Nghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tử (Luận án tiến sĩ)

Nghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tửNghiên cứu nâng cao tương phản ánh theo tiếp cận Đại số gia tử

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆVIỆT NAM

H ỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

NGUY ỄN VĂN QUYỀN

Hà Nội –2018

Trang 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆVIỆT NAM

H ỌC VIỆN KHOA VÀ CÔNG NGHỆ

NGUY ỄN VĂN QUYỀN

Trang 3

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả

Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào Việc tham

khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham

khảo đúng quy định

Tác giảluận án

Nguyễn Văn Quyền

Trang 4

LỜI CẢM ƠN

Luận án được hoàn thành dưới sự hướng dẫn tận tình của TS Trần Thái Sơn và PGS.TS Nguyễn Tân Ân Lời đầu tiên, xin bày tỏ lòng kính trọng và

biết ơn sâu sắc tới hai Thầy

Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TSKH Nguyễn Cát Hồ, TS Ngô Hoàng Huy đã đóng góp những ý kiến quý báu cả về học thuật và kinh nghiệm nghiên cứu giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Học viện Khoa học và Công

nghệ, Bộ phận quản lý nghiên cứu sinh - Học viện Khoa học và Công nghệ đã

tạo mọi điều kiện thuận lợi trong quá trình hoàn thành và bảo vệluận án

Xin cảm ơn các đồng nghiệp tại Phòng Nhận dạng và Công nghệ tri

thức, Viện Công nghệ Thông tin đã đóng góp những ý kiến thiết thực để tôi

hiệu chỉnh lại các tiếp cận nghiên cứu của mình

Xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Hải Phòng, các đồng nghiệp tại Phòng Quản lý sau đại học – Trường Đại học Hải Phòng đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong công tác để tôi có thời gian tập trung nghiên cứu

và thực hiện luận án

Đặc biệt tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Cha, Mẹ, Vợ và các anh,

chị em trong gia đình, những người luôn dành cho những tình cảm nồng ấm

và sẻ chia những lúc khó khăn trong cuộc sống, luôn động viên giúp đỡ tôi trong quá trình nghiên cứu Luận án cũng là món quà tinh thần mà tôi trân

trọng gửi tặng đến các thành viên trong Gia đình

Tôi xin trân trọng cảm ơn!

Trang 5

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN I

LỜI CẢM ƠN II

MỤC LỤC III DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU VI DANH MỤC CÁC BẢNG IX DANH MỤC HÌNH VẼ X

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu của luận án 10

3 Phương pháp và nội dung nghiên cứu 10

4 Cấu trúc luận án 11

5 Kết quả đạt được của luận án 12

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO ĐỘ TƯƠNG PHẢN ẢNH VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬGIẢI HỆLUẬT MỜ 13

1.1 Đại số gia tử: một số vấn đề cơ bản 13

1.1.1 Các khái niệm cơ bản về đại số gia tử 13

1.1.2 Vấn đề định lượng ngữ nghĩa trong đại số gia tử 15

1.1.3 Phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên ĐSGT 23

1.2 Khả năng xấp xỉ hàm của phương pháp HA-IRMd và ứng dụng 24

1.2.1 Khả năng xấp xỉ hàm 24

1.2.2 Ứng dụng việc xấp xỉ hàm trong xây dựng luật 26

1.2.3 Phương pháp lập luận tối ưu dựa trên ĐSGT 27

1.2.4 Hệ tham số của phương pháp nội suy gia tử 28

1.3 Tổng quan về nâng cao độ tương phản ảnh 30

1.3.1 Tăng cường độ tương phản ảnh dựa trên logic mờ 30

1.3.2 Một số thuật toán tăng cường theo tiếp cận mờ 30

Trang 6

1.4 Một số thuật toán nâng độ sáng tối của điểm ảnh 35

1.4.1 Toán tử tăng cường 35

1.4.2 Tăng cường với toán tử Hyperbol 36

1.4.3 Tăng cường dựa trên suy diễn hệ luật mờ (Fuzzy rule) 37

1.4.4 Một số độ đo chất lượng tăng cường ảnh 38

1.5 Thuật toán nâng cao độ tương phản ảnh của Cheng 38

1.6 Các chỉ số đánh giá 41

1.7 Tập dữ liệu thực nghiệm 43

CHƯƠNG 2 BIẾN ĐỔI ẢNH ĐA KÊNH VÀ XÂY DỰNG HÀM BIẾN ĐỔI CHỮ S THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAOĐỘ TƯƠNG PHẢN ẢNH ĐA KÊNH 44

