BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Đề tài SIÊU ĐỘ PHÂN GIẢI CHO HÌNH ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI HẠT NHÂN HỮU HƯỚNG Sinh viên: Võ Hoàng Nhân Mã số: 1111502 Khóa: K37 Cần Thơ, 05/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG BỘ MÔN KHOA H ỌC M ÁY T ÍNH LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Đề tài SIÊU ĐỘ PHÂN GIẢI CHO HÌNH ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI HẠT NHÂN HỮU HƯỚNG Người hướng dẫn Ths Phạm Nguyên Hoàng Cần Thơ, 05/2015 Sinh viên thực Võ Hoàng Nhân Mã số: 1111502 Khóa: K37 Bộ môn Khoa Học Máy Tính NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN  Cần Thơ, ngày… Tháng… năm 2015 Giáo viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) Bộ môn Khoa Học Máy Tính NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN  Cần Thơ, ngày… Tháng… năm 2015 Giáo viên phản biện (Ký ghi rõ họ tên) Bộ môn Khoa Học Máy Tính LỜI CẢM ƠN ! Lời em xin tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến quý Thầy, Cô Khoa giảng dạy em môn học, tảng cho kiến thức nâng cao áp dụng đề tài Em xin gởi lời cảm ơn chân thành đến thầy Phạm Nguyên Hoàng, người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành đề tài Thầy giúp em nghiên cứu tổng quan lý thuyết xử lý ảnh số, hướng dẫn em tìm hiểu kiến thức siêu độ phân giải hình ảnh, giới thiệu ý tưởng thuật toán áp dụng đề tài Đồng thời, em xin gởi lời cảm ơn đến tất bạn bè, người giúp đỡ hỗ trợ trình hoàn thiện đề tài Và lời cuối cùng, em xin bày tỏ lòng chân thành biết ơn vô hạn tới cha mẹ, người bên cạnh em lúc em khó khăn nhất, giúp em vượt qua khó khăn học tập sống Cần Thơ, ngày 12 tháng 05 năm 2015 Sinh viên Võ Hoàng Nhân Bộ môn Khoa Học Máy Tính MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH, BẢNG TÓM TẮT ABSTRACT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN I GIỚI THIỆU II TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU III PHẠM VI ĐỀ TÀI IV PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 10 Biểu diễn ảnh số 11 Các mối quan hệ điểm ảnh 12 Mức xám ảnh 13 Biểu diễn ảnh 13 Các định dạng ảnh 15 Độ phân giải ảnh 16 Các thuật toán siêu độ phân giải 16 II TỔNG QUAN VỀ CÔNG CỤ LẬP TRÌNH (QT CREATOR) 18 III GIỚI THIỆU VỀ THƯ VIỆN OPENCV 18 IV THUẬT TOÁN HỒI QUY HẠT NHÂN 19 V HỒI QUY HẠT NHÂN STEERING 22 VI LỰA CHỌN CÁC THAM SỐ CHO HỒI QUY HẠT NHÂN 23 VII CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ PSNR 24 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG 25 I II GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH 25 CÁC CHỨC NĂNG CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH 26 Mở ảnh 26 Giảm độ phân giải 27 SKR 27 Nội suy song khối 29 KẾT QUẢ THỐNG KÊ 30 KẾT LUẬN 31 Kết đạt đề tài: 31 Một số hạn chế đề tài: 31 Hướng phát triển đề tài: 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO 32 Bộ môn Khoa Học Máy Tính DANH MỤC HÌNH, BẢNG Hình 1: Quá trình xử lý ảnh……………………………………………………….8 Hình 2: Quá trình thu nhận ảnh mắt người máy