Nghiên Cứu Kỹ Thuật Xử Lý Ảnh Dựa Vào Công Nghệ Vi Mạch Quang Tử

Nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh dựa vào công nghệ quang tử tích hợp, khám phá ứng dụng và tiềm năng trong lĩnh vực công nghệ hiện đại.

Chuyên ngành

Kỹ thuật máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2023

114
5
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

1.1. Nén ảnh số dùng biến đổi tín hiệu

1.2. Biểu diễn tín hiệu ảnh trong miền quang

1.3. Mạng nơ – ron quang

1.4. Các tham số hiệu năng

1.5. Kết luận Chương 1

2. CHƯƠNG 2: NÉN ẢNH DỰA VÀO BIẾN ĐỔI TÍN HIỆU TOÀN QUANG

2.1. Nén ảnh sửa dụng biến đổi Haar (DHT) toàn quang

2.2. Nén ảnh sử dụng biến đổi cosine (DCT) toàn quang

2.3. Nén ảnh sử dụng biến đổi Karhunen–Loève (KLT) toàn quang

2.4. Kết luận Chương 2

3. CHƯƠNG 3: TÁCH BIÊN ẢNH VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỬ DỤNG MẠNG NƠ - RON TOÀN QUANG

3.1. Thiết kế bộ nhân chập quang tử

3.2. Tách biên ảnh sử dụng nơ-ron quang tử

3.3. Thiết kế mạng nơ-ron quang tử ứng dụng cho nhận dạng ảnh

3.4. Kết luận Chương 3

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh Quang Tử Hiện Nay

Trong kỷ nguyên số, nhu cầu xử lý ảnh và video tăng vọt, đòi hỏi các kỹ thuật hiệu quả hơn. Xử lý ảnh quang tử nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn, vượt qua những hạn chế của xử lý ảnh số truyền thống. Ưu điểm của xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang là tốc độ cao, khả năng xử lý thời gian thực và xử lý song song. Các hệ thống xử lý ảnh số hiện nay gặp khó khăn trong việc đáp ứng yêu cầu về tốc độ và hiệu quả năng lượng, đặc biệt khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Do đó, nghiên cứu xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang là một hướng đi đầy tiềm năng, hứa hẹn thay thế các kỹ thuật xử lý ảnh số hiện tại. Theo Bùi Thị Thùy, bản chất của ảnh số là ma trận lưu trữ các số, do đó xử lý ảnh số thường phải kết hợp với các thuật toán phần mềm và phần cứng.

1.1. Giới Thiệu Về Công Nghệ Vi Mạch Quang Tử Tích Hợp

Công nghệ vi mạch quang tử tích hợp đang phát triển nhanh chóng, mở ra khả năng xây dựng các hệ thống tính toán và máy tính quang hiệu quả hơn. Các vi mạch quang tử có thể thay thế các thiết bị xử lý tín hiệu quang cồng kềnh, không có khả năng tích hợp. Điều này đặc biệt quan trọng khi lượng thông tin cần truyền tải ngày càng lớn và tốc độ truyền tải ngày càng cao. Vi mạch quang tử hứa hẹn mang lại hiệu năng vượt trội so với các hệ thống điện tử truyền thống, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao và băng thông lớn. Các nghiên cứu về tính toán, xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang do đó là một chủ đề nghiên cứu mới của lĩnh vực kỹ thuật máy tính, xử lý thông tin, công nghệ thông tin để thay thế vượt qua các giới hạn của kỹ thuật xử lý ảnh số hiện tại, đặc biệt trong điều kiện xử lý một khối lượng lớn dữ liệu.

1.2. Ưu Điểm Vượt Trội Của Xử Lý Tín Hiệu Quang So Với Xử Lý Số

Xử lý tín hiệu quang có nhiều ưu điểm so với xử lý tín hiệu số, bao gồm tốc độ cao hơn, tiêu thụ năng lượng thấp hơn và khả năng xử lý song song. Trong khi xử lý ảnh số đòi hỏi chuyển đổi tín hiệu quang thành tín hiệu điện, xử lý ảnh quang tử có thể xử lý trực tiếp tín hiệu quang, giảm thiểu độ trễ và tăng hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng thời gian thực, chẳng hạn như thị giác máy tính và xe tự hành. Theo luận án, việc xử lý dữ liệu ảnh như kỹ thuật nén ảnh trực tiếp trong miền quang sẽ giảm được thời gian, dung lượng lưu trữ và tăng băng thông hệ thống truyền dẫn.

