Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào phân đoạn ảnh

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích hay nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào bài toán phân đoạn ảnh, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi

• Tác giả: Lê Thị Ngọc Tú
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Đức Thái
• Trường học: Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin Và Truyền Thông - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế bào vào bài toán phân đoạn ảnh
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CÁC LÝ THUYẾT BỔ TRỢ
• 1.1. Mạng nơron tế bào
• 1.2. Kiến trúc mạng nơron tế bào CNN
• 1.3. Giới thiệu chung về mạng nơron tế bào
• 1.4. Kiến trúc mạng Nơron tế bào
• 1.5. Kiến trúc của máy tính mạng Nơron tế bào
• 1.6. Một số vấn đề cơ bản của CNN
• 1.7. Giới thiệu chung về xử lý ảnh
• 1.8. Ngôn ngữ Matlab
• 1.9. Giới thiệu chung về Matlab. Ngôn ngữ lập trình Matlab và ứng dụng trong mô phỏng
• 1.10. Các công cụ để cài đặt mô phỏng tính toán
• 1.11. Đọc và ghi dữ liệu ảnh
• 1.12. Lớp lưu trữ của file matlab
• 1.13. Truy vấn một file đồ hoạ
• 1.14. Hiển thị ảnh
• 1.15. Phần mềm mô phỏng CANDY
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH
• 2.1. Giới thiệu chung về phân đoạn ảnh
• 2.2. Các hướng tiếp cận phân đoạn ảnh
• 2.3. Các phương pháp dựa trên không gian đặc trưng
• 2.4. Các phương pháp dựa trên không gian ảnh
• 2.5. Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý
• 2.6. Một số phương pháp phân đoạn ảnh
• 2.7. Phương pháp phân đoạn dựa vào ngưỡng cố định
• 2.8. Phương pháp phân đoạn dựa vào miền đồng nhất
• 2.9. Giới thiệu chung
• 2.10. Phương pháp tách cây tứ phân
• 2.11. Phương pháp tổng hợp
• 2.12. Giải pháp phân đoạn ảnh bằng công nghệ CNN
• 2.13. Xử lý ảnh dùng PDE
• 2.14. Công nghệ xử lý ảnh nhanh trên mạng CNN
• 2.15. Tính ưu việt và ý nghĩa
• 2.16. Tình hình nghiên cứu về xử lý ảnh dùng CNN trong nước
• 2.17. Kết quả xử lý ảnh dùng CNN. Hạn chế và giải pháp ứng dụng CNN
• 2.18. Mẫu và vai trò của mẫu
• 2.19. Giới thiệu chung
• 2.20. Thư viện mẫu CNN
• 2.21. Các phương pháp thiết kế mẫu cho CNN
• 2.22. Thuật toán phân đoạn ảnh trên CNN
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH
• 3.1. Mô tả bài toán mô phỏng
• 3.2. Phát hiện biên
• 3.3. Phát hiện điểm
• 3.4. Phát hiện dòng
• 3.5. Phát hiện cạnh
• 3.6. Phát hiện biên Candy
• 3.7. Bài toán phân đoạn ảnh
• 3.8. Công thức cơ sở
• 3.9. Tăng trưởng miền ảnh
• 3.10. Tách và ghép miền
• 3.11. Cài đặt mô phỏng
• 3.12. Ví dụ: Đoạn mã lệnh
• 3.13. Đánh giá kết quả mô phỏng
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu ứng dụng mạng nơron tế bào trong phân đoạn ảnh

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron tế bào (CNN) trong phân đoạn ảnh đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ xử lý ảnh. Mạng nơron tế bào cho phép xử lý ảnh một cách nhanh chóng và hiệu quả, nhờ vào khả năng xử lý song song. Việc áp dụng công nghệ này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ trong việc phân tích hình ảnh y tế, nhận diện đối tượng và nhiều ứng dụng khác.

1.1. Định nghĩa và vai trò của mạng nơron tế bào

Mạng nơron tế bào là một cấu trúc mạng lưới gồm nhiều tế bào, mỗi tế bào thực hiện các phép toán xử lý ảnh. Chúng có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực, giúp giảm thiểu thời gian xử lý so với các phương pháp truyền thống.