ảnh………………… ….8 Hình 3: Qúa trình thu nhận ảnh máy ảnh số…………………………………….9 Hình 4: Lân cận điểm ảnh……………………………………………….10 Hình 5: Minh họa ảnh biểu diễn mã loạt dài……………………………… 11 Hình 6: Minh họa ảnh biểu diễn mã xích………………………………… 11 Bảng cấu trúc tệp ảnh……………………………………………………… 13 Hình 7: Các pixel nằm cạnh nhau……………………………………………… 14 Hình 8: Ảnh độ phân giải 512 x 512…………………………………………… 15 Hình 9: Ảnh độ phân giải 171 x 171…………………………………………… 15 Hình 10: Ý tưởng kỹ thuật Multi – frame…………………………………….15 Hình 11: Ý tưởng kỹ thuật Single – frame……………………………………16 Hình 12: Logo Qt Creator……………………………………………………… 16 Hình 13: Ảnh nhiễu……………………………………………………………… 22 Hình 14: Ảnh kết quả…………………………………………………………… 22 Hình 15: Ảnh độ phân giải thấp………………………………………………… 22 Hình 16: Ảnh kết quả…………………………………………………………… 22 Hình 17: Giao diện chương trình……………………………………….24 Hình 18: Giao diện cửa sổ mở ảnh……………………………………………… 24 Hình 19: Giao diện cửa sổ ảnh giảm độ phân giải (128 X 128)……………………25 Hình 20: MessageBox hiển thị kích thước ảnh……………………………… 25 Hình 21: Cửa sổ hiển thị kết ảnh SKR……………………………………26 Hình 22: MessageBox hiển thị kích thước ảnh thời gian thực hiện……… 26 Hình 23: Cửa sổ hiển thị kết thuật toán nội suy-bicubic………………….27 Hình 24: MessageBox hiển thị kích thước ảnh……………………………… 27 Hình 25: Biểu đồ so sánh số PSNR……………………………………………28 Bộ môn Khoa Học Máy Tính TÓM TẮT Trong hai thập kỉ qua, chứng kiến tăng trưởng bùng nổ đa dạng kỹ thuật phạm vi ứng dụng xử lý ảnh Xử lý ảnh chuyên ngành quan trọng lâu đời Công nghệ thông tin Xử lý ảnh áp dụng nhiều lĩnh vực y học, vật lý, hóa học, tìm kiếm tội phạm, quân số lĩnh vực khác…Vì ảnh có chất lượng cao ngày quan trọng Tuy nhiên nhiều lí khách quan hạn chế máy ảnh, môi trường chụp ảnh không tốt nên ảnh có độ phân giải không cao Đã có nhiều thuật toán đưa để giải vấn đề đề tài em tập trung nghiên cứu xây dựng thuật toán hồi quy hạt nhân hữu hướng nhằm khôi phục nâng cao độ phân giải ảnh Ngoài nghiên cứu giải thuật kiểm tra độ nhiễu độ xác sau khôi phục ảnh Tìm hiểu hàm có sẵn thư viện OpenCV để xây dựng chương trình demo cho thuật toán Bộ môn Khoa Học Máy Tính ABSTRACT In the past two decades, we have witnessed an explosive growth in both technical diversity and range of image processing applications Image processing is one of the important and old subjects of Information Technology Image processing is applied in many fields as: medicine, physics, chemistry, search crime in the military and in some other areas So high image quality increasingly more important However, due to many reasons such as limited objective of the camera, shooting environment is not good so the image may not higher resolution There have been many algorithms proposed to solve this problem and in this topic and you focus on building nuclear regression algorithm useful direction to restore and enhance the resolution of images Also study algorithms as well as the noise test accuracy after restoring image Learn the functions available in the library OpenCV to build demo program for the algorithm Bộ môn Khoa Học Máy Tính CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN I GIỚI THIỆU Trong năm gần đây, với phát triển vượt bậc khoa học máy tính, xử lý ảnh có bước phát triển định Xử lý ảnh áp dụng nhiều lĩnh vực khác y học, vật lý, hóa học, quân sự, giải trí nhiều lĩnh vực khác nhau… Phần lớn người thu nhận thông tin thị giác, cụ thể hình ảnh Vì xử lý ảnh vấn đề thiếu quan trọng để thu hình ảnh tốt hơn, đẹp nhằm đáp ứng yêu cầu thông tin khác người nhận Các phương pháp xử lý ảnh ban đầu nâng cao chất lượng phân tích ảnh Qua nhiều năm phát triển phương pháp cải tiến để kết tốt Song song giá máy ảnh kỹ thuật số ngày giảm nên số lượng ảnh chụp lại ngày tăng phổ biến rộng rãi với người Tuy nhiên có phận không nhỏ máy ảnh kỹ thuật số có độ phân giải chưa cao so với máy ảnh Ảnh chụp từ loại máy ảnh thường bị hiệu ứng cưa Nguyên nhân số lượng điểm ảnh CCD (Charge Coupled Device) sử dụng máy ảnh kỹ thuật số thấp để giảm chi phí sản xuất Các phương pháp xử lý ảnh cải thiện để thay cho chi phí sản xuất Từ lý trên, em chọn đề tài “Siêu độ phân giải cho hình ảnh sử dụng phương pháp hồi quy hạt nhân hửu hướng” cho nghiên cứu II TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Có nhiều thuật toán xử lý ảnh nhằm nâng cao độ phân giải xây dựng giới Tuy nhiên Việt Nam xử lý ảnh đưa vào giảng dạy bậc đại học khoảng thời gian gần Việc nghiên cứu, xây dựng phát triển thuật toán lĩnh vực xử lý ảnh vấn đề ngày quân tâm nhiều Đã có số thuật toán bạn sinh viên trường đại học nghiên cứu như: nội suy tuyến tính, truy hồi…Tuy nhiên kết chưa tối ưu ảnh đầu bị nhiễu cưa, bị mờ… Bộ môn Khoa Học Máy Tính => Hình 11: Ý tưởng kỹ thuật Single – frame II - Trong đề tài em theo hướng Single-frame TỔNG QUAN VỀ CÔNG CỤ LẬP TRÌNH (QT CREATOR) Qt Creator IDE programmer ngày ưa chuộng hỗ trợ mạnh lập trình giao diện, tương tác Database, Graphics…Điểm bật IDE Cross-platform, chạy hệ điều hành, bao gồm: Mac, Linux, Windows Hình 12: Logo Qt Creator - III - Trong đề tài tập trung sử dụng gói thư viện cung cấp sẵn Qt, thư viện OpenCV số hàm bổ sung, sửa đổi, để giải vấn đề đặt Ngôn ngữ lập trình: C++ GIỚI THIỆU VỀ THƯ VIỆN OPENCV OpenCV (Open Source Computer Vision) thư viện mã nguồn mở thị giác máy tính với 500 hàm 2500 thuật toán tối ưu xử lý ảnh, vấn đề liên quan tới thị giác máy tính OpenCV thiết kế cách tối ưu, sử dụng tối đa sức mạnh dòng chip đa lõi…để thực phép tính toán thời gian thực, nghĩa tốc độ đáp ứng đủ nhanh cho ứng dụng thông thường OpenCV thư viện thiết 18 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - - kế để chạy nhiều tảng khác (cross-patform), nghĩa chạy nhiều hệ điều hành Window, Linux, Mac, IOS…Việc sử dụng thư viện OpenCV tuân theo quy định sử dụng phần mềm mã nguồn mở BSD sử dụng thư viện cách miễn phí cho mục đích phi thương mại lẫn thương mại Năm 2006 phiên OpenCV 1.0 công bố thức dựa giao diện C, cấu trúc ảnh số dựa cấu trúc IPllmage Tháng 10 năm 2009, OpenCV hệ thứ hai đời (2.0), phiên có giao diện C++ cấu trúc ảnh số, ma trận dựa cấu trúc cv::Mat, có nhiều điểm khác biệt so với phiên thứ Việc viết dòng lệnh để thực chức OpenCv 2.0 dễ dàng nhiều so với OpenCV 1.0, phần giao diện C++ có phần dễ hiểu so với C, phần hàm OpenCV 2.0 tối ưu hóa nhiều bước trung gian không cần thiết mặt giao diện người sử dụng IV THUẬT TOÁN HỒI QUY HẠT NHÂN - Hồi quy hạt nhân thuật toán Single-frame - Hàm hồi quy hạt nhân cho công thức sau: (1) - - Trong đó: + z hàm hồi quy Hiện chưa tính trực tiếp + 𝑦𝑖 mẫu bị nhiễu tương ứng vị trí xi + P toàn số mẫu xung quanh vị trí x Hàm hồi quy z( ) khai triển theo công thức Taylor sau: (2) - Trong đó: + ∇ ma trận Gradien hàng cột (3) Định nghĩa Gradien: Giả sử 𝑓 hàm số từ ℝ𝑛 đến ℝ nghĩa 𝑦 = 𝑓(𝑥1 , … , 𝑥𝑛 ) gradien vecto cột mà thành phần đạo hàm theo biến 𝑓 19 Bộ môn Khoa Học Máy Tính + ℋ ma trận Hessian hàng cột Định nghĩa Hessian: Ma trận Hessian ma trận vuông đạo hàm phần bậc hai hàm số, biểu thị độ cong hàm số nhiều biến Cho hàm số thực 𝑓(𝑥1 , 𝑥2 , … , 𝑥𝑛 ), tất đạo hàm phần bậc hai 𝑓 ma trận 𝐻 (𝑓)𝑖𝑗 (𝑥) = 𝐷𝑖 𝐷𝑗 𝑓(𝑥) với 𝑥 = (𝑥1 , 𝑥2 , … , 𝑥𝑛 ) 𝐷𝑖 toán tử đạo hàm với thành phần thứ 𝑖 ma trận Hessian trở thành: (4) + Vech phép toán half-vectorization Ta có: (5) Ví dụ: ma trận x - => 𝛽0 z(x) (6) Vì thuật toán dựa thể tín hiệu cục bộ, nên ta lựa chọn phương pháp ước lượng tham số {βn}Nn = cách sử dụng tất mẫu lân cận {yi} Pi = có chất lượng tốt so với mẫu xa Công thức bình phương nhỏ giúp ta giải vấn đề (7) Trong đó: (8) 20 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - - N thứ tự hàm hồi quy K hàm hạt nhân Hàm đối xứng qua tâm Hi ma trận làm mịn (2 x 2) Nó qua điểm mà hàm hạt nhân qua Để tính ma trận làm mịn cách đơn giản ta tính Hi = h*I cho mẫu, h tham số làm mịn toàn cục Kết hàm hạt nhân vấn đề quan trọng việc xác định chất lượng tín hiệu Nếu không quan tâm đến thứ tự hồi quy số chiều hàm hồi quy, viết lại trọng số hàm bình phương nhỏ (9) Với (10) (11) (12) Diag ma trận đường chéo Với phân tích ta tối ưu hóa công thức ước lượng bình phương nhỏ sau: (13) Và giá trị 𝛽0 kết hợp tuyến tính trọng số mẫu lân cận (14) Với e vector cột có phần tử 1, phần tử lại 0.W hàm tính trọng số xem gần giống hàm z ban đầu ta cần tìm Khi N = ta có: (15) 21 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Đây gọi công thức ước lượng Nadaraya-Watson (nwe) Công thức hạn chế luôn kết hợp tuyến tính cục mẫu lân cận Để khắc phục hạn chế tìm hiểu hàm Steering Kernel V HỒI QUY HẠT NHÂN STEERING Hồi quy hạt nhân Steering dựa ý tưởng tập hợp mẫu bị nhiễu cục (không liên tục) cách phân tích giá trị pixel khác chỗ chuyển thông tin hàm nội suy hạt nhân để xây dựng lại hình dạng kích thước Xét ma trận làm mịn Hi trường hợp trước tích vô hướng mẫu xét tham số toàn cục h Điều dẫn đến trọng số hạt nhân có hiệu lực dọc theo hướng x1 x2 Tuy nhiên tính xác ma trận hàm hạt nhân nắm bắt cấu trúc cục Chính xác định nghĩa ma trận làm mịn ma trận đối xứng - - (16) Đây ma trận steering cho mẫu yi Ma trận Ci ước tính ma trận phương sai cục vùng lân cận vector gradient Một ước tính đơn giản ma trận tính sau: - (17) Với (18) - Trong 𝑧𝑥1 , 𝑧𝑥2 kết hàm nội suy hạt nhân với đầu vào trục x1 x2 P số lượng mẫu phân tích cục xung quanh vị trí lấy mẫu xi Tuy nhiên ước tính đơn giản nhìn chung không ổn định Vì ta sử dụng kết việc phân rã ma trận Ji (SVD) - Với (19) (20) 22 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Các vector chứa thông tin trực tiếp định hướng cấu trúc cục bộ, giá trị đơn lẻ tương ứng với biểu diễn chất lượng định hướng tương ứng Sử dụng giá trị vector đơn lẻ tìm ước tính ổn định ma trận phương sai Với (21) (22) Các thông số ƍ 𝛾𝑖 kéo dài mở rộng quy mô tham số, 𝜆′ 𝜆′ ′ “quy tắc” thông số tương ứng nhằm làm giảm nhiễu hạn chế mẫu 𝛾𝑖 Tham số 𝛼 gọi độ nhạy cấu trúc VI - - LỰA CHỌN CÁC THAM SỐ CHO HỒI QUY HẠT NHÂN Các tham số có vai trò quan trọng hồi quy hạt nhân + N thứ tự hồi quy + h thông số làm mịn + α độ nhạy thuật toán N h kiểm soát cân phương sai độ lệch ma trận làm mịn Ci N lớn, h nhỏ tạo nên phương sai cao độ lệch nhỏ Cấu trúc độ nhạy α nằm khoảng (0 ≤ 𝛼 ≤ 0.5) định kích thước ma trận làm mịn qua xung quanh mẫu Nếu mong muốn giảm nhiểu tốt nên điều chỉnh số α lớn tốt (α ≤ 0.5) Ở vị trí phẳng, nằm xa biên, trọng lượng hạt nhân đồng cho kết khử nhiễu tốt 23 Bộ môn Khoa Học Máy Tính => Hình 13: Ảnh nhiễu - Hình 14: Ảnh kết Điểm cốt lỗi thuật toán nâng cao độ phân giải cho hình ảnh Để làm điều tốt nên chọn α bé tốt (α ≥ 0) Nó giữ lại khôi phục cấu trúc vị trí biên tốt => Hình 15: Ảnh độ phân giải thấp Hình 16: Ảnh kết VII - - CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ PSNR PSNR (Pear signal-to-noise ratio) thuật ngữ dùng để tính tỉ lệ giá trị lượng tối đa tín hiệu lượng nhiễu ảnh hưởng đến độ xác thông tin Bởi có nhiều tín hiệu có phạm vi biến đổi rộng nên PSNR thường biểu diễn đơn vị logarithm decibel PSNR sử dụng để đo chất lượng tín hiệu khôi phục thuật toán nén ảnh có liệu Tín hiệu trường hợp liệu gốc, nhiễu lỗi xuất 24 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - nén Khi so sánh thuật toán nén thường dựa vào cảm nhận gần người liệu khôi phục, số trường hợp liệu khôi phục thuật toán dường có chất lượng tốt khác, có giá trị PSNR thấp (thông thường PSNR cao chất lượng liệu khôi phục tốt) Có nhiều cách định nghĩa số PSNR Tuy nhiên cách đơn giản thông qua số MSE (mean squared error) dùng cho ảnh chiều có kích thước m x n I K ảnh gốc ảnh khôi phục tương ứng: (23) Từ PSNR tính sau: (24) - - - Ở MAXI giá trị tối đa pixel ảnh Khi pixels biểu diễn bits, giá trị 255 Trường hợp tổng quát, tín hiệu biểu diễn B bits đơn vị lấy mẫu MAXI 2B – Với ảnh màu có giá trị RGB pixel, thuật toán cho PSNR tương tự ngoại trừ việc tính MSE tổng giá trị (tính kênh màu) chia cho kích thước ảnh chia cho Giá trị thông thường PSNR nén ảnh nằm từ 20 đến 50 Db, giá trị cao tốt Giá trị chấp nhận truyền tín hiệu không dây có tổn thất khoảng từ 20Db đến 25Db CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG I GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH Dựa vào sở lý thuyết nghiên cứu chương trình viết ngôn ngữ C++ IDE Qt Creator sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV chương trình làm để đáp ứng nhu cầu làm tăng độ phân giải ảnh Giao diện đơn giản dễ sử dụng 25 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Hình 17: Giao diện chương trình CÁC CHỨC NĂNG CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH Mở ảnh Khi ta chọn button Mở ảnh, cửa sổ dialog cho phép ta tìm kiếm file ảnh cần mở, sau tìm file ảnh chọn Open, địa file ảnh load lên ineEdit Ảnh đầu vào Từ ta sử dụng chức chương trình II - Hình 18: Giao diện cửa sổ Mở ảnh 26 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Giảm độ phân giải - - - Để chức giảm độ phân giải hoạt động ta phải nhập vào ô lineEdit Nhập r số nguyên chẵn Số nguyên số lần mà ta muốn giảm chất lượng ảnh đầu vào Khi ta nhấn vào button giảm độ phân giải chương trình mở cửa sổ chứa kết ảnh sau giảm chất lượng Hình 19: Giao diện cửa sổ ảnh giảm độ phân giải (128 X 128) Ngoài chương trình mở MessageBox hiển thị thông tin kích thước (chiều dài chiều rộng) ảnh xử lý Hình 20: MessageBox hiển thị kích thước ảnh SKR - Chức SKR hàm hồi quy hạt nhân mà ta xây dựng trên, chức lấy kết giảm độ phân giải để xử lý Khi ta nhấn vào button SKR chương trình mở cửa sổ chứa kết ảnh sau tăng độ phân giải Độ phân giải tăng lên độ phân giải ảnh giảm độ phân giải nhân với r (trong ô “Nhập r”) 27 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - Hình 21: Cửa sổ hiển thị kết ảnh SKR Kèm theo ảnh kết số PSNR ảnh gốc ảnh hiển thị góc bên trái ảnh Chỉ số PSNR tính kích thước ảnh gốc ảnh hiển thị Ngoài chương trình mở MessageBox hiển thị thông tin kích thước (chiều dài chiều rộng) ảnh xử lý thời gian thực hàm SRK Hình 22: MessageBox hiển thị kích thước ảnh thời gian thực 28 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Nội suy song khối - - - Tương tự chức SKR xây dựng Tuy nhiên hàm thư viện OpenCV hỗ trợ sẵn, mục đích để so sánh kết xử lý với hàm SKR Khi ta nhấn vào button Nội suy chương trình mở cửa sổ chứa kết ảnh sau tăng độ phân giải Độ phân giải tăng lên độ phân giải ảnh giảm độ phân giải nhân với r (trong ô “Nhập r”) Kèm theo ảnh kết số PSNR ảnh gốc ảnh hiển thị góc bên trái ảnh Hình 23: Cửa sổ hiển thị kết thuật toán nội suy-bicubic Ngoài chương trình mở MessageBox hiển thị thông tin kích thước (chiều dài chiều rộng) ảnh xử lý Hình 24: MessageBox hiển thị kích thước ảnh 29 Bộ môn Khoa Học Máy Tính  KẾT QUẢ THỐNG KÊ Sau thực nhiều lần so sánh số PSNR thuật toán hồi quy hạt nhân với thuật toán nội suy song khối ta có kết sau: CHỈ SỐ PSNR Nội suy SKR 40 35 30 25 20 15 10 5 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Hình 25: Biểu đồ so sánh số PSNR 30 Bộ môn Khoa Học Máy Tính KẾT LUẬN Kết đạt đề tài: - - - - Đề tài tập trung nghiên cứu tổng quan lý thuyết xử lý ảnh số, giới thiệu số toán xử lý ảnh, xây dựng giải thuật lập chương trình minh họa cho thuật toán nâng cao độ phân giải ảnh Đề tài hoàn thành mục tiêu nội dung