I. Giới thiệu
Đồ Án Tốt Nghiệp này tập trung vào việc tối ưu xử lý khử sương để cải thiện hiệu suất của các ứng dụng nhận diện đối tượng trong điều kiện thời tiết xấu. Sương mù là hiện tượng phổ biến gây giảm tầm nhìn và làm mờ hình ảnh, ảnh hưởng nghiêm trọng đến các hệ thống như xe tự lái, giám sát an ninh và robot ngoài trời. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một thuật toán khử sương hiệu quả, có khả năng xử lý thời gian thực và tích hợp với các hệ thống nhận diện đối tượng hiện có. Nghiên cứu này sử dụng công nghệ máy học và phân tích hình ảnh để tối ưu hóa quá trình khử sương, đảm bảo hình ảnh rõ nét và chi tiết.
1.1 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của Đồ Án Tốt Nghiệp là phát triển một thuật toán khử sương dựa trên Dark Channel Prior (DCP) và anisotropic diffusion để cải thiện chất lượng hình ảnh. Thuật toán này được thiết kế để xử lý các mật độ sương khác nhau, bảo toàn chi tiết hình ảnh và tăng cường độ tương phản. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đánh giá hiệu suất của thuật toán thông qua các chỉ số như PSNR, SSIM và độ chính xác nhận diện đối tượng.
1.2 Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc phát triển và tối ưu hóa thuật toán khử sương, đánh giá hiệu suất thông qua các thử nghiệm thực tế và so sánh với các phương pháp hiện có. Nghiên cứu cũng tập trung vào khả năng xử lý thời gian thực của thuật toán, đảm bảo tính khả thi trong các ứng dụng thực tế như xe tự lái và giám sát an ninh.
II. Kiến thức nền tảng
Chương này cung cấp các kiến thức cơ bản về mô hình tán xạ vật lý và các phương pháp khử sương hiện có. Mô hình tán xạ vật lý mô tả cách ánh sáng bị tán xạ và hấp thụ bởi các hạt sương, gây ra hiện tượng mờ ảnh. Dark Channel Prior (DCP) là một phương pháp phổ biến trong xử lý hình ảnh, dựa trên quan sát rằng trong hầu hết các hình ảnh không có bầu trời, ít nhất một kênh màu có giá trị cường độ thấp. Phương pháp này được sử dụng để ước tính bản đồ truyền dẫn và loại bỏ sương mù.
2.1 Mô hình tán xạ vật lý
Mô hình tán xạ vật lý mô tả cách ánh sáng bị tán xạ và hấp thụ bởi các hạt sương, gây ra hiện tượng mờ ảnh. Mô hình này là cơ sở để phát triển các thuật toán khử sương, giúp tái tạo hình ảnh gốc từ hình ảnh bị mờ do sương.
2.2 Dark Channel Prior DCP
Dark Channel Prior (DCP) là một phương pháp phổ biến trong xử lý hình ảnh, dựa trên quan sát rằng trong hầu hết các hình ảnh không có bầu trời, ít nhất một kênh màu có giá trị cường độ thấp. Phương pháp này được sử dụng để ước tính bản đồ truyền dẫn và loại bỏ sương mù.
III. Thiết kế và triển khai
Chương này trình bày chi tiết về thiết kế và triển khai thuật toán khử sương được đề xuất. Thuật toán kết hợp Dark Channel Prior (DCP) với anisotropic diffusion để tinh chỉnh bản đồ truyền dẫn, ước tính ánh sáng khí quyển động và áp dụng các kỹ thuật xử lý hậu kỳ như chuẩn hóa histogram và kéo dãn độ tương phản. Các cơ chế thích ứng trong thuật toán, bao gồm kích thước cửa sổ biến đổi và điều chỉnh hệ số sương động, giúp thuật toán xử lý hiệu quả các mật độ sương khác nhau.
3.1 Dark Channel Prior DCP
Thuật toán sử dụng Dark Channel Prior (DCP) để ước tính bản đồ truyền dẫn. Quá trình này bao gồm chuẩn hóa kênh tối, trích xuất kênh tối và ước tính bản đồ truyền dẫn sử dụng anisotropic diffusion.
3.2 Xử lý hậu kỳ
Sau khi loại bỏ sương, thuật toán áp dụng các kỹ thuật xử lý hậu kỳ như chuẩn hóa histogram và kéo dãn độ tương phản để cải thiện chất lượng hình ảnh. Các kỹ thuật này giúp tăng cường độ tương phản và bảo toàn chi tiết hình ảnh.
IV. Kết quả
Chương này trình bày kết quả thử nghiệm của thuật toán khử sương được đề xuất. Các thử nghiệm được thực hiện trên nhiều loại hình ảnh với các mật độ sương khác nhau. Kết quả cho thấy thuật toán đề xuất vượt trội so với các phương pháp truyền thống như DCP và các phương pháp dựa trên học sâu về cả chất lượng hình ảnh và hiệu suất nhận diện đối tượng. Các chỉ số như PSNR, SSIM và độ chính xác nhận diện đối tượng đều được cải thiện đáng kể.
4.1 Đánh giá chất lượng hình ảnh
Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh, với các chỉ số PSNR và SSIM cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Hình ảnh sau khi xử lý có độ tương phản cao và chi tiết rõ nét.
4.2 Hiệu suất nhận diện đối tượng
Thuật toán đề xuất cũng cải thiện hiệu suất nhận diện đối tượng, với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này chứng tỏ hiệu quả của thuật toán trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh để hỗ trợ nhận diện đối tượng.
V. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu này đã phát triển một thuật toán khử sương hiệu quả, kết hợp Dark Channel Prior (DCP) với anisotropic diffusion và các kỹ thuật xử lý hậu kỳ để cải thiện chất lượng hình ảnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất vượt trội so với các phương pháp truyền thống về cả chất lượng hình ảnh và hiệu suất nhận diện đối tượng. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu hóa thuật toán để xử lý thời gian thực và tích hợp với các hệ thống nhận diện đối tượng phức tạp hơn.
5.1 Kết luận
Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của thuật toán khử sương được đề xuất trong việc cải thiện chất lượng hình ảnh và hiệu suất nhận diện đối tượng. Thuật toán này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống như xe tự lái, giám sát an ninh và robot ngoài trời.
5.2 Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tối ưu hóa thuật toán để xử lý thời gian thực, tích hợp với các hệ thống nhận diện đối tượng phức tạp hơn và mở rộng ứng dụng trong các điều kiện thời tiết khác nhau.