1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ mạng nơron tế bào

Công nghệ mạng nơron tế bào được phát triển từ năm 1988, với nhiều cải tiến về tốc độ và khả năng xử lý. Sự phát triển này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực xử lý ảnh và học sâu.

II. Vấn đề và thách thức trong phân đoạn ảnh sử dụng mạng nơron tế bào

Mặc dù mạng nơron tế bào mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc áp dụng chúng vào phân đoạn ảnh. Các vấn đề như độ phức tạp của mô hình, yêu cầu về dữ liệu huấn luyện lớn và thời gian xử lý vẫn cần được giải quyết.

2.1. Độ phức tạp trong thiết kế mô hình mạng nơron

Thiết kế một mô hình mạng nơron tế bào hiệu quả đòi hỏi kiến thức sâu rộng về cấu trúc mạng và thuật toán. Việc tối ưu hóa các tham số trong mô hình là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

2.2. Yêu cầu về dữ liệu huấn luyện

Để mạng nơron hoạt động hiệu quả, cần có một lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Việc thu thập và xử lý dữ liệu này có thể tốn thời gian và công sức, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế.

III. Phương pháp phân đoạn ảnh hiệu quả bằng mạng nơron tế bào

Có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện phân đoạn ảnh bằng mạng nơron tế bào. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán học sâu, tối ưu hóa cấu trúc mạng và áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến.

3.1. Thuật toán học sâu trong phân đoạn ảnh

Các thuật toán học sâu như CNN đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phân đoạn ảnh. Chúng cho phép nhận diện các đặc trưng phức tạp trong hình ảnh, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả.

3.2. Tối ưu hóa cấu trúc mạng nơron

Tối ưu hóa cấu trúc mạng nơron là một yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất. Việc điều chỉnh các tham số và kiến trúc mạng có thể giúp cải thiện đáng kể kết quả phân đoạn.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mạng nơron tế bào trong phân đoạn ảnh

Mạng nơron tế bào đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến công nghiệp. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả công việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho nghiên cứu và phát triển.

4.1. Ứng dụng trong y tế

Trong y tế, mạng nơron tế bào được sử dụng để phân đoạn ảnh y tế, giúp bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn. Việc phân tích hình ảnh từ các thiết bị chẩn đoán như MRI hay CT scan trở nên dễ dàng hơn.

4.2. Ứng dụng trong công nghiệp

Trong công nghiệp, công nghệ này được áp dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, nhận diện lỗi và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu mạng nơron tế bào trong phân đoạn ảnh

Nghiên cứu về mạng nơron tế bào trong phân đoạn ảnh đang trên đà phát triển mạnh mẽ. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong các lĩnh vực khác nhau, từ y tế đến công nghiệp.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ mạng nơron tế bào sẽ tiếp tục được cải tiến, với nhiều nghiên cứu mới nhằm tối ưu hóa hiệu suất và khả năng ứng dụng. Sự phát triển này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.

