Bài giảng Chương 1: Các khái niệm cơ bản (tt) - Nguyễn Thị Oanh

Chia sẻ: Sinh Nhân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:28

Thêm vào BST

Báo xấu

102
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Chương 1: Các khái niệm cơ bản" phần tiếp theo trình bày các kiến thức phần Các kiểu dữ liệu bao gồm: Văn bản (text), đồ họa và ảnh động (vector animation), âm thanh (Digital Audio), ảnh số (Digital Image), video số (Digital Video). Hi vọng đây sẽ là một tài liệu tham khảo hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Công nghệ thông tin dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Chương 1: Các khái niệm cơ bản (tt) - Nguyễn Thị Oanh

Chương 1: Các khái niệm cơ bản Nguyễn Thị Oanh Bộ môn HTTT – Viện CNTT & TT oanhnt@soict.hut.edu.vn 1
Nội dung 1. Văn bản (text) 2. Đồ họa và ảnh động (vector graphics and animation) 3. Âm thanh (Digital Audio) 4. Ảnh số (Digital Image) 5. Video số (Digital Video) 2
1. Văn bản 3
DL văn bản – Chứa thông tin chủ đạo – Input: bàn phím, các chương trình nhận dạng âm thanh và ký tự, dữ liệu lưu trên đĩa, phụ đề phim, … 4
DL văn bản  Kích thước lưu trữ: không đáng kể so với các dữ liệu đa phương tiện khác  Định dạng: đa dạng: – Văn bản thường (file ASCII) – Văn bản có cấu trúc, được định dạng (màu sắc, độ bóng, ...) (html, xml, RTF, Word, mã nguồn của chương trình C, latex, PDF, …) 5
DL văn bản - Nén  Nén không làm mất mát thông tin  Dự trên thực tế: – tần suất xuất hiện của các ký tự khác nhau  Một số kỹ thuật: – Huffman coding – Run-length Coding – Lempel Zip -Welch Coding (LZW) 6
Huffman Coding  Dựa trên tần suất xuất hiện của item (ký tự)  Từ nào xuất hiện nhiều thì dùng ít bít để mã hóa và ngược lại  Mã cho mỗi ký tự được lưu trong Code book tương ứng cho mỗi tài liệu. VD: Ký tự Tần suất Mã F 0.8 1 T 0.16 01 X 0.02 001 Z 0.02 000  Xác định code book ? 7
Run-length Coding  Dựa trên số lần lặp liên tục của các ký tự eeeeeeeebtnnnnnnn 1 run, Ký tự đăc biệt để chỉ rằng length = 8 đang mã hóa @ 8 e  Kết quả: @8ebt@7n 8
LZW  Dựa trên tần suất lặp của các cụm ký tự  Xây dựng từ điển cho các cụm ký tự Token Chuỗi ký tự  Ví dụ: … …….. Giả sử tài liệu có 10.000 ký tự Chia thành 2000 các cụm ký tự Trong đó có 500 cụm khác nhau – Không nén: 10.000 x 8 bit = 80.000 bit – LZW: 2000 x 9 bit = 18.000 bit (để biểu diễn được 500 token, cần 9 bit) 9
2. Đồ họa và ảnh động 10
Đồ họa và ảnh động  Đồ họa – Pixel-based graphic: xử lý giống ảnh số – Vector-based graphic:  Mô hình được định nghĩa trước  Không gian lưu trữ: thấp  Dễ lấy nội dung  Ảnh động: – Pixel-based: giống video – Vector-based: giống vector-based graphic nhưng có thêm thông số về thời gian 11
3. Âm thanh 12
DL âm thanh Tiếng động, tiếng nói (văn bản đi kèm), nhạc, phim, các chương trình dịch tự động từ văn bản, … 13
DL âm thanh – Tín hiệu âm thanh là tín hiệu tương tự và liên tục – Input : microphone  số hóa và lưu trữ – Không gian lưu trữ lớn :  CD Quality Audio : 16-bit sampling at 44.1 KHz  1 phút của 1 Mono CD (chưa nén): 5Mb  1 phút của Stereo CD (chưa nén) : 10Mb – Thường được nén lại để giảm kích thước (mp3, aac, Flac, Ogg Vorbis, …) 14
ADC (Analog-to-Digital Converter) – Lấy mẫu (Sampling) – Lượng tử hóa (Quantization) – Mã hóa (Encoding) 15
Một số kỹ thuật nén – Lượng tử phi tuyến – Predictive Coding – Chuẩn nén audio : MPEG – Audio 16
4. Ảnh số 17
Ảnh số – Ảnh số là một chuỗi các điểm ảnh để biểu diễn 1 vùng sẽ được hiển thị trên màn hình của người sử dụng – Input : caméra, scan, sinh ra từ các chương trình mô phỏng hay các phần mềm tạo và xử lý ảnh – Định dạng : jpg, png, bmp, tiff, … – Kích thước lưu trữ : phụ thuộc vào kích thước ảnh, độ phân giải, kỹ thuật nén (nếu có).  1 bit / 1 pixel (ảnh nhị phân)  8 bits/ 1pixel (ảnh đa mức xám)  24 bits / 1pixel (ảnh màu) – Ảnh thường được nén để giảm không gian lưu trữ 18
Ảnh xám Mức xám - 8 bits: 0 - đen 255 - trắng 64 60 69 100 149 151 176 182 179 65 62 68 97 145 148 175 183 181 65 66 70 95 142 146 176 185 184 66 66 68 90 135 140 172 184 184 66 64 64 84 129 134 168 181 182 59 63 62 88 130 128 166 185 180 60 62 60 85 127 125 163 183 178 62 62 58 81 122 120 160 181 176 63 64 58 78 118 117 159 180 176 19 Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
Ảnh màu -Mỗi điểm ảnh có 3 thành phần màu: R, G, B -1 ảnh số = 3 ma trận giá trị số để biểu diễn cường độ R, G, B tương ứng 20 - Ngoài RGB còn có các hệ tọa độ màu khác: YUV, HSV