CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH SỐ

CÁC KỸ THUẬT NÉN ẢNH SỐ Ngày nay, cùng với sự phát triển không ngừng của khoa học và công nghệ thì máy tính đóng vai trò ngày càng quan trọng và không thể thiếu trong cuộc sống xã hội loài người. Việc trao đổi thông tin của con người trong tất cả các ngành, các lĩnh vực của đời sống ngày càng trở nên cần thiết cùng với sự ra đời và phát triển của mạng Internet.

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 3

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NÉN ẢNH 4

1.1 Giới thiệu về ảnh số và xử lý ảnh số 4

1.1.1 Ảnh số 4

1.1.2 Xử lý ảnh số 4

1.2 Mục đích và sự cần thiết của nén ảnh 5

1.3 Các khái niệm cơ bản 6

CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH 8

2.1 Cách phân loại các phương pháp nén ảnh 8

2.1.1 Phân loại dựa vào nguyên lý nén 8

2.1.2 Phân loại dựa vào cách thức thực hiện nén 8

2.1.3 Phân loại dựa vào lý thuyết mã hóa 8

2.1.4 Quá trình nén và giải nén 8

2.2 Phương pháp mã hóa loạt dài RLE 9

2.2.1 Nguyên tắc 9

2.2.2 Thuật toán 11

2.2.3 Một số thủ tục chương trình 11

2.3 Phương pháp mã hóa Huffman 15

2.3.1 Nguyên tắc 15

2.3.2 Thuật toán 16

2.3.3 Một số thủ tục chương trình 20

2.4 Phương pháp mã hóa LZW 22

2.4.1 Nguyên tắc 22

2.4.2 Thuật toán 25

2.4.3 Một số thủ tục chương trình 28

2.5 Phương pháp mã hóa JPEG 30

2.5.1 Nguyên tắc 30

2.5.2 Thuật toán 31

2.5.3 Một số thủ tục chương trình 37

CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH VÀ CHẠY THỬ NGHIỆM 43

Xử lý ảnh là một ngành khoa học đang được tập trung nghiên cứu và phát triển vì những ứng dụng thực tiễn của nó trong nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau Trong đó “Nén ảnh” là một phần của xử lý ảnh có ứng dụng to lớn trong truyền thông và trong lưu trữ, đã có rất nhiều phương pháp nén ảnh được ra đời và không ngừng được cải tiến để ngày càng hoàn thiện đem lại hiệu quả nén cao và cho chất lượng ảnh tốt nhất Trong tiểu luận này sẽ tìm hiểu một số phương pháp nén ảnh như: mã loạt dài RLE, HUFFMAN, LZW, JPEG

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NÉN ẢNH

1.1 Giới thiệu về ảnh số và xử lý ảnh số

1.1.1 Ảnh số

Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số Trong biểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận hai chiều Mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ của ảnh tại vị trí đó Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh, thông thường kí hiệu là PEL (Picture Element) hoặc là điểm ảnh (Pixel)

- Với ảnh đa cấp xám: Nếu dùng 8 bit (1 byte) để biểu diễn mức xám, thì số

dưới dạng là một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255, với mức 0 biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất

- Với ảnh màu: Cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh đen trắng, chỉ khác

là các số tại mỗi phần tử của ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm: đỏ (red), lục (green) và lam (blue) Để biểu diễn cho một điểm ảnh màu cần 24 bit, 24 bit này được chia thành ba khoảng 8 bit Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính

Hình 1.1 Biểu diễn của một mức xám của ảnh số

1.1.2 Xử lý ảnh số

Xử lý ảnh là một khoa học mặc dù còn tương đối mới so với nhiều ngành khoa học khác ,nhất là trên quy mô công nghiệp Xử lý ảnh số có rất nhiều ứng dụng như làm nổi các ảnh trong y học, khôi phục lại ảnh do tác động của khí quyển trong thiên văn học, tăng cường độ phân giải của ảnh truyền hình mà không

cần thay đổi cấu trúc bên trong của hệ thống chuyển tải, nén ảnh trong khi truyền đi

xa hoặc lưu trữ

Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh có thể được mô tả trong hình sau:

Hình 1.2 Các giai đoạn của quá trình xử lý ảnh

1.2 Mục đích và sự cần thiết của nén ảnh

Nén ảnh là một kỹ thuật mã hoá các ảnh số hoá nhằm giảm số lượng các bit

dữ liệu cần thiết để biểu diễn ảnh Mục đích là giảm đi những chi phí trong việc lưu trữ ảnh và chi phí thời gian để truyền ảnh đi xa trong truyền thông nhưng vẫn đảm bảo được chất lượng của ảnh Nén ảnh thực hiện được là do một thực tế: thông tin trong bức ảnh không phải là ngẫu nhiên mà có trật tự , tổ chức.Vì thế nếu bóc tách được tính trật tự, cấu trúc đó thì sẽ biết phần thông tin nào quan trọng nhất trong bức ảnh để biểu diễn và truyền đi với số lượng ít bit hơn so với ảnh gốc mà vẫn đảm bảo tính đầy đủ của thông tin.ở bên nhận quá trình giải mã sẽ tổ chức, sắp xếp lại được bức ảnh xấp xỉ gần chính xác so với ảnh gốc nhưng vẫn thỏa mãn chất lượng yêu cầu Dưới đây là ví dụ về lưu trữ ảnh số và truyền đi xa với đường truyền

9600 baud (9600 bps) để thấy rõ sự cần thiết của việc nén ảnh:

- Ảnh đa cấp xám hay ảnh 256 màu có kích thước 800 x 600, 8 bit/điểm ảnh, cần 3.840.000 bit lưu trữ và mất 6.67 phút để truyền

- Ảnh màu RGB (24 bit/điểm ảnh ) cùng độ phân giải như vậy cần hơn 10 triệu bit để lưu trữ và 20 phút để truyền

- Một phim âm bản có kích thước 24 - 36 mm (35 mm) chia bằng các khoảng cách nhau 12 m, vào khoảng 3000 x 2000 điểm, 8 bit/pixel, yêu cầu 48 triệu bit cho lưu giữ ảnh và 83 phút để truyền

Qua ví dụ trên ta thấy nhiều vấn đề trong việc lưu trữ và truyền tải ảnh số hoá Nén ảnh có nhiều ứng dụng trong thực tế như : truyền các văn bản đồ hoạ qua đường điện thoại (Fax), nén ảnh trong y tế và truyền hình cáp… Chính sự

ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của nén ảnh cùng với sự tiến bộ trong lĩnh vực vi điện tử dẫn đến sự ra đời các chuẩn nén ảnh

Nén ảnh đạt được bằng cách loại bỏ các phần dư thừa trong ảnh đã được số hoá Dư thừa có thể là dư thừa thông tin về không gian, dư thừa về cấp xám hay dư thừa về thời gian:

- Dư thừa thông tin về không gian: trong một bức ảnh luôn tồn tại sự tương quan giữa các điểm ảnh cạnh nhau

- Dư thừa thông tin về cấp xám: là dư thừa dựa vào sự tương quan giữa các màu sắc cạnh nhau

- Dư thừa thông tin về thời gian: Trong một chuỗi ảnh video, tồn tại sự tương quan giữa các điểm ảnh của các frame khác nhau

1.3 Các khái niệm cơ bản

a Pixel (picture element) : phần tử ảnh

Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng Để

có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh Như vậy một ảnh là một tập hợp các pixel Mỗi pixel là gồm một cặp toạ độ x, y và màu Cặp toạ

độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution) Màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: 320x200, 640x350, 800x600, 1024x768,…

b Mức xám (Graylevel)

Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng của mỗi cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số kết quả của quá trình lượng hoá

c Dữ liệu

Trong một bài toán, dữ liệu bao gồm một tập các phần tử cơ sở mà ta gọi là

dữ liệu nguyên tử Nó có thể là một chữ số, một ký tự, nhưng cũng có thể là một con số, một từ, điều đó phụ thuộc vào từng bài toán

d Nén dữ liệu

Nén dữ liệu là quá trình giảm dung lượng thông tin “dư thừa” trong dữ liệu gốc và làm cho lượng thông tin thu được sau nén thường nhỏ hơn dữ liệu gốc rất nhiều Do vậy, tiết kiệm được bộ nhớ và giảm thời gian trao đổi dữ liệu trên mạng thông tin mà lại cho phép chúng ta khôi phục lại dữ liệu ban đầu

e Tỷ lệ nén

Tỷ lệ nén là một trong các đặc trưng quan trọng của mọi phương pháp nén

Tỷ lệ nén được định nghĩa như sau:

Tỷ lệ nén = 1/r*%

với r là tỷ số nén được định nghĩa:

r = kích thước dữ liệu gốc / kích thước dữ liệu nén

Như vậy hiệu suất nén = (1ư tỷ lệ nén)*100%

Đối vơi ảnh tĩnh, kích thước chính là số bit biểu diễn toàn bộ bức ảnh Đối với ảnh video, kích thước chính là số bit để biểu diễn một khung hình video (video frame)

CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH

2.1 Cách phân loại các phương pháp nén ảnh

2.1.1 Phân loại dựa vào nguyên lý nén

Nén bảo toàn thông tin (losses compression): bao gồm các phương pháp nén

mà sau khi giải nén sẽ thu đựơc chính xác dữ liệu gốc.Tuy nhiên nén bảo toàn thông tin chỉ đạt hiệu quả nhỏ so với phương pháp nén không bảo toàn thông tin

Nén không bảo toàn thông tin (lossy compression): bao gồm các phương pháp nén sau khi giải nén sẽ không thu được dữ liệu như bản gốc Các phương pháp này được gọi là “tâm lý thị giác” đó là lợi dụng tính chất của mắt người chấp nhận một số vặn xoắn trong ảnh khi khôi phục lại.Phương pháp này luôn đem lại hiệu quả cao do loại bỏ đi những thông tin dư thừa không cần thiết

2.1.2 Phân loại dựa vào cách thức thực hiện nén

Phương pháp không gian (Spatial Data Compression ): các phương pháp 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 chứ không tác động trực tiếp

2.1.3 Phân loại dựa vào lý thuyết mã hóa

Các phương pháp nén thế hệ thứ nhất: gồm các phương pháp có mức độ tính toán đơn giản như lấy mẫu, gán từ mã,…

Các phương pháp nén thế hệ thứ hai: gồm các phương pháp dựa vào mức độ bão hoà của tỷ lệ nén bằng cách sử dụng các phép toán tổ hợp đầu ra một cách hợp

lý hoặc sử dụng biểu diễn ảnh như: phương pháp kim tự tháp Laplace, phương pháp dựa vào vùng gia tăng, phương pháp tách hợp

thông tin đi kém theo dữ liệu nén ,tuỳ thuộc vào kiểu nén hay phương pháp nén mà

dữ liệu giải nén được có hoàn toàn giống với dữ liệu gốc ban đầu hay không

Tóm lại quá trình nén và giải nén dữ liệu có thể mô tả một cách tóm tắt theo

sơ đồ dưới đây:

Hình 2.1 Quá trình nén và giải nén

2.2 Phương pháp mã hóa loạt dài RLE

Mã hoá theo độ dài loạt RLE (Run Length Encoding) là một phương pháp nén ảnh dựa trên sự cắt bớt các dư thừa về không gian (một vài hình ảnh có vùng màu lớn không đổi đặc biệt đối với ảnh nhị phân) Loạt được định nghĩa là dãy các phần tử điểm ảnh (pixel) liên tiếp có cùng chung một giá trị

2.2.1 Nguyên tắc

Nguyên tắc của phương pháp này là phát hiện một loạt các điểm ảnh lặp lại liên tiếp, ví dụ :110000000000000011 Ta thấy điểm ảnh có giá trị 0 xuất hiện nhiều lần liên tiếp thay vì phải lưu trữ toàn bộ các điểm ảnh có giá trị 0 ta chỉ cần lưu trữ chúng bằng cách sử dụng các cặp (độ dài loạt, giá trị)