5.2. Tác động đến xã hội

Việc áp dụng mạng nơron tế bào trong phân đoạn ảnh không chỉ cải thiện hiệu quả công việc mà còn có thể thay đổi cách thức mà con người tương tác với công nghệ, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÊ THỊ NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG NƠRON TẾ BÀO VÀO BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên năm 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÊ THỊ NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG NƠRON TẾ BÀO VÀO BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. VŨ ĐỨC THÁI Thái Nguyên năm 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này do tôi thực thiện, có sự hướng dẫn tận tình và chu đáo của người hướng dẫn là TS. Những số liệu trong các bảng biểu, hình ảnh phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo, trong phạm vi hiểu biết của tôi. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng, cũng như kết quả luận văn của mình. Thái Nguyên, ngày 13 tháng 4 năm 2015 Học viên Lê Thị Ngọc Tú Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành được luận văn này em xin chân thành xảm ơn thầy giáo TS.Vũ Đức Thái đã hướng dẫn tận tình và tạo mọi điều kiện cho em hoàn thành luận văn. Em xin chân thành cảm ơn ban lãnh đạo các thầy giáo, cô giáo, các cán bộ nhân viên Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên đã giúp đỡ, tạo điều kiện cho em hoàn thành bản luận văn này. Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn sự quan tâm giúp đỡ của gia đình, bạn bè và tập thể lớp Cao học K12G đã cổ vũ động viên em hoàn thành tốt luận văn của mình. Thái nguyên, ngày 13 tháng 4 năm 2015 Học viên Lê Thị Ngọc Tú Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT - CNN (Cellular Neural Network): Công nghệ mạng nơron tế bào. - CPU (Central Processing Unit): Bộ xử lí trung tâm. - A(Digital)/A(Analog):Tín hiệu số/Tín hiệu tương tự - IC (Integrated Circuit): Các vi mạch tích hợp - CNN-UM (CNN-Universal Machine): Máy tính mạng nơron tế bào. - FPGA (Field Programmable Gate Array): Mảng cổng dạng trường lập trình - ADC (Analog Digital Converter): Bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự thành tín hiệu số. - GAPU (Global Analogic Program Unit): khối lập trình toàn cục Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. Một số kiểu mạng CNN . Kiến trúc mạng nơron tế bào chuẩn . Mô tả kiến trúc của CNN . Cấu trúc máy tính CNN-UM. Mô tả khái quát các bước lập trình ở các ngôn ngữ khác nhau . Sáu kiểu hệ số của mẫu A (3x3) cho phép CNN ổn định . Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh .8 : Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh . Giao diện Candy . Nạp ảnh trong Candy .Ảnh ban đầu . Ảnh sau khi chạy Template EdgeDetect . Tách cây tứ phân . Hệ động lực của một tế bào CNN . Mẫu tìm vùng và hiệu quả của mẫu . Mẫu tìm đường xiên và hiệu quả của mẫu . Sơ đồ các bước thiết kế mẫu theo phương pháp trực tiếp. Quy trình tìm mẫu bằng phương pháp học . Sơ đồ cơ bản của thuật toán .1: mặt nạ xác định điểm .2: Mặt nạ phát hiện dòng. Minh họa việc phát hiện dòng . Biểu đồ mức xám của đường ngang . Biểu đồ mức xám của đường nghiêng thông qua ảnh. Mặt nạ phát hiện cạnh và 8 hướng cạnh . Ví dụ về tăng trưởng miền ảnh . 61 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tách cây tứ phân .10 Thử nghiệm mẫu phân đoạn ảnh . 65 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC Chương I: CÁC LÝ THUYẾT BỔ TRỢ . Mạng nơron tế bào . Kiến trúc mạng nơron tế bào CNN . Giới thiệu chung về mạng nơron tế bào .Kiến trúc mạng Nơron tế bào .Kiến trúc của máy tính mạng Nơron tế bào . Một số vấn đề cơ bản của CNN . Giới thiệu chung về xử lý ảnh . Ngôn ngữ Matlab . Giới thiệu chung về Matlab. Ngôn ngữ lập trình Matlab và ứng dụng trong mô phỏng . Các công cụ để cài đặt mô phỏng tính toán . Đọc và ghi dữ liệu ảnh . Lớp lưu trữ của file matlab . Truy vấn một file đồ hoạ . Hiển thị ảnh . Phần mềm mô phỏng CANDY . 22 Chương II: BÀI TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH . Giới thiệu chung về phân đoạn ảnh. Các hướng tiếp cận phân đoạn ảnh . Các phương pháp dựa trên không gian đặc trưng . Các phương pháp dựa trên không gian ảnh . Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý . Một số phương pháp phân đoạn ảnh . Phương pháp phân đoạn dựa vào ngưỡng cố định . 