Bạn đã bao giờ tự hỏi làm sao điện thoại hoặc máy ảnh có thể chụp một bức hình và chỉ trong chốc lát, nó được lưu dưới dạng JPEG - nhỏ hơn, tải nhanh hơn nhưng vẫn sắc nét? Ẩn phía sau là một quy trình rất phức tạp, thu nhỏ các tệp ảnh khổng lồ xuống chỉ còn một phần kích thước ban đầu mà vẫn giữ chất lượng rất cao. Nhưng nó thực sự hoạt động như thế nào? Hôm nay, chúng ta sẽ cùng khám phá chi tiết Nén JPEG, phân tích từng bước một bằng ngôn ngữ đơn giản để bạn có thể hiểu rõ quy trình nén ảnh tưởng như “ảo thuật” này.
JPEG là gì?
JPEG (viết tắt của Joint Photographic Experts Group) là một trong những định dạng ảnh phổ biến nhất. Đây là lựa chọn quen thuộc để lưu trữ ảnh kỹ thuật số. Điều đặc biệt ở JPEG là khả năng nén tệp ảnh, giúp chúng nhỏ hơn rất nhiều mà hầu như không làm giảm chất lượng.
Ví dụ, một ảnh chất lượng cao chưa nén có thể lên đến 46MB. Sau khi nén sang JPEG, cùng bức ảnh đó có thể giảm chỉ còn 4,1MB! Vậy làm sao ảnh vẫn sắc nét được?
Câu trả lời nằm ở compression process, quy trình nén, tận dụng cách mắt chúng ta hoạt động và loại bỏ dữ liệu không cần thiết.
JPEG Làm Gì?
Nói đơn giản, JPEG phân tích hình ảnh và loại bỏ những chi tiết mà mắt người khó nhận ra. Khi bạn nén ảnh bằng JPEG, bạn có thể kiểm soát mức độ nén. Bằng cách điều chỉnh cài đặt "quality", bạn quyết định muốn tiết kiệm bao nhiêu dung lượng. Khi chất lượng giảm từ 100% xuống 0%, kích thước tệp cũng giảm theo.
Khi nén mạnh hơn, độ phân giải ảnh vẫn giữ nguyên, nhưng bạn có thể bắt đầu thấy một số lỗi hoặc "artifacts" xuất hiện. Các lỗi này trông như những ô vuông nhỏ, nhưng thường khó nhận ra nếu bạn không phóng to. Mục tiêu của JPEG là làm tệp nhỏ nhất có thể mà không khiến ảnh trông xấu đi trong mắt người xem.
Các Bước Nén JPEG
Nén JPEG nén JPEG không chỉ là một “mẹo” duy nhất, mà là một chuỗi bước tinh vi được thiết kế để giảm kích thước ảnh. Hãy cùng đi qua 5 bước chính giúp JPEG hiệu quả đến vậy.
Bước 1: Chuyển đổi Không gian Màu
Ảnh được tạo nên từ các điểm ảnh (pixel), và mỗi pixel có ba thành phần đỏ, lục, lam (RGB) kết hợp lại để tạo màu. JPEG bắt đầu bằng cách chuyển các giá trị RGB sang một không gian màu khác:
- Luminance (Độ sáng): Biểu thị độ sáng của một pixel và rất quan trọng trong việc tạo độ tương phản tổng thể cho hình ảnh.
- Chrominance (Màu): Biểu thị thông tin màu, bao gồm cả sắc độ (hue) và độ bão hòa (saturation).
Việc chuyển đổi này tận dụng thực tế là mắt người nhạy với độ sáng (luminance) hơn là màu sắc (chrominance). Bằng cách tách độ sáng khỏi màu, JPEG cho phép giảm dữ liệu có chọn lọc ở các bước sau trong khi vẫn giữ được các chi tiết thị giác quan trọng.
Dù chưa làm mất dữ liệu ở bước này, nó tạo nền tảng cho việc nén hiệu quả.
Bước 2: Giảm mẫu sắc độ / Chroma Subsampling
Chroma Subsampling là là một kỹ thuật được áp dụng sau khi chuyển đổi không gian màu. Nhớ là chúng ta đã nói mắt người không giỏi nhận biết màu sắc (chrominance) bằng độ sáng (luminance) chứ?
JPEG tận dụng điều này bằng cách giảm lượng dữ liệu màu. Nó thu nhỏ các kênh sắc độ đỏ và lam bằng cách lấy trung bình trong các khối 4 pixel. Điều này giúp dữ liệu màu nhỏ hơn nhiều mà vẫn giữ nguyên kênh luminance (độ sáng). Đến bước này, ảnh đã được nén khoảng một nửa!