Tỷ số nén = 60 bit / (5*4 bit) = 3 ( chỉ sử dụng 4 bit để thể hiện độ dài loạt và không thể hiện giá trị loạt vì ảnh đen trắng chỉ có 2 giá trị bit là 0 hoặc là 1)

Chú ý:

- Đối với ảnh chiều dài của một dãy lặp có thể lớn hơn 255, nếu ta dùng 1 byte để lưu trữ chiều dài thì sẽ không đủ Giải pháp được dùng là tách chuỗi đó thành 2 chuỗi: một chuỗi có chiều dài là 255, chuỗi kia có chiều dài còn lại

- Phương pháp nén RLE chỉ đạt hiệu quả khi chuỗi lặp lớn hơn 1 ngưỡng nhất định nào đó hay nói các khác trong ảnh cần nén phải có nhiều điểm ảnh kề nhau có cùng giá trị màu Do đó phương pháp này không đem lại cho ta kết quả một cách ổn định vì nó phụ thuộc hoàn toàn vào ảnh nén chỉ thích hợp cho những ảnh đen trắng hay ảnh đa cấp xám

ra cách đó là thêm kí tự tiền tố vào trước độ dài loạt, việc giải mã được thực hiện nếu gặp kí tự tiền tố với độ dài loạt và giá trị điểm ảnh theo sau

Tuy nhiên trong một số trường hợp các điểm ảnh có độ tương quan với nhau

vể giá trị mức xám như trong ví dụ dưới đây ta có thể tiến hành xử lý như sau

5 2 2 2 2 5 10 10 10 10 -3 5 5 5 5 5 5 5 5 5

Áp dụng phương pháp nén loạt dài ta dễ dàng thu được :

(5 1)( 2 4)(5 1)(10 5)(-3 1)(5 9)

2.2.2 Thuật toán

Thuật toán như sau :

- Tiến hành duyệt trên từng hàng cho đến khi kết thúc vùng dữ liệu ảnh, trong quá trình duyệt tiến hành kiểm tra để tìm ra những loạt có cùng giá trị đồng thời chú

ý những kí hiệu xuống dòng (hay kết thúc dòng) ,kết thúc ảnh Bitmap, …

- Khi gặp loạt có độ dài > 3 thì nhảy đến chế độ nén ngược lại nhảy đến chế

độ không nén tuy nhiên nếu loạt > 255 thì sẽ tách ra chỉ mã < 255 sau đó mã tiếp phần còn lại Ngoài ra còn các chế độ khác như : bắt đầu , kết thúc 1 dòng

- Kết thúc khi gặp kí hiệu kết thúc bitmap ( end - of - bitmap)

2.2.3 Một số thủ tục chương trình

a Chương trình nén theo phương pháp RLE

void CRLE::CompressInRLE8(BYTE*pSrcBits,CByteArray& pRLEBits, int&

RLE_size)

{

int line;

int src_index = 0, dst_index = 0, counter, i;

for ( line = 0; line < m_dib.dsBmih.biHeight; line++) {

state_start:

if ( EndOfLine(src_index)) {

pRLEBits[dst_index++] = 1;

pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index]; src_index++;

goto end_of_line;

} if(pSrcBits[src_index]==pSrcBits[src_index+1]) goto tate_compress;

if ( EndOfLine(src_index+1)) {

pRLEBits[dst_index++] = 1;

pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++]; pRLEBits[dst_index++] = 1;

pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++]; goto end_of_line;

}

if (pSrcBits[src_index+1] == pSrcBits[src_index+2]) {

pRLEBits[dst_index++] = 1;

pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++]; goto state_compress;

} else goto state_no_compress;

pRLEBits[dst_index++] = counter+1;

pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index]; src_index += counter +1;

goto end_of_line;

} }

{

if ( EndOfLine(src_index+counter) ) { pRLEBits[dst_index++] = 0;

pRLEBits[dst_index++] = counter;

for (i = counter; i > 0; i ) pRLEBits[dst_index++] = pSrcBits[src_index++];

if ( 0 != ((counter) % 2) ) pRLEBits[dst_index++];

goto state_start;

end_of_line:

if ( 0 != (src_index % 4 )) {

int pad = 4 - (src_index%4);

src_index += pad;

