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

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. Ta biết rằng các máy tính số hiện nay về cơ bản là loại máy logic với các dữ liệu rời rạc được mã hóa theo hệ nhị phân. Tính chất cơ bản của nó là khả năng thực hiện thuật toán theo chương trình được lưu trong bộ nhớ.

Ðây là loại máy tính vạn năng xử lý trên các số nguyên hay còn gọi là máy Turing. Các phép tính cơ bản của nó là các phép số học và logic. Thuật toán là các chuỗi logic của các phép tính cơ bản này. Sự ra đời của bóng bán dẫn năm 1948 và của các vi mạch tích hợp IC năm 1960 đã tạo ra các máy tính số có tính thực tiễn cao với giá thành rẻ và hiện nay đã trở thành một loại hàