Luận văn thạc sĩ: Nâng cao chất lượng video sử dụng máy học và kỹ thuật nội suy

• Người hướng dẫn: PGS. Hà Hoàng Kha
• Trường học: Học viện Công nghệ Bách Khoa TP.HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nâng cao chất lượng video bằng máy học và nội suy trong khoa học máy tính
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Sơ lược nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Khái niệm cơ bản
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.3. Các mô hình và thuật toán
• 2.4. Đánh giá chất lượng video
• 3. CHƯƠNG 3: MÁY HỌC VÀ ỨNG DỤNG
• 3.1. Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
• 3.2. Mạng đối kháng sinh (GAN)
• 3.3. Không gian màu CIE LAB
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
• 4.1. Thiết lập môi trường thực nghiệm
• 4.2. Kết quả thử nghiệm
• 4.3. Phân tích kết quả
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Đề xuất hướng phát triển
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Trong thời đại hiện nay, chất lượng video ngày càng trở thành yếu tố quan trọng trong việc truyền tải thông tin. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, nhu cầu cải thiện chất lượng video từ các nguồn thấp trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng máy học và nội suy để nâng cao chất lượng video, nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn hiện tại. Các kỹ thuật nâng cao chất lượng video bao gồm việc chuyển đổi nội dung đen trắng thành màu, tăng độ phân giải, cải thiện chất lượng phơi sáng, cân bằng video, giảm tiếng ồn và tăng tốc độ khung hình. Những kỹ thuật này không chỉ giúp cải thiện chất lượng hình ảnh mà còn tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn.

II. Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu này dựa trên các thuật toán máy học như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và Mạng đối kháng sinh (GAN) để xử lý video. Các mô hình này đã chứng minh được hiệu quả trong việc nâng cao chất lượng video thông qua việc cải thiện độ phân giải và giảm thiểu tiếng ồn. Cụ thể, CNN có khả năng nhận diện và phân tích các đặc điểm trong video, trong khi GAN có thể tạo ra các khung hình mới, từ đó cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh. Việc áp dụng những kỹ thuật này không chỉ giúp nâng cao chất lượng video mà còn mở ra hướng đi mới trong việc phát triển các ứng dụng video thông minh.

III. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua việc áp dụng các thuật toán máy học trên nền tảng Google Colab. Các bước bao gồm thu thập dữ liệu video, xử lý dữ liệu đầu vào, áp dụng các mô hình máy học để cải thiện chất lượng video và đánh giá kết quả. Việc sử dụng Google Colab giúp tối ưu hóa quy trình xử lý, cho phép thực hiện các thí nghiệm trên quy mô lớn mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng đắt đỏ. Các tiêu chí đánh giá sẽ bao gồm độ chính xác, tốc độ xử lý và chất lượng đầu ra của video sau khi được xử lý.

IV. Kết quả và thảo luận

Kết quả thí nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng máy học và nội suy đã cải thiện đáng kể chất lượng video. Các video được xử lý không chỉ có độ phân giải cao hơn mà còn thể hiện màu sắc sống động và rõ nét hơn. Đặc biệt, việc giảm tiếng ồn và tăng tốc độ khung hình đã mang lại trải nghiệm người xem tốt hơn. Các số liệu thu được từ các bài kiểm tra cho thấy rằng các mô hình máy học hiện tại có thể được tối ưu hóa hơn nữa để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về chất lượng video trong tương lai.

V. Kết luận

Nghiên cứu này khẳng định rằng việc sử dụng máy học và nội suy là một giải pháp hiệu quả để nâng cao chất lượng video trong bối cảnh công nghệ hiện đại. Các kết quả đạt được không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao, mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực phát triển video thông minh. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa các thuật toán và mở rộng ứng dụng cho các loại video khác nhau.