Lược đồ mã hóa MPEG hình ảnh động theo chuẩn lưu trữ số -2

- Layer I : 32, 48, 56, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 224, 256 kbps Những tốc độ này là có thể ở chế độ Mono hay stereo.. - Layer II : 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160 kbps. Những tốc độ này là có thể ở chế độ Mono hay stereo. d. Layers. Chuẩn MPEG có ba layer. Khi chọn lựa tốc độ bit cần xem xét các vấn đề: Ở cùng tốc độ bit, Layer II mang lại chất lượng âm thanh tốt hơn Layer I.Kết...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lược đồ mã hóa MPEG hình ảnh động theo chuẩn lưu trữ số -2 32, 48, 56, 64, 80, 96, 112, 128, 160, 192, 224, 256, 320, 384 kbps.32, 48, 56, 80 kbps chỉ có thể ở chế độ Mono; 64, 96, 112, 128, 160, 192 kbps cóthể ở cả hai chế độ Mono và Stereo;224, 256, 320, 384 kbps ch ỉ có thể ở chế độStereo.• MPEG 2 : 16 kHz, 22.05 kHz và 24 kHz- Layer I : 32, 48, 56, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 224, 256 kbpsNhững tốc độ n ày là có thể ở chế độ Mono hay stereo..- Layer II : 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160 kbps.Những tốc độ n ày là có thể ở chế độ Mono hay stereo.d. Layers.Chu ẩn MPEG có ba layer.Khi chọn lựa tốc độ bit cần xem xét các vấn đề: Ở cùng tốc độ bit, Layer II mang lại chất lượng âm thanh tốt h ơn Layer I.•Kết luận này là chủ quan, vì sự chênh lệch là rất khó phân biệt ở tốc độ bit 128 kbpsvà lớn hơn. Dùng Layer I thì việc chọn lọc chính xác hơn Layer II b ởi vì độ phân giải•của Layer I gấp ba lần Layer II.Resolution TableSamplingfrequency Layer I(384 samples) Layer II(1152 samples)32 kHz 12 ms 36 ms44.1 kHz # 8.71 ms # 26.12 ms48 kHz 8 ms 24 ms16 kHz 24 ms 72 ms22.05 kHz # 17.42 ms # 52.24 ms24 kHz 16 ms 48 msCác điểm kỹ thuật mấu chốt.Chu ẩn mã hóa âm thanh MPEG chỉ định việc ghi một số cố định các mẫu (384 choLayer I và 1152 cho Layer II) đ ể tạo ra một chuỗi các bytes gọi là “frame”.“Frame” là thực thể nhỏ nhất được điều khiển bởi một ứng dụng. Việc chọn tốc độbit(kbps) thiết lập nên kích thước của frame đó theo byte.Ví dụ:Ở 48 kHz, 128 kbps, chế độ Mono, Layer II: 48,000 m ẫu, tương ứng 1000 ms hay 1s, 1152 mẫu tương ứng 24 ms.• Ở tốc độ bit 128,000 bits/s, 3072 bits (384 bytes) cần cho 24 ms.• Chiều d ài frame vì thế là 384 byte.• Để lưu 1 phút, cần 960,000 byte (hay khoảng 1 Megabyte) đĩa trống.•CHƯƠNG 5. CÁC GIẢI THUẬT NÉN ÂM THANH.I. NỀN TẢNG LÝ THUYẾT THÔNG TIN.Theo Shannon, entropy của một nguồn thông tin S được định nghĩa: H(S) =ipilog2(1/pi)Trong đó: - p i là xác suất m à ký hiệu Si xuất hiện trong S. - log2(1/pi) ch ỉ ra số lượng thông tin chứa đựng trong Si, nghĩa làsố bit cần thiết để m ã hóa Si. Ví dụ: một hình ảnh đ ược tô đều với cùng một cường độ m àu xám, tức là•pi=1/256, thì số bit cần thiết để m ã hóa cho mỗi mức xám là 8 bits. Entropy củahình này là 8.Giải thuật Sh annon - Fano:Ta dùng một ví dụ đơn giản để mô tả giải thuật: Ký hiệu A B C D E --------------------------------------------------- Số lần 15 7 6 6 5Mã hóa cho giải thuật Shannon - Fano:Dùng cách tiếp cận từ trên xuống. Sắp thứ tự các ký hiệu theo tần số xuất hiện của nó, nghĩa là: ABCDE.• Chia thành hai phần, mỗi phần tương đương với cùng số lần đếm.•Hình 5.1Ký hiệu Số lần Cộng(số bit) log(1/p) Mã---------- -------- ---------- ----- --------------- A 15 1.38 00 30 B 7 2.48 01 14 C 6 2.70 10 12 D 6 2.70110 18 E 5 2.96111 15 Tổng cộng(số bit) : 89II. CÁC GIẢI THUẬT NÉN KHÔNG CÓ TỔN THẤT. 1. Mã hóa Huffman. Khởi tạo: đưa tất cả các node vào danh sách OPEN theo thứ tự tại mọi thời•điểm. Ví dụ: ABCDE. Lặp lại cho đến khi danh sách OPEN chỉ còn một node bên trái như sau:•- Từ danh sách OPEN, chọn hai node có xác suất thấp nhất, tạo node cha chochúng.- Gán tổn g các xác suất cho node cha và đưa node cha vào danh sách OPEN.- Gán các mã 0, 1 vào các nhánh của cây, xóa các node con khỏi danh sách OPEN.Hình 5.2Ký hiệu Số lần Cộng(số bit) log(1/p) Mã---------- --------- ---------- ----- --------------- A 15 1.38 0 30 B 7 2.48 100 14 C 6 2.70 101 12 D 6 2.70 110 18 E 5 2.96 111 15 Tổng cộng (số bit) : 87 Việc giải m ã cho cả hai giải thuật trên là tầm thường chừng nào mà bảng mã•(thống kê) được gửi trước dữ liệu. Có một bit b ên trên công việc truyền n ày, nhưngkhông đáng kể nếu file dữ liệu lớn. Tính chất tiền tố duy nhất: không có mã nào là tiền tố cho một mã khác (tất•cả các ký hiệu đều là node lá) rõ ràng là lớn đối với bộ giải mã. Nếu việc thống kê có thể tiến hành được trước đó và với độ chính xác cao,•thì mã Huffman là rất tốt.Trong ví dụ trên:Entropy=(15x1.38+7x2.48+ 6x2.7 + 6x2.7 + 5x2.96)/39 = 85.26 / 39 = 2.19.Số bit cần thiết cho m ã hóa Huffman là : 87 / 39 = 2.23 2. Mã Huffman sửa đổi. (a) Các giải thuật trên đây yêu cầu kiến thức về thống kê là điều mà khó có thểthực hiện (ví dụ âm thanh, hình ảnh sống..).(b) Ngay cả khi nếu điều đó là có thể làm được thì chi phí cho nó khá nặng, đặc biệtkhi có nhiều bảng phải được truyền mà mô hình non-order() được sử dụng, nghĩa làviệc đưa vào tính toán sự ảnh hưởng của các ký hiệu trước đó với xác suất của kýhiệu hiện h ành (ví dụ: “qu” thường đi với nhau,..).Giải pháp đưa ra là dùng giải thuật sửa đổi cho thích hợp. Như ví dụ, việc m ã hóaHuffman sửa đổi được khảo sát sau đây với ý tưởng là làm thế nào có th ...