29 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phương pháp phân đoạn dựa vào miền đồng nhất . Giới thiệu chung . Phương pháp tách cây tứ phân . Phương pháp tổng hợp . Giải pháp phân đoạn ảnh bằng công nghệ CNN . Xử lý ảnh dùng PDE . Công nghệ xử lý ảnh nhanh trên mạng CNN . Tính ưu việt và ý nghĩa . Tình hình nghiên cứu về xử lý ảnh dùng CNN trong nuớc . Kết quả xử lý ảnh dùng CNN. Hạn chế và giải pháp ứng dụng CNN . Mẫu và vai trò của mẫu . Giới thiệu chung . Thư viện mẫu CNN . Các phương pháp thiết kế mẫu cho CNN . Thuật toán phân đoạn ảnh trên CNN . 51 Chương III: MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH . Mô tả bài toán mô phỏng . Phát hiện biên . Phát hiện điểm . Phát hiện dòng . Phát hiện cạnh . Phát hiện biên Candy . Bài toán phân đoạn ảnh . Công thức cơ sở . Tăng trưởng miền ảnh . 59 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tách và ghép miền . Cài đặt mô phỏng . Ví dụ: Đoạn mã lệnh . Đánh giá kết quả mô phỏng . 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 69 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 MỞ ĐẦU Trong xã hội loài người ngôn ngữ là một phương tiện trao đổi thông tin phổ biến trong quá trình giao tiếp. Bên cạnh đó hình ảnh cũng là một cách trao đổi thông tin mang tính chính xác, biểu cảm khá cao và đặc biệt bị cảm giác chủ quan của đối tượng chi phối. Thông tin trên hình ảnh rất phong phú, đa dạng và có thể xử lý bằng máy tính. Chính vì vậy, trong những năm gần đây sự kết hợp giữa ảnh và đồ họa đã trở nên rất chặt chẽ trong lĩnh vực xử lý thông tin. Cũng như xử lý dữ liệu hình ảnh bằng đồ họa, việc xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng dụng. Xử lý ảnh số thao tác trên các ảnh tự nhiên thông qua các phương pháp và kỹ thuật mã hóa. Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh, giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các phần có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông. Mục đích của phân đoạn ảnh là có thể miêu tả tổng hợp từ nhiều phần tử khác nhau cấu tạo nên ảnh thô. Vì lượng thông tin chứa trong ảnh rất lớn, trong khi đó đa số các ứng dụng chỉ cần trích chọn một vài đặc trưng nào đó, do vậy cần có một quá trình để giảm lượng thông tin khổng lồ ấy. Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ yếu. Tuy nhiên các phương pháp xử lý ảnh truyền thống lại đòi hỏi nhiều thời gian xử lý nhất là với những ảnh có kích thước lớn. Để đáp ứng yêu cầu đó người ta đã và đang tìm kiếm nhiều phương pháp xử lý ảnh song song khác nhau nhằm giảm thời gian xử lý. Mạng nơron tế bào CNN là một trong những công cụ xử lý ảnh thời gian thực sự hữu hiệu và đang được quan tâm nghiên cứu rộng rãi trên thế giới do có nhiều ưu điểm trong đó có bản chất xử lý song song. Ảnh số là một mảng số thực hai chiều kích thước MxN trong đó mỗi phần tử ảnh là một tế bào C(i,j), i = 1, 2,., N, biểu thị mức xám của ảnh tại các vị trí (i,j) tương ứng. Ảnh được coi là ảnh nhị phân nếu C(i,j) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 2 chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1. Các đặc trưng của ảnh thường bao gồm các thành phần như: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh. Được sự gợi ý của giáo viên hướng dẫn và nhận thấy tính thiết thực của vấn đề này, tôi đã chọn đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng Nơron tế bào vào bài toán phân đoạn ảnh” để làm đề tài cho luận văn tốt nghiệp của mình Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 Chƣơng I CÁC LÝ THUYẾT BỔ TRỢ 1. Mạng nơron tế bào 1. Kiến trúc mạng nơron tế bào CNN 1. Giới thiệu chung về mạng nơron tế bào Công nghệ mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Networks) đã được các nhà khoa học Mỹ và Hungary phát minh ra vào năm 1988 có tốc độ xử lý 1012 phép tính/giây và được áp dụng cho các hệ thống xử lý ảnh nhanh 10 - 50000 ảnh/giây. Đây là bước đột phá về chất do cấu trúc của máy tính xử lý CNN là song song với hàng trục ngàn CPU được kết nối thành mạng trong một chip. Công nghệ này cho phép giải quyết nhiều bài toán xử lý phức tạp trong thời gian thực hiện mà các máy tính thông thường chưa làm được.[2] Sự ra đời của mạng nơron tế bào CNN đã mở ra một thời đại mới cho sự phát triển của khoa học tính toán tiếp cận đến các phương thức xử lý.