II. Thách Thức Trong Nghiên Cứu Xử Lý Ảnh Bằng Vi Mạch

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nghiên cứu xử lý ảnh bằng vi mạch quang tử vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là thiết kế và chế tạo các vi mạch quang tử phức tạp, có khả năng thực hiện các phép toán xử lý ảnh phức tạp. Ngoài ra, cần phát triển các thuật toán xử lý ảnh mới, được tối ưu hóa cho vi mạch quang tử. Chi phí chế tạo vi mạch quang tử cũng là một rào cản lớn, cần được giảm thiểu để công nghệ này có thể được ứng dụng rộng rãi. Theo Bùi Thị Thùy, với nhu cầu gia tăng về tốc độ xử lý ảnh, việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu hình ảnh trong lĩnh vực hiện nay có một nút thắt cổ chai nghiêm trọng.

2.1. Hạn Chế Về Vật Liệu Và Chế Tạo Vi Mạch Quang Tử

Việc lựa chọn vật liệu và quy trình chế tạo vi mạch quang tử phù hợp là một thách thức lớn. Các vật liệu phải có độ suy hao thấp, hệ số phi tuyến cao và khả năng tương thích với các quy trình chế tạo hiện có. Các quy trình chế tạo phải đảm bảo độ chính xác cao và khả năng lặp lại để sản xuất các vi mạch quang tử có hiệu năng ổn định. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc sử dụng các vật liệu mới, chẳng hạn như silicon nitride và graphene, để cải thiện hiệu năng của vi mạch quang tử.

2.2. Phát Triển Thuật Toán Xử Lý Ảnh Tối Ưu Cho Mạch Quang Tử

Các thuật toán xử lý ảnh truyền thống thường được thiết kế cho các hệ thống điện tử, không tận dụng được các ưu điểm của mạch quang tử. Cần phát triển các thuật toán mới, được tối ưu hóa cho mạch quang tử, để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này. Các thuật toán này cần phải có khả năng thực hiện các phép toán xử lý ảnh phức tạp, chẳng hạn như biến đổi Fourier và tích chập, một cách hiệu quả trên mạch quang tử.

III. Kỹ Thuật Nén Ảnh Toàn Quang Dựa Trên Biến Đổi Tín Hiệu

Kỹ thuật nén ảnh toàn quang dựa trên biến đổi tín hiệu là một trong những hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn trong lĩnh vực xử lý ảnh quang tử. Kỹ thuật này sử dụng các biến đổi toán học, chẳng hạn như biến đổi Haar và biến đổi Cosine rời rạc (DCT), để giảm thiểu sự dư thừa trong dữ liệu ảnh, từ đó giảm kích thước tệp ảnh. Ưu điểm của kỹ thuật này là tốc độ nén cao và khả năng tích hợp dễ dàng vào vi mạch quang tử. Theo luận án, việc xử lý dữ liệu ảnh như kỹ thuật nén ảnh trực tiếp trong miền quang sẽ giảm được thời gian, dung lượng lưu trữ và tăng băng thông hệ thống truyền dẫn.

3.1. Ứng Dụng Biến Đổi Haar DHT Trong Nén Ảnh Quang Tử

Biến đổi Haar (DHT) là một biến đổi toán học đơn giản, có thể được thực hiện hiệu quả trên vi mạch quang tử. DHT có thể được sử dụng để phân tích ảnh thành các thành phần tần số khác nhau, từ đó loại bỏ các thành phần không quan trọng và giảm kích thước tệp ảnh. Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh tính khả thi của việc sử dụng DHT trong nén ảnh quang tử, với kết quả đầy hứa hẹn về tốc độ và hiệu quả năng lượng.

3.2. Sử Dụng Biến Đổi Cosine Rời Rạc DCT Cho Nén Ảnh

Biến đổi Cosine rời rạc (DCT) là một biến đổi toán học phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong nén ảnh JPEG. DCT có thể được thực hiện trên vi mạch quang tử bằng cách sử dụng các bộ giao thoa Mach-Zehnder (MZI). Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng DCT có thể đạt được tỷ lệ nén cao hơn so với DHT, nhưng đòi hỏi vi mạch quang tử phức tạp hơn.