Bước 3: Biến đổi Cosin Rời rạc (DCT)
Biến đổi Cosin Rời rạc (DCT) là một kỹ thuật toán học dùng để chuyển dữ liệu hình ảnh từ miền không gian (ảnh được biểu diễn như một lưới pixel) sang miền tần số. Quy trình này giúp xác định phần nào của ảnh chứa thông tin thị giác quan trọng nhất và phần nào có thể bị loại bỏ bị loại bỏ.
DCT chia nhỏ hình ảnh thành các khối 8x8 và chuyển mỗi khối thành một tập hợp các giá trị tần số. Các tần số cao đại diện cho các thay đổi nhanh của giá trị điểm ảnh, như cạnh hoặc nhiễu, thường ít được mắt người nhận thấy hơn và có thể được đơn giản hóa hoặc loại bỏ.
Bước 4: Lượng tử hóa
Khi DCT đã được áp dụng, dữ liệu tần số thu được sẽ trải qua bước lượng tử hóa. Ở bước này, dải giá trị tần số được giảm bớt bằng cách chia chúng cho một tập hằng số gọi là bảng lượng tử hóa. Quá trình này về cơ bản làm tròn các giá trị tần số để đơn giản hóa chúng.
Các giá trị tần số cao bị lượng tử hóa mạnh hơn, nghĩa là chúng mất nhiều độ chính xác hơn vì chúng ít quan trọng đối với chất lượng tổng thể của hình ảnh. Bước thứ tư này làm giảm lượng dữ liệu cần thiết để biểu diễn hình ảnh, giúp tệp nhỏ hơn. Tuy nhiên, lượng tử hóa quá mạnh có thể tạo ra các hiện tượng dễ thấy, như hình khối hoặc mờ, đặc biệt ở các mức nén cao.
Bước 5: Mã hóa Run Length và Huffman
Sau khi lượng tử hóa, dữ liệu vẫn chưa đủ gọn để lưu trữ hiệu quả. Đây là lúc Run Length Encoding (RLE) và Mã hóa Huffman được sử dụng.
Trước tiên, RLE được dùng để đơn giản hóa các chuỗi dài dữ liệu lặp lại (như các số 0) bằng cách lưu số lần lặp thay vì từng giá trị riêng lẻ. Sau đó, mã hóa Huffman được áp dụng, một kỹ thuật thay thế các giá trị xuất hiện thường xuyên bằng các mã bit ngắn hơn, giúp tệp còn nhỏ hơn nữa.
These two các phương pháp mã hóa kết hợp với nhau để giảm mạnh kích thước tệp mà không làm giảm quá nhiều chất lượng hình ảnh!
Ghi chú bổ sung
Mặc dù JPEG là một định dạng rất hiệu quả, vẫn có một vài điểm quan trọng cần lưu ý:
- Mức nén: JPEG cho phép người dùng chọn mức độ nén, nhưng mức nén cao sẽ giảm kích thước tệp và có thể tạo ra các lỗi hiển thị dễ thấy như viền bị mờ hoặc vỡ hình. Điều này là do các giá trị trong bảng lượng tử hóa quá cao, dẫn đến nhiều số 0 hơn, làm tệp nhỏ lại nhưng đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh.
- Mất dữ liệu tần số cao: Lượng tử hóa làm giảm độ chính xác của dữ liệu tần số cao (các chi tiết như cạnh sắc), đó là lý do JPEG phù hợp với các vùng chuyển màu mượt mà nhưng có thể gặp khó khăn với đường nét sắc và đồ họa vector.
- Không lý tưởng cho đồ họa vector: JPEG không phải là lựa chọn tốt để nén đồ họa vector, vì nó có thể gây ra các lỗi hiển thị rõ rệt tại ranh giới của các hình hoặc đường.
Bất chấp những hạn chế này, JPEG vẫn là định dạng hình ảnh phổ biến nhất, một phần vì nó ra đời đã lâu, được hiểu rõ và không mất phí bản quyền. Tuy nhiên, các định dạng mới như WebP hoặc HEIF cung cấp tỷ lệ nén tốt hơn mà không làm giảm chất lượng, khiến chúng trở thành lựa chọn thay thế phù hợp trong một số trường hợp.
Tổng kết
Thuật toán nén JPEG là một thành tựu đáng chú ý trong quản lý dữ liệu hình ảnh. Bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các khối nhỏ hơn, áp dụng nhiều phép biến đổi toán học khác nhau và sử dụng các kỹ thuật mã hóa hiệu quả như Run Length và Huffman, nó cho phép chúng ta lưu trữ hình ảnh chất lượng cao trong các tệp có kích thước nhỏ hơn rất nhiều.
Mặc dù JPEG có một số hạn chế, đặc biệt là với mức nén cao hoặc với đồ họa vector, việc được sử dụng rộng rãi và khả năng cho ra kết quả tốt với hình ảnh chụp khiến nó trở thành một tiêu chuẩn bền vững.
