I. Giới thiệu tổng quan
Luận án tiến sĩ về kỹ thuật siêu phân giải video trong điện tử tập trung vào việc nâng cao chất lượng hình ảnh video thông qua các phương pháp siêu phân giải. Siêu phân giải video là quá trình tái tạo hình ảnh có độ phân giải cao từ các chuỗi hình ảnh có độ phân giải thấp. Nhu cầu về siêu phân giải video xuất phát từ yêu cầu thực tế trong các lĩnh vực như quân sự, y khoa và công nghiệp. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu trong thập kỷ gần đây, việc áp dụng các phương pháp này vào thực tế vẫn còn hạn chế do chất lượng và hiệu quả chưa đạt yêu cầu. Luận án này nhằm mục đích phát triển các phương pháp siêu phân giải video để cải thiện chất lượng và hiệu quả ứng dụng.
1.1 Các khái niệm về siêu phân giải ảnh và video
Siêu phân giải video là quá trình sử dụng các thuật toán phần mềm để tái tạo hình ảnh video có độ phân giải cao từ các chuỗi hình ảnh có độ phân giải thấp. Quá trình này đòi hỏi việc kết hợp nhiều kỹ thuật xử lý hình ảnh, bao gồm nội suy, ước lượng chuyển động và khôi phục chi tiết. Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng của siêu phân giải video bao gồm hiệu ứng quang học, chuyển động máy quay, nhiễu và độ phân giải thấp.
1.2 Nhu cầu thực tế về siêu phân giải video
Nhu cầu về siêu phân giải video xuất phát từ yêu cầu thực tế trong nhiều lĩnh vực. Trong quân sự, cần nhìn rõ chi tiết các mục tiêu. Trong y khoa, cần quan sát rõ các vùng bệnh lý. Trong công nghiệp, cần kiểm tra độ hoàn hảo của sản phẩm. Siêu phân giải video giúp cải thiện chất lượng hình ảnh, giảm thiểu sự mờ và tăng độ chi tiết, từ đó nâng cao hiệu quả ứng dụng trong các lĩnh vực này.
II. Phương pháp siêu phân giải video đơn frame
Phương pháp siêu phân giải video đơn frame tập trung vào việc nâng cao chất lượng hình ảnh từ một khung hình duy nhất. Tác giả đề xuất phương pháp kết hợp nội suy không gian trong các vùng kết cấu khác nhau với nội suy bồi hoàn lấy mẫu. Phương pháp này giúp cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh và thời gian xử lý. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn có hạn chế khi áp dụng cho các hình ảnh có chuyển động.
2.1 Nội suy không gian kết hợp CSI
Phương pháp nội suy không gian kết hợp (CSI) được đề xuất để khắc phục các yếu điểm của các phương pháp hiện tại. Phương pháp này kết hợp nội suy không gian trong các vùng kết cấu khác nhau với nội suy bồi hoàn lấy mẫu. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp CSI cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh và thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống như Bicubic.
2.2 Thực nghiệm và đánh giá
Các thực nghiệm được thực hiện trên các chuỗi video chuẩn như Foreman và Soccer. Kết quả cho thấy phương pháp CSI cho chất lượng hình ảnh tốt hơn so với các phương pháp nội suy truyền thống. Đánh giá được thực hiện thông qua các chỉ số như PSNR và SSIM, cho thấy sự cải thiện rõ rệt về chất lượng hình ảnh.
III. Phương pháp siêu phân giải video đa frame
Phương pháp siêu phân giải video đa frame tập trung vào việc sử dụng thông tin từ nhiều khung hình để nâng cao chất lượng hình ảnh. Tác giả đề xuất phương pháp ước lượng dịch pha trong miền tần số để giải quyết bài toán siêu phân giải video tĩnh. Phương pháp này cho kết quả tốt với các hình ảnh tĩnh nhưng hạn chế khi áp dụng cho hình ảnh động.
3.1 Ước lượng dịch pha trong miền tần số PSEFD
Phương pháp ước lượng dịch pha trong miền tần số (PSEFD) được đề xuất để giải quyết bài toán siêu phân giải video tĩnh. Phương pháp này sử dụng lý thuyết toán học để ước lượng dịch pha và khôi phục hình ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp PSEFD hiệu quả với các hình ảnh tĩnh nhưng hạn chế khi áp dụng cho hình ảnh động.
3.2 Thực nghiệm và đánh giá
Các thực nghiệm được thực hiện trên các chuỗi video tĩnh như Res_chart. Kết quả cho thấy phương pháp PSEFD cho chất lượng hình ảnh tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn hạn chế khi áp dụng cho các hình ảnh có chuyển động.
IV. Phương pháp siêu phân giải video đa frame cải tiến
Để khắc phục hạn chế của phương pháp PSEFD, tác giả đề xuất phương pháp ước lượng tối thiểu hoá trung bình tuyệt đối vi phân mức xám (MMAD). Phương pháp này cho phép tách phần cảnh nền và ước lượng chuyển động chính xác hơn, từ đó cải thiện chất lượng hình ảnh. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn hạn chế khi khôi phục chi tiết chuyển động.
4.1 Ước lượng tối thiểu hoá trung bình tuyệt đối vi phân mức xám MMAD
Phương pháp MMAD được đề xuất để cải thiện chất lượng hình ảnh bằng cách tách phần cảnh nền và ước lượng chuyển động chính xác hơn. Phương pháp này cho phép đồng thời tách phần cảnh nền và ước lượng chuyển động, từ đó cải thiện chất lượng hình ảnh. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn hạn chế khi khôi phục chi tiết chuyển động.
4.2 Thực nghiệm và đánh giá
Các thực nghiệm được thực hiện trên các chuỗi video chuẩn. Kết quả cho thấy phương pháp MMAD cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn hạn chế khi khôi phục chi tiết chuyển động.
V. Phương pháp siêu phân giải video đa frame dựa trên lý thuyết Bayesian MAP
Phương pháp siêu phân giải video đa frame dựa trên lý thuyết Bayesian MAP được đề xuất để khắc phục hạn chế của các phương pháp trước đó. Phương pháp này sử dụng lý thuyết xác suất thống kê để ước lượng chuyển động cục bộ của từng block pixel, từ đó cải thiện chất lượng hình ảnh động. Phương pháp này cho kết quả tốt với thời gian xử lý nhanh và hiệu quả cao.
5.1 Lý thuyết Bayesian MAP
Phương pháp Bayesian MAP sử dụng lý thuyết xác suất thống kê để ước lượng chuyển động cục bộ của từng block pixel. Phương pháp này cho phép khôi phục thông tin chi tiết của hình ảnh động với thời gian xử lý nhanh. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp Bayesian MAP hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
5.2 Thực nghiệm và đánh giá
Các thực nghiệm được thực hiện trên các chuỗi video thực. Kết quả cho thấy phương pháp Bayesian MAP cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh so với các phương pháp truyền thống. Phương pháp này cũng cho thời gian xử lý nhanh và hiệu quả cao.