3.3. Biến Đổi Karhunen Loève KLT Toàn Quang Cho Xử Lý Ảnh

Biến đổi Karhunen–Loève (KLT) là một biến đổi toán học tối ưu, có thể được sử dụng để giảm thiểu sự dư thừa trong dữ liệu ảnh. KLT có thể được thực hiện trên vi mạch quang tử bằng cách sử dụng các bộ ghép kênh quang. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng KLT có thể đạt được tỷ lệ nén cao nhất so với DHT và DCT, nhưng đòi hỏi vi mạch quang tử phức tạp nhất và chi phí tính toán cao.

IV. Tách Biên Và Nhận Dạng Ảnh Bằng Mạng Nơ Ron Toàn Quang

Mạng nơ-ron toàn quang (ONN) là một kiến trúc tính toán mới, có khả năng thực hiện các phép toán xử lý ảnh phức tạp một cách hiệu quả. ONN có thể được sử dụng để tách biên ảnh, nhận dạng ảnh và thực hiện các tác vụ thị giác máy tính khác. Ưu điểm của ONN là tốc độ cao, khả năng xử lý song song và tiêu thụ năng lượng thấp. Luận án đưa ra một kiến trúc thực hiện mạng nơ-ron quang tử mới thực hiện các chức năng xử lý...

4.1. Thiết Kế Bộ Nhân Chập Quang Tử Cho Mạng Nơ Ron

Bộ nhân chập quang tử là một thành phần quan trọng của ONN, có chức năng thực hiện phép nhân chập giữa các tín hiệu quang. Bộ nhân chập quang tử có thể được thiết kế bằng cách sử dụng các bộ giao thoa Mach-Zehnder (MZI) hoặc các cấu trúc vi cộng hưởng. Các nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc phát triển các bộ nhân chập quang tử có kích thước nhỏ, tốc độ cao và tiêu thụ năng lượng thấp.

4.2. Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Quang Tử Trong Tách Biên Ảnh

Mạng nơ-ron quang tử có thể được sử dụng để tách biên ảnh bằng cách học các đặc trưng của biên ảnh từ dữ liệu huấn luyện. ONN có thể thực hiện các phép toán tích chập và phi tuyến để phát hiện các cạnh và đường viền trong ảnh. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ONN có thể đạt được độ chính xác cao trong tách biên ảnh, với tốc độ xử lý nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.3. Thiết Kế Mạng Nơ Ron Quang Tử Cho Nhận Dạng Ảnh

Mạng nơ-ron quang tử có thể được sử dụng để nhận dạng ảnh bằng cách học các đặc trưng của các đối tượng khác nhau từ dữ liệu huấn luyện. ONN có thể thực hiện các phép toán tích chập, gộp và phân loại để xác định đối tượng trong ảnh. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ONN có thể đạt được độ chính xác cao trong nhận dạng ảnh, với tốc độ xử lý nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống.

V. Ứng Dụng Thực Tế Của Vi Mạch Quang Tử Trong Xử Lý Ảnh

Vi mạch quang tử có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y học, quốc phòng, công nghiệp, nông nghiệp, giao thông vận tải, an ninh, giám sát, robotics, xe tự hành, thiết bị di động, Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây và điện toán biên. Trong y học, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh y tế, chẳng hạn như ảnh X-quang và ảnh MRI, để phát hiện các bệnh lý. Trong quốc phòng, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh vệ tinh và ảnh radar, để giám sát các hoạt động quân sự. Trong công nghiệp, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh sản phẩm, để kiểm tra chất lượng sản phẩm. Trong nông nghiệp, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh cây trồng, để phát hiện các bệnh hại. Trong giao thông vận tải, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh giao thông, để điều khiển giao thông. Trong an ninh và giám sát, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh từ camera an ninh, để phát hiện các hành vi bất thường.

5.1. Ứng Dụng Vi Mạch Quang Tử Trong Y Học Và Chẩn Đoán Hình Ảnh

Vi mạch quang tử có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình xử lý và phân tích ảnh y tế, giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn. Ví dụ, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để phát hiện các khối u trong ảnh MRI hoặc để phân tích các tế bào ung thư trong ảnh kính hiển vi. Điều này có thể giúp cải thiện kết quả điều trị và cứu sống nhiều bệnh nhân.