nghiên cứu đề bao gồm khái quát thành phần hệ thống xử lý ảnh, khái niệm vấn đề liên quan… Kết đề tài làm tài liệu giúp cho việc nghiên cứu, tìm hiểu lý thuyết xử lý ảnh số trực quan, sinh động dễ tiếp thu hơn, tạo tiền đề cho việc xây dựng chương trình xử lý ảnh tốt ứng dụng khoa học sống Một số hạn chế đề tài: Do thuật toán chương trình liên quan nhiều kiến thức toán cao cấp nên việc xây dựng tối ưu gặp nhiều khó khăn Do kỹ lập trình chưa cao nên số code xử lý chương trình chưa tối ưu, gây lãng phí nhớ, tốc độ xử lý chương trình Giới hạn việc xử lý ảnh mức xám Giao diện chưa bắt mắt Hướng phát triển đề tài: - Nghiên cứu tối ưu mã code để cải thiện tốc độ chất lượng chương trình Phát triển xử lý ảnh màu Cập nhật giao diện, thân thiện với người dùng 31 Bộ môn Khoa Học Máy Tính TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hiroyuki Takeda, Peyman Milanfar, Matan Protter, Michael Elad Super-resolution without Explicit Subpixel Motion Estimation [2] H Takeda, S Farsiu, and P Milanfar, Kernel regression for image processing and reconstruction IEEE Transactions on Image Processing, vol 16, no 2, pp 349–366, February 2007 [3] Phạm Nguyên Khang Slide, Giáo trình xử lý ảnh [4] Webside thư viện Qt creator: http://qt-project.org// [5] Webside thư viện OpenCV: http://docs.opencv.org// [6] Webside: https://vi.wikipedia.org// 32 [...]... chiều Hình 7: Các pixel nằm cạnh nhau 7 Các thuật toán siêu độ phân giải - Siêu độ phân giải (Super Resolution) là kỹ thuật nâng cao độ phân giải của ảnh Có 2 hướng cho kỹ thuật này: 16 Bộ môn Khoa Học Máy Tính Hình 8: Ảnh độ phân giải 512 x 512 Hình 9: Ảnh độ phân giải 171 x 171 + Multi - frame: sử dụng nhiều điểm ảnh từ nhiều hình ảnh có độ phân giải thấp để đưa ra được ảnh kết quả có độ phân giải. .. sẽ lấy kết quả giảm độ phân giải để xử lý Khi ta nhấn vào button SKR chương trình sẽ mở một cửa sổ mới chứa kết quả của ảnh sau khi được tăng độ phân giải Độ phân giải được tăng lên bằng độ phân giải của ảnh giảm độ phân giải nhân với r (trong ô “Nhập r”) 27 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - Hình 21: Cửa sổ hiển thị kết quả của ảnh SKR Kèm theo ảnh kết quả là chỉ số PSNR của ảnh gốc và ảnh đang hiển thị ở... ảnh sau khi được tăng độ phân giải Độ phân giải được tăng lên bằng độ phân giải của ảnh giảm độ phân giải nhân với r (trong ô “Nhập r”) Kèm theo ảnh kết quả là chỉ số PSNR của ảnh gốc và ảnh đang hiển thị ở góc trên bên trái của ảnh Hình 23: Cửa sổ hiển thị kết quả của thuật toán nội suy-bicubic Ngoài ra chương trình sẽ mở một MessageBox hiển thị thông tin kích thước (chiều dài và chiều rộng) của ảnh. .. liệu trong ảnh + Ảnh GIF bị giới hạn bởi số màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnh JPEG không giới hạn số màu mà chúng sử dụng Ảnh WMF(Windows Metafiles): là một tập hợp các lệnh GDI dùng để mô tả ảnh và nội dung ảnh Có nhiều ưu điểm khi sử dụng ảnh WMF: kích thước file WMF nhỏ và ít phụ thuộc vào thiết bị hiển thị hơn so với ảnh Bitmap 6 Độ phân giải của ảnh - - Độ phân giải của máy chụp ảnh số thường... biên, trọng lượng hạt nhân đồng đều hơn sẽ cho kết quả khử nhiễu rất tốt 23 Bộ môn Khoa Học Máy Tính => Hình 13: Ảnh nhiễu - Hình 14: Ảnh kết quả Điểm cốt lỗi của thuật toán là nâng cao độ phân giải cho hình ảnh Để làm điều này được tốt hơn chúng ta nên chọn α càng bé càng tốt (α ≥ 0) Nó sẽ giữ lại và khôi phục cấu trúc ở những vị trí biên tốt hơn => Hình 15: Ảnh độ phân giải thấp Hình 16: Ảnh kết quả VII... hoặc một kết luận nào đó về ảnh đầu vào I Ảnh “tốt” hơn Ảnh đầu vào Các phép xử lý ảnh Kết luận Hình 1: Quá trình xử lý ảnh Như vậy mục tiêu của xử lý ảnh có thể chia ra làm 3 hướng cơ bản như sau: Xử lý ảnh ban đầu để cho ra một ảnh mới tốt hơn theo một mong muốn của người dùng - Phân tích ảnh để thu nhận một thông tin nào đó giúp cho việc phân loại và nhận biết ảnh - Từ ảnh đầu vào mà có những nhận... nhau sao cho ba chấm màu RGB (đỏ-lục-lam) ghép lại thành một chấm có đủ màu Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh (pixel) được ấn định trên một ảnh số được hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo... file ảnh sẽ được load lên ineEdit Ảnh đầu vào Từ đó ta có thể sử dụng các chức năng tiếp theo của chương trình II - Hình 18: Giao diện cửa sổ Mở ảnh 26 Bộ môn Khoa Học Máy Tính 2 Giảm độ phân giải - - - Để chức năng giảm độ phân giải được hoạt động ta phải nhập vào ô lineEdit Nhập r một số nguyên chẵn Số nguyên này là số lần mà ta muốn giảm chất lượng của ảnh đầu vào Khi ta nhấn vào button giảm độ phân. .. Interchange Format): Ảnh GIF được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thay đổi Nó được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít màu, ví dụ như là ảnh hoạt hình hoặc là những bức vẽ với nhiều đường thẳng File ảnh GIF là những ảnh Bitmap được nén lại Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG: 15 Bộ môn Khoa Học Máy Tính - + Ảnh GIF nén lại theo cách giữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khi ảnh JPEG nén... phân giải cao Các thuật toán tiêu biểu cho kỹ thuật này là: truy hồi, nội suy song tuyến tính… + + + => + Hình 10: Ý tưởng của kỹ thuật Multi - frame + Single - frame: chỉ sử dụng một ảnh có độ phân giải thấp để đưa ra ảnh kết quả có độ phân giải cao Có nhiều thuật toán cho kỹ thuật này như: nội suy tuyến tính, Patch Based Blind Image… 17 Bộ môn Khoa Học Máy Tính => Hình 11: Ý tưởng của kỹ thuật Single ... sản xuất Các phương pháp xử lý ảnh cải thiện để thay cho chi phí sản xuất Từ lý trên, em chọn đề tài Siêu độ phân giải cho hình ảnh sử dụng phương pháp hồi quy hạt nhân hửu hướng cho nghiên cứu... chứa kết ảnh sau tăng độ phân giải Độ phân giải tăng lên độ phân giải ảnh giảm độ phân giải nhân với r (trong ô “Nhập r”) Kèm theo ảnh kết số PSNR ảnh gốc ảnh hiển thị góc bên trái ảnh Hình 23:... HỌC MÁY TÍNH Đề tài SIÊU ĐỘ PHÂN GIẢI CHO HÌNH ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI HẠT NHÂN HỮU HƯỚNG Người hướng dẫn Ths Phạm Nguyên Hoàng Cần Thơ, 05/2015 Sinh viên thực Võ Hoàng Nhân Mã số: 1111502