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

• Tác giả: Bùi Thị Thùy
• Người hướng dẫn: PGS.TS Lê Trung Thành
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Kỹ Thuật Xử Lý Ảnh Dựa Vào Công Nghệ Vi Mạch Quang Tử
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• 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

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 tử và mạng 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.