5.2. Vi Mạch Quang Tử Trong Các Hệ Thống Giám Sát An Ninh

Vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý video từ camera an ninh một cách nhanh chóng và hiệu quả, giúp phát hiện các hành vi đáng ngờ và ngăn chặn tội phạm. Ví dụ, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, phát hiện vật thể lạ hoặc theo dõi các đối tượng di chuyển. Điều này có thể giúp cải thiện an ninh công cộng và bảo vệ tài sản.

5.3. Ứng Dụng Trong Robotics Và Xe Tự Hành

Vi mạch quang tử có thể được sử dụng để xử lý ảnh và video từ camera và cảm biến trên robot và xe tự hành, giúp chúng nhận biết môi trường xung quanh và đưa ra các quyết định chính xác. Ví dụ, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để phát hiện các vật cản, nhận dạng biển báo giao thông hoặc theo dõi các phương tiện khác. Điều này có thể giúp cải thiện an toàn và hiệu quả của robot và xe tự hành.

VI. Tương Lai Và Xu Hướng Phát Triển Của Xử Lý Ảnh Quang Tử

Tương lai của xử lý ảnh quang tử rất hứa hẹn, với nhiều tiềm năng phát triển trong các lĩnh vực khác nhau. Các nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát triển các vi mạch quang tử có hiệu năng cao hơn, kích thước nhỏ hơn và chi phí thấp hơn. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng đang khám phá các ứng dụng mới của xử lý ảnh quang tử, chẳng hạn như trong máy tính lượng tửmạng quang tử. Theo dự báo, trong khoảng 10-15 năm nữa các hệ thống tính toán quang và lượng tử sẽ thay thế dần các hệ thống máy tính sử dụng công nghệ vi mạch điện tử hiện tại.

6.1. Phát Triển Vật Liệu Quang Tử Mới Cho Hiệu Năng Vượt Trội

Việc phát triển các vật liệu quang tử mới, có độ suy hao thấp, hệ số phi tuyến cao và khả năng tương thích với các quy trình chế tạo hiện có, là rất quan trọng để cải thiện hiệu năng của vi mạch quang tử. Các vật liệu mới này có thể giúp tăng tốc độ xử lý, giảm tiêu thụ năng lượng và tăng độ tin cậy của vi mạch quang tử.

6.2. Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Hệ Thống Xử Lý Ảnh Quang Tử

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ thống xử lý ảnh quang tử có thể giúp tự động hóa các tác vụ xử lý ảnh phức tạp và cải thiện độ chính xác của kết quả. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để học các đặc trưng của ảnh và tự động điều chỉnh các tham số của vi mạch quang tử để đạt được hiệu năng tối ưu.

6.3. Ứng Dụng Xử Lý Ảnh Quang Tử Trong Điện Toán Lượng Tử

Xử lý ảnh quang tử có thể đóng vai trò quan trọng trong điện toán lượng tử, bằng cách cung cấp các phương tiện để tạo, điều khiển và đo lường các qubit lượng tử. Ví dụ, vi mạch quang tử có thể được sử dụng để tạo ra các trạng thái chồng chập và vướng víu của photon, là các thành phần cơ bản của máy tính lượng tử.

05/06/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 .36 Chương 2: NÉN ẢNH DỰA VÀO BIẾN ĐỔI TÍN HIỆU TOÀN QUANG .1 Nén ảnh sửa dụng biến đổi Haar (DHT) toàn quang .2 Nén ảnh sử dụng g biến đổi cosine (DCT) toàn quang. Nén ảnh sử dụng biến đổi Karhunen–Loève (KLT) toàn quang. Kết luận Chương 2. TÁCH BIÊN ẢNH VÀ NHẬN DẠNG ẢNH SỬ DỤNG MẠNG NƠ - RON TOÀN QUANG.

Thiết kế bộ nhân chập quang tử. Tách biên ảnh sử dụng nơ-ron quang tử. Thiết kế mạng nơ-ron quang tử ứng dụng cho nhận dạng ảnh. Kết luận Chương 3.89 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .91 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .91 iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT TT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 1 JPEG Joint Photographic Experts Định dạng ảnh JPEG Group 2 CCD Charge Coupled Device Cảm biến CCD 3 CPU Central Processing Unit Đơn vị xử lý trung tâm 4 CS Compressed sensing Cảm biến nén 5 MMD Micro Mirror Devices Thiết bị vi gương kỹ thuật số 6 OCNN Optical Convolutional Mạng nơ – ron nhân chập quang Neural networks 7 ASP Angle Sensitive Pixels Camera ASP 8 CNN Convolutional Neural Mạng nơ – ron tích chập Network 9 GPU Graphic Processing Unit Đơn vị xử lý đồ họa 10 ANN Artificial Neural Network Mạng nơ – ron nhân tạo 11 ASIC Application-specific Mạch tích hợp cho ứng dụng cụ integrated circuit thể 12 FPGA Field Programmable Gate Vi mạch dùng cấu trúc mảng phần Array tử logic có thể lập trình được 13 ONN Optical Neural Network Mạng nơ – ron toàn quang học 14 WDM Wavelength Division Bộ phân chia bước sóng Multplexer 15 OCU Optical Convolutional Uint Đơn vị tích chập quang học 16 OEO Optical – Electronic – Các bước chuyển đổi quang điện Optical – điện quang 17 DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi Wavelet rời rạc 18 DHT Discrete Haar Transform Biến đổi Haar rời rạc 19 PLC Programmable Logic Bộ điều khiển logic khả trình Controller 20 PIC Photonic Integrated-Circuits Mạch tích hợp quang tử 21 MMI Multimode interference Bộ ghép giao thoa đa mode 22 DCT Discrete Cosine Transform Biến đổi Cosine rời rạc 23 DST Discrete Sine Transform Biến đổi Since rời rạc iv TT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 24 KLT Karhunen–Loève Transform Biến đổi Karhunen–Loève 25 CMOS Complementary Metal-Oxide Công nghệ chế tạo vi mạch Semiconductor CMOS 26 FDTD Finite Difference Time Miền thời gian chênh lệch hữu Domain hạn 27 EME Eigen-Mode Expansion Mở rộng chế độ Eigen 28 BPM Beam Propagation Method Phương pháp truyền dẫn chùm 29 MNIST Modified National Institute Cơ sở dữ liệu lớn chứa các chữ số of Standards and Technology viết tay database 30 RGB Red – Green – Blue Hệ màu Đỏ - Xanh – Lục 31 ADC Bộ chuyển đổi Analog sang kỹ Analog-to-Digital Converter thuật số 32 DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc 33 SLM Spatial light modulator Bộ điều biến ánh sáng không gian 34 ReLU Rectified Linear Unit Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu 35 ELU Exponential Linear Unit Đơn vị tuyến tính hàm mũ 36 OR Or Phép toán logic Hoặc 37 AND And Phép toán logic Và 38 NAND NOT AND Nghịch đảo của AND 39 MLP Multiple Layer Perceptron Mạng nơ-ron đa lớp 40 RNN Recurrent Neural Network Mạng nơ-ron tái diễn 41 TPU Tensor Processing Unit Bộ xử lý Tensor 42 MZI Giao thoa kế Mach-Zehnder 43 MRR Micro-Ring Resonators Cấu trúc vi cộng hưởng MRR 44 SOA Semiconductor Optical Khuếch đại quang bán dẫn SOA Amplifier 45 CR Compressed ratio Tỷ lệ nén 46 MSE Mean square error Sai số bình phương trung bình 47 PSNR Peak Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên tạp âm đỉnh 48 AI Artifical Intelligence Trí tuệ nhân tạo 49 ARM Acorn RISC Machine Máy Acorn RISC v TT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 50 VR Virtual Reality Công nghệ hực tế ảo 51 AR Reality Thực tế tăng cường 52 VLSI Very Large-Scale Integration Rất thích hợp với quy mô lớn 53 OVMM Optical Vector Matrix Phép nhân ma trận vectơ quang Multiplication 54 OONN On Chip Optical Neural mạng nơ-ron quang học trên chip Networks 55 MVM Multi Vector Matrix Vecto ma trận quang 56 WDM Wavelength Division Phương thức ghép kênh quang Multiplexing theo bước sóng 57 GSW Graphene Silicon Nitride Ống dẫn sóng Graphene Silicon Waveguide Nitride vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU STT Ký hiệu Ý nghĩa 1 xi Dữ liệu ảnh đầu vào 2 wi Hệ số bộ lọc Kernel 3 b Hằng số bias 4 wij Hệ số ma trận bộ lọc nhân chập 5 𝐿𝜋 Chiều dài phách của bộ MMI 6 WMMI Độ rộng MMI 7 LMMI Chiều dài MMI 8 𝜆 Bước sóng 9 neff Chiết suất hiệu dụng 10 x(i,j) Pixel tại (i,j) 11 Tp Công suất ra chuẩn hóa tại cổng “pass” 12 Td Công suất ra chuẩn hóa tại cổng “drop” 13 Vg Điện áp cổng đặt vào graphene 14 𝜙 Pha tín hiệu 15 𝛼 Hệ số suy hao ống dẫn sóng 16 R Bán kính vi cộng hưởng 17 aij Hệ số biên độ phức của ma trận 18 𝛿 Sai số 19 k Hằng số lan truyền 20 Em Biên độ phức tín hiệu truyền trong MMI 21 Tuv Ma trận trung gian 22 MDST Ma trận DST 23 MDCT Ma trận DCT vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Kết quả MSE và PSNR của ảnh gốc và ảnh nén dùng Haar 4x4 MMI .2: Kết quả MSE và PSNR của ảnh gốc và ảnh nén dùng Haar 6x6 MMI .3: Kết quả MSE và PSNR của ảnh gốc và ảnh nén dùng DCT toàn quang .60 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.

Hệ thống mạng nơron tích hợp với camera ASP. Kiến trúc thực hiện mạng nơron quang tử. Sơ đồ về quá trình học dựa trên VCSEL quang tử. Kiến trúc mạng nơron quang dùng mảng điều chế.

Các phương pháp tạo trọng số quang (weight) cho mạng nơ-ron quang tử. Mạng nơ-ron bằng kết nối MZI. Mạng nơ-ron bằng kết nối vi cộng hưởng .1: Quá trình xử lý ảnh số .2: Các bài toán xử lý ảnh .3: Kỹ thuật nén ảnh.4: Ứng dụng của nén ảnh .5: (a) Kỹ thuật xử lý ảnh quang truyền thống, (b) Biến đổi Fourier quang .6: (a) Biến đổi Haar quang và (b) nén ảnh dùng biến đổi Haar .7: Biểu diễn ảnh số trong không gian 2 chiều .10: Mạng nơ-ron kết nhiều lớp kết nối đầy đủ .11: Ví dụ về lớp chập dùng ma trận 3x3 tách biên ảnh .13: Giao thoa MZI .14: Cấu trúc vi cộng hưởng .1: Nguyên lý nén ảnh dùng DHT .2: Xử lý dữ liệu pixel qua biến đổi Haar .3: Biến đổi Haar dùng 2x2 và 4x4 MMI .4: Biến đổi Haar 4 điểm từ Haar 2 điểm .5: Cấu trúc ống dẫn sóng .6: Kết quả mô phỏng tín hiệu vào tại cổng (a) 1, 2, (b) 2 và (c) 1 .7: Cường độ mức pixel ra tại cổng 1, 2 với chiều dài MMI khác nhau .8: Pha tín hiệu tại cổng 1 và 4 với chiều dài MMI khác nhau .9: Tín hiệu ảnh truyền qua cấu trúc Haar 4x4 tại các đầu vào khác nhau .10: Ảnh gốc và ảnh nén sau bộ biến đổi Haar 4x4 MMI toàn quang.11: Bộ biến đổi Haar dùng duy nhất 6x6 MMI .12: Tín hiệu ảnh truyền qua 6x6 MMI tại các đầu vào khác nhau .13: Cường độ mức pixel ra tại cổng 1 với chiều dài 6x6 MMI khác nhau .14: Pha tín hiệu tại cổng 1 và 4 với chiều dài 6x6 MMI khác nhau.15: Tín hiệu ảnh truyền qua 6x6 MMI tại các đầu vào khác nhau .16: Ảnh gốc và ảnh nén sau bộ biến đổi Haar 6x6 MMI toàn quang.17: Biến đổi DCT và DST dùng 4x4 MMI .18: Nguyên lý nén ảnh dùng DCT .19: Mô phỏng DCT dùng 4x4 MMI .20: Công suất ra của bộ biến đổi DCT và DST theo chiều dài MMI .21: Pha đầu ra của bộ biến đổi DCT và DST theo chiều dài MMI .22: Kết quả mô phỏng nén ảnh sử dụng DCT toàn quang .23: Biến đổi DCT và DST dùng 4x4 MMI .24: Thể hiện dữ liệu ảnh theo thông cao và thấp.25: Nguyên lý nén ảnh dùng KLT .26: Mô phỏng nguyên lý hoạt động của cấu trúc KLT dùng 4x4 MMI .27: Mức xám ảnh truyền qua KLT với 2 điểm ảnh đầu vào .28: Bộ dịch pha tín hiệu đạt được từ sử dụng ống dẫn sóng rộng .29: Công suất ra và pha của KLT dùng MMI quanh giá trị tối ưu.30: Công suất đầu ra tại các cổng 1-4 trong dải ánh sáng RGB .31: Kết quả mô phỏng nén ảnh sử dụng KLT toàn quang .1: Cấu trúc nơ-ron nhân chập mới dùng MMI và vi cộng hưởng .2: Cấu trúc vi cộng hưởng dùng MMI .3: Điều khiển dùng graphene mode trong ống dẫn sóng .4: Chiết suất của graphene và chiết suất hiệu dụng theo V𝑔 .5: Hàm Tp và Td dùng cho hệ số trọng số và tín hiệu .6: Tín hiệu ảnh truyền qua vi cộng hưởng ở ON và OFF .7: Tín hiệu mức xám ảnh truyền qua hệ thống .8: Thuật toán tách biên ảnh dùng cùng một phần cứng OVMM .10: Kết quả đánh giá tách biên ảnh sử dụng OVMM .11: Đánh giá sai số MSE, so sánh OVMM và Scipy .12: Cấu trúc mạng nơ-ron quang nhân chập dùng neuron OVMM .13: Bộ điều chế mới sử dụng vi cộng hưởng MMI .15: Sơ đồ thực hiện nhận dạng chữ viết tay .16: Thuật toán xử lý ảnh dùng cấu trúc quang MMI trên Python .17: So sánh độ chính xác và hệ số tổn hao. Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu Trong kỷ nguyên của Internet, yêu cầu về lưu trữ, xử lý, truyền dẫn dữ liệu ngày càng tăng.

Theo ước tính, dữ liệu tăng trung bình 40% một năm, trong đó khoảng 90% dung lượng dữ liệu ảnh và video [1]. Một trong những mục tiêu quan trọng của kỹ thuật xử lý ảnh là thực hiện một số phân tích cụ thể và xử lý thông tin ảnh để đáp ứng nhu cầu của ứng dụng thực tế của con người và tâm lý học trực quan. Có hai loại công nghệ chính để thu nhận, xử lý ảnh là xử lý ảnh số và xử lý ảnh quang học. Bản thân các ảnh số được chuyển đổi từ tín hiệu quang.

Do vậy, xử lý được trực tiếp tín hiệu ảnh trong miền toàn quang là mong muốn từ lâu. Xử lý hình quang hay toàn quang là một công nghệ sử dụng mạch quang để xử lý, lưu trữ và truyền dẫn trực tiếp thông tin trong miền quang. Trước đây, quang học Fourier thường được sử dụng để thu nhận, tách biên, nhận dạng và bảo mật ảnh. Xử lý ảnh trực tiếp trong miền quang đặc biệt có ưu điểm là tốc độ cao (lên đến tốc độ ánh sáng), có khả năng xử lý thời gian thực và xử lý song song [2].

Ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận các điểm ảnh. Các ảnh số được số hóa từ ảnh quang và ảnh tương tự. Bản chất của ảnh số là một ma trận lưu trữ các số hay một chuỗi dữ liệu đã được số hóa.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề Nghiên Cứu Kỹ Thuật Xử Lý Ảnh Dựa Vào Công Nghệ Vi Mạch Quang Tử cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp xử lý ảnh hiện đại, đặc biệt là ứng dụng của công nghệ vi mạch quang tử trong lĩnh vực này. Tài liệu nêu bật những kỹ thuật tiên tiến giúp cải thiện chất lượng hình ảnh và tăng cường khả năng phân tích dữ liệu hình ảnh. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng công nghệ này, bao gồm khả năng xử lý nhanh chóng và hiệu quả hơn, cũng như mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu mới trong lĩnh vực quang học và công nghệ thông tin.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng liên quan, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn thạc sĩ kỹ thuật hóa học khảo sát khả năng tăng cường hoạt tính quang xúc tác của tio2 biến tính trên nền monolith. Tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp cải thiện hoạt tính quang xúc tác, một lĩnh vực có liên quan mật thiết đến công nghệ vi mạch quang tử. Mỗi liên kết đều là cơ hội để bạn khám phá sâu hơn và mở rộng kiến thức của mình trong lĩnh vực này.