2.1 Biến đổi ảnh đa kênh 45

2.1.1 Ước lượng nhiều dải động mức xám dựa vào phân cụm mờ FCM 45

2.1.2 Lược đồ xám mờ với phân cụm FCM 46

2.1.3 Ước lượng nhiều dải động mức xám dựa vào lược đồ xám mờ 48

2.1.4 Biến đổi kênh ảnh 50

2.1.5 Nâng cao độ tương phản ảnh kết hợp với biến đổi ảnh 51

2.1.6 Thử nghiệm phép biến đổi mờ hóa ảnh sử dụng thuật toán 2.2 53

2.2 Thiết kế hàm biến đổi độ xám dạng chữ S với tiếp cận mờ 57

2.2.1 Đánh giá việc xây dựng hàm biến đổi mức xám dạng chữ S 58

2.2.2 Xây dựng toán tử tăng cường dựa trên đại số gia tử 61

2.2.3 Thực nghiệm 67

2.2.4 So sánh với kết quả của các phương pháp gián tiếp 70

2.3 Kết quả khác 75

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG ĐỘ ĐO THUẦN NHẤT MỚI THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO ĐỘ TƯƠNG PHẢN ẢNH ĐA KÊNH 78

3.1 Xây dựng độ đo thuần nhất 78

Trang 7

3.1.1 Độ thuần nhất của Cheng 78

3.1.2 Độ đo thuần nhất với toán tử t-norm 80

3.1.3 Xây dựng độ đo thuần nhất với tiếp cận ĐSGT 82

3.2 Nâng cao độ tương phản ảnh mầu với độ đo thuần nhất đề xuất 89

3.3 Thực nghiệm 93

3.3.1 Tính độ thuần nhất kênh ảnh 93

3.3.2 Đánh giá độ đo HA-HRM 94

3.4 Các kết quả và luận giải 94

KẾT LUẬN 101

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNGBỐ 102

TÀI LIỆU THAM KHẢO 103

PHỤ LỤC 112

Trang 8

ACO Ant Colony Optimization

T ối ưu đàn kiế n

(Bộ nhớ kết hợp mờ)FCM Fuzzy C-mean

(Thu ật toán phân cụ m m ờ C-mean)FMCR Fuzzy multiple conditional reasoning

(H ệ m ờ đa điề u ki ệ n)

HA Hedge algebra

(Đạ i s ố gia t ử )HA-IRMd Hedge Algebras-based Interpolative Reasoning Method

(Phương pháp lậ p lu ậ n n ộ i suy d ựa trên đạ i s ố gia t ử )HA-HRM Hedge Algebras – Homogeneity Measure

HE Histogram equalization

(Cân b ằng lược đồ xám)HIS Hệbiểu diễn mầu HIS

HSV Hệbiểu diễn mầu HSV (Hue, Saturation, Value)

NINT New Intensifycation

RGB Hệbiểu diễn mầu RGB (Red, Green, Blue)

SAM Semantic Associative Memory

(Bộ nhớ kết hợp ngữ nghĩa)SQMs Ánh xạ định lượng ngữ nghĩa

YIQ Hệbiểu diễn mầu YIQ

Trang 9

Ký hiệu

Ký hiệu Tên đầy đủ

I Ảnh đa kênh nói chung

M, N MxN là kích thước theo pixel của ảnh đầu vào

K kênh ảnh {I1,I2,…,IK} của ảnh I

IR,IG,IB Kênh ảnh R, G và B của ảnh mầu trong biểu diễn mầu RGB

IS,IH,IV Kênh ảnh H, S và V của ảnh mầu trong biểu diễn mầu HSV

K Số kênh ảnh cần xử lý của ảnh đầu vào

fcut fcutÎ(0, 1):Tham số xác định C dải động mức xám của một

kênh ảnh

ij Giá trị trung bình mức xám tại điểm ảnh (i, j)

Giá trị mức xám không thuần nhất tại điểm ảnh (i, j)

Độ xám tại điểm ảnh (i, j)

Độ tương phản tại điểm ảnh (i, j)

eij Giá trị cường độ biên tại điểm ảnh (i, j)

vij Độ lệch chuẩn mức xám lấy tại lân cận điểm ảnh gij

R 4,ij Moment bậc 4 tại điểm ảnh (i, j)

H ij Giá trị entropy đại điểm ảnh (i, j)

Trang 10

i j Đo độ thuần nhất tại điểm ảnh (i, j)

