lý ① và ② được thực hiện cho mỗi khối
Xin lưu ý rằng "③Mã hóa Entropy" là phương pháp nén có thể đảo ngược được sử dụng để nén dữ liệu như chuỗi ký tự (dữ liệu gốc có thể được khôi phục hoàn toàn khi giải nén) và không chuyên dùng để nén nổ hũ 69 ảnh nên sẽ bị bỏ qua trong phần giải thích này

① Ngăn chặn sự dư thừa

Loại bỏ dư thừa là một quá trình phân tích các thành phần tần số không gian mà nổ hũ 69 ảnh bao gồm Quá trình xử lý này sử dụng Biến đổi Cosine rời rạc (DCT), cho phép kích thước của các thành phần tần số không gian được thể hiện theo thứ tự từ tần số thấp đến tần số cao
nổ hũ 69 2 hiển thị tần số không gian theo hướng ngang dưới dạng biểu đồ, nhưng do JPEG phân tích tần số không gian của khối hai chiều 8 x 8 pixel nên biến đổi cosine rời rạc hai chiều (sau đây được biểu thị là DCT) được sử dụng
"nổ hũ 69 ảnh phân tích tần số không gian DCT" (*1) ở góc trên bên phải của nổ hũ 69 3 cho thấy sự sắp xếp của 64 thành phần tần số không gian được biểu thị bằng từng phần tử của ma trận 8x8 của kết quả DCT Phía trên bên trái hiển thị nổ hũ 69 ảnh phẳng, đồng nhất với tần số không gian thấp nhất và phía dưới bên phải hiển thị các thành phần nổ hũ 69 ảnh có tần số không gian cao nhất, mẫu ca rô với pixel đảo ngược đen trắng theo pixel
DCT là phương pháp thay thế (phân tách) nổ hũ 69 ảnh 8×8 thành 64 loại thành phần tần số không gian được hiển thị ở đây

nổ hũ 69 3 hiển thị giá trị độ sáng của một số khối trong ảnh và kết quả DCT của chúng Để dễ hiểu hơn về độ sáng của khối ảnh gốc ở bên trái, các giá trị lớn được hiển thị bằng màu trắng và các giá trị nhỏ được hiển thị bằng màu xanh lục Ngoài ra, trong kết quả DCT ở bên phải, các giá trị lớn hơn (giá trị tuyệt đối) được hiển thị bằng màu đỏ đậm hơn So sánh và phân tích kết quả DCT với cách sắp xếp các thành phần tần số không gian trên nổ hũ 69 3, có thể thấy chiều ngang tập trung ở các thành phần tần số thấp, chiều dọc tập trung ở các thành phần tần số trung và thấp
Có thể nén nổ hũ 69 ảnh bằng cách để lại các thành phần tần số thấp nơi tập trung các thành phần tần số không gian này và giảm các thành phần tần số cao còn lại
Việc giảm cụ thể các thành phần tần số cao được thực hiện ở bước lượng tử hóa tiếp theo

②Lượng tử hóa

Trong lượng tử hóa, các thành phần tần số cao được làm tròn thành "0" từ thông tin thành phần tần số không gian thu được bằng quá trình xử lý DCT để giảm lượng thông tin
Quy trình lượng tử hóa, như trong nổ hũ 69 4, chỉ cần chia kết quả DCT cho hằng số 8×8 được chuẩn bị trước và chuyển đổi nó thành giá trị thương số (làm tròn xuống dấu thập phân) Hằng số 8 x 8 được sử dụng cho phép chia này được gọi là bảng lượng tử hóa và các giá trị tăng dần về phía dưới bên phải nơi có tần số cao (giá trị càng cao thì màu xanh càng đậm) Kết quả là, như bạn có thể thấy từ kết quả xử lý lượng tử hóa (thông tin sau lượng tử hóa), thông tin trên các thành phần tần số cao trở thành "0" (màu vàng với khung màu đỏ) và bằng cách giảm thông tin "0" này dưới dạng dữ liệu, lượng dữ liệu trong ảnh sẽ được nén

Bây giờ, hãy khôi phục khối thông tin lượng tử hóa trong nổ hũ 69 6 với thông tin rút gọn
Để khôi phục, hãy nhân thông tin lượng tử hóa với bảng lượng tử hóa và thực hiện phép biến đổi cosine rời rạc nghịch đảo (IDCT)
nổ hũ 69 5 hiển thị so sánh giữa khối nổ hũ 69 ảnh được khôi phục và khối nổ hũ 69 ảnh gốc (nổ hũ 69 3) Cạnh phải thể hiện sự khác biệt giữa ảnh gốc và khối ảnh được khôi phục Giá trị chênh lệch càng lớn thì màu đỏ càng đậm Sự khác biệt này xuất hiện dưới dạng biến dạng nổ hũ 69 ảnh

Trong ví dụ ở nổ hũ 69 5, các giá trị chênh lệch nhìn chung là nhỏ, do đó, ngay cả khi bạn so sánh trực quan độ bóng với các khối trong ảnh gốc, bạn có thể sẽ không nhận thấy sự khác biệt lớn
Bằng cách này, tính năng nén nổ hũ 69 ảnh tận dụng một cách khéo léo các đặc điểm nhận thức trực quan của con người để nén lượng dữ liệu sao cho hiện tượng biến dạng nổ hũ 69 ảnh dường như không thể nhìn thấy được

Lần tới tôi sẽ giải thích về công nghệ nén video

※１：Biến đổi cosin rời rạc