} pRLEBits[dst_index++] = 0;

pRLEBits[dst_index++] = 0;

} pRLEBits[dst_index++] = 0;

pRLEBits[dst_index++] = 1;

RLE_size = dst_index;

}

b Chương trình giải nén phương pháp RLE

BOOL CRLE::DecRLE8(ifstream &fil, BYTE *pDest)

{

DWORD x, y, paddedwidth;

paddedwidth=BMPWIDTHBYTES(pInfo->biWidth*pInfo-> biBitCount);

BYTE FirstByte, SecondByte;

WORD data;

x = y = 0;

while (!fil.eof()) {

if (!fil.read((char*)&data, 2)) return FALSE;

FirstByte = LOBYTE(data);

SecondByte = HIBYTE(data);

if (FirstByte == 0) {

switch (SecondByte) {

case 0:

x = 0;

y++;

break;

else {

for (BYTE i = 0; i < FirstByte; i++) pDest[paddedwidth * y + x++] = SecondByte; }

} return FALSE;

có tần suất cao một từ mã ngắn, các ký tự có tần suất thấp một từ mã dài Như vậy với cách thức này ta đã làm giảm chiều dài trung bình của từ mã hoá bằng cách

dùng chiều dài biến đổi tuy nhiên cũng có trường hợp bị thiệt 1 ít bit khi tần suất là rất thấp

2.3.2 Thuật toán

Thuật toán mã hóa Huffman gồm 2 bước chính:

- Bước 1: Tính tần suất của các ký tự trong dữ liệu gốc bằng cách duyệt tệp gốc một cách tuần tự từ đầu đến cuối để xây dựng bảng mã và tính toán tần suất Tiếp theo sau là sắp xếp lại bảng mã theo thứ tự tần suất giảm dần

- Bước 2: Duyệt bảng tấn suất từ cuối lên đầu để thực hiện ghép hai phần tử

có tần suất thấp thành một phần tử duy nhất có tần suất bằng tổng hai tần suất thành phần Cập nhật phần tử này vào vị trí phù hợp trong bảng và loại bỏ hai phần

tử đã xét Thực hiện cho đến khi bảng chỉ có một phần tử Đây là quá trình tạo cây nhị phân Huffman ,p hần tử có tần suất thấp ở bên phải, phần tử kia ở bên trái Sau khi cây đã tạo xong người ta tiến hành gán mã cho các nút lá Việc mã hoá thực hiện theo quy định : mỗi lần xuống bên phải ta thêm một bit „1‟ vào từ mã, mỗi lần xuống bên trái ta thêm một bit „0‟ vào từ mã

Quá trình giải nén cũng khá đơn giản được tiến hành theo chiều ngược lại Người ta cũng phải dựa vào bảng mã tạo ra trong giai đoạn nén (bảng này được lưu trữ trong cấu trúc đầu của tệp nén cùng với dữ liệu nén)

Ví dụ: Một tệp bất kỳ có tần suất xuất hiện của các kí tự số như bảng sau

Sau khi sắp xếp giảm dần

Mô tả : Ta tiến hành hợp nhất hay cộng 2 tần suất nhỏ nhất ở cuối bảng để thu được giá trị tần suất mới sau đó đưa giá trị này trở lại bảng tần suất ban đầu đã

bỏ đi 2 tần suất thành phần tạo thành nó Sau khi đưa giá trị mới vào bảng ta phải tiến hành sắp xếp lại toàn bộ bảng , lúc này số lượng tần suất chỉ còn là nư1 nếu ban đầu số lượng tần suất là n Tiếp tục thực hiện lần lượt theo thứ tự như trên cho đến khi nào số lượng tần suất chỉ còn lại duy nhất 1 giá trị

Việc tạo cây nhị phân có thể được thực hiện theo một thuật toán sau:

1 Tất cả những ký tự ban đầu được xem như là những ký tự giao điểm tự do

2 Hai nút tự do với tần số xuất hiện thấp nhất được phân công tới một nút gốc với giá trị bằng với tổng của hai nút con tự do

3 Hai nút con được chuyển khỏi danh sách nút tự do Chuyển nút gốc mới tạo thành công vào danh sách

4 Bước hai sang bước ba được lặp cho đến khi chỉ có 1 nút tự do về phía trái Nút tự do này là gốc của cây

Quá trình xây dựng cây nhị phân Huffman được thể hiện chi tiết như trong hình sau :

Hình 2.2 Quá trình tạo cây nhị phân

Ta có cây mã Huffman tương ứng như sau:

Hình 2.3 Cây mã nhị phân Huffman Bảng từ mã gán cho các ký tự số như sau:

Như vậy với ví dụ sau đây ta có thể tiến hành mã hoá như sau:

Chuỗi nguồn : 00000000006666693333 ? kích thước = 20*8=160 bit

Sử dụng mã Huffman theo bảng trên

 kích thước =10*1+5*3+1*6+4*3= 43 bit

Vì gía trị trị 0 xuất hiện 10 lần nhưng chỉ dùng 1 bit để thể hiện, giá trị 6 xuất hiện 5 lần dùng 3 bit để thể hiện ,giá trị 9 dùng 6 bit và giá trị 3 xuất hiện 4 lần dùng

3 bit để thể hiện

Tỷ số nén = 160 / 43 = 3.7

Trong phương pháp mã Huffman mã của ký tự là duy nhất và không mã nào

là phần bắt đầu của mã trước.Vì vậy khi đọc theo từng bit từ đầu đến cuối tệp nén ta

có thể duyệt cây mã cho đến một lá, tức là ký tự đã được giải mã Việc giải mã chắc chắn phải sử dụng cây nhị phân giống như trong mã hoá Để đọc, giải mã được yêu cầu phải sử dụng theo đúng tiêu chuẩn nhất định

2.3.3 Một số thủ tục chương trình

a Chương trình nén theo phương pháp Huffman

bool CompressHuffman(BYTE*pSrc, int nSrcLen, BYTE *&pDes, int

qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare);

int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes);

int nNodeSize = sizeof(DWORD)+sizeof(BYTE);

b Chương trình giải nén phương pháp Huffman

bool DecompressHuffman(BYTE*pSrc,int nSrcLen,BYTE*&pDes, int

&nDesLen)

{

nDesLen = *(DWORD*)pSrc;

pDes = (BYTE*)malloc(nDesLen+1);

int nNodeCount = *(pSrc+sizeof(DWORD))+1;

CHuffmanNode nodes[511], *pNode;

int nNodeSize = sizeof(DWORD)+sizeof(BYTE), nSrcIndex = nNodeSize; for(int nCount = 0; nCount < nNodeCount; nCount++)

{ memcpy(&nodes[nCount], pSrc+nSrcIndex, nNodeSize);

là LZW (Lempe - Ziv - Welch) Phương pháp nà xây dựng từ điển lưu các chuỗi ký

tự có tần suất lặp lại cao và thay thế bằng từ mã tương ứng mỗi khi gặp lại chúng,

nó hay hơn các phương pháp trước đó ở kỹ thuật tổ chức từ điển cho phép nâng cao

tỷ lệ nén

Giải thuật LZW được dùng cho tất cả các loại file nhị phân, thường được dùng để nén các loại dữ liệu như : văn bản, ảnh đen trắng, ảnh màu, ảnh đa cấp sám… và là chuẩn nén cho các dạng ảnh GIF và TIFF Số bit / pixel không ảnh hưởng đến hiệu quả của LZW

2.4.1 Nguyên tắc

Giải thuật nén LZW xây dựng một từ điển lưu các mẫu có tần suất xuất hiện cao trong ảnh Từ điển là tập hợp những cặp (từ vựng và nghĩa của từ vựng) 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 ảnh Từ điển được xây dựng song song với quá trình đọc dữ liệu Sự xuất hiện của chuỗi con trong từ điển khẳng định rằng chuỗi đó đã từng xuất hiện trong phần dữ liệu đã đựoc đọc qua Thuật toán liên tục tra cứu và sau mỗi lần đọc một ký tự ở dữ liệu đầu vào thì tiến hành cập nhật lại từ điển