Giá trịkết nhập dạng f(Eij, Hij, Vij, R4,ij) tại điểm ảnh (i, j)

i j Số mũ khuếch đại tại điểm ảnh (i, j)

CM Chỉ số độ tương phản ảnh trực tiếp

AX ĐSGTtuyến tính

AX ĐSGT tuyến tính đầy đủ

(h), fm(x) Độ đo tính mờ gia tử h và của hạng từ x

u Giá trị định lượng theo điểm của giá trị ngôn ngữ

Khoảng tính mờ của giá trị ngôn ngữ

T tÎ(0, 1): Tham số của phép nâng độ khuếch đại

K Số kênh ảnh cần xử lý của ảnh đầu vào

C Số cụm cần phân cụm của tổ hợp kênh ảnh đầu vào

tục phân cụm FCM

fcut fcutÎ(0, 1): Tham số xác định C dải động mức xám của một

kênh ảnh

Trang 11

2.2 Bảng kết quả so sánh các chỉ số khách quan giữa thuật

toán trong[17] và thuật toán đềxuất

67

2.3 So sánh kết quả phép nâng cao ĐTP ảnh mởrộng của Hint

(%) và của Cheng áp dụng cho ảnh mầu RGB và HSV

69

2.4 Giá trị chỉ số Eavg và Havg của ảnh đầu ra khi áp dụng Hint

và bốn phương pháp gián tiếp của 27 ảnh trong biểu diễn

mầu HSV, trong đó các giá trịtốt nhất được in đậm

70

3.1 Các phép kết nhậpgiá trị địa phương khácnhau 823.2 Mối quan hệdấu của các gia tử 843.3 Bảng giá trị độ đo tính mờ và SQM tương ứng với AG,

AE, AT

84

3.4 Bảng giá trị tính toán minh họa độ đo tính mờ và SQM

tương ứng với AG, AE, AT

3.8 Giá trị chỉ số CMG cho từng ảnh và các phương pháp kết

nhậpđểtạo giá trịthuần nhất

95

3.9 Giá trịchỉsốCMBcho từng ảnh và các phương pháp kết

96

3.10 Giá trị chỉ số Eavg cho từng ảnh và các phương pháp kết

96

3.11 Giá trị chỉ số Havg cho từng ảnh và các phương pháp kết

97

Trang 12

1.4 (a) Ảnh gốc, (b), (d) biểu diễn mờvới toán tửINT của kênh

R,G và B tương ứng

32

1.5 Phân cụm FCM với C = 5 cụm, (a) ảnh gốc, (b)-(g) ảnh ma trận

độ thuộc cụm số 1 {µi,j,1} -5 {µi,j,5}

Trang 13

toán 2.2

56

2.8 Dạng hàm biến mức xám chữ S trong các phép NCĐTP 572.9 Một số thử nghiệm nâng cao ĐTP cho ảnh mầu tiếp cận sử

2.12 (a) Hàm thuộc của tập mờ dark, bright, gray và (b) hàm

thuộc của tập mờdarker, brighter.

xám đầu vào-đầu ra đã chuẩn hóa về đoạn [0, 1], độ sáng

xung quanh q =0.6, βX= 0.6, x = 0.5, t = 0.5

65

2.18 Kết quả của [17] cho ảnh #2 682.19 Kết quả của Hint sửdụng FCM 5 cụm 682.20 Kết quả sửdụng Curvelet [66] 682.21 Kết quả sửdụng Hint với FCM 5 cụm 682.22 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I02 trong tập dữ liệu ảnh TID2013

là kết quảcủa các toán tử được quan sát bằng mắt người

72

Trang 14

2.23 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I10 trong tập dữ liệu ảnh TID2013

73

2.24 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I24 trong tập dữ liệu ảnh TID2013

73

2.25 Kết quả nâng cao ảnh nghệ thuật của Họa sỹ Dương Quốc

Định sửdụng các thuật toán gián tiếp và Hint

74

75

3.1 Độ thuần nhất tính theo công thức gốc (3.1) (a) [9] Ảnh

nâng cao độ tương phản kênh R,G và B sử dụng công thức (3.1) (b)

79

3.2 {Hij}(a) {Vij} (b) 3 kênh R, G và B với ảnh #5 793.3 Độ thuần nhất tính theo công thức (3.2) (a) Ảnh nâng cao

99

Trang 15

Luận án đầy đủ ở file: Luận án Full

Định dạng
Số trang	139
Dung lượng	455,35 KB
File đính kèm	Luận án Full.rar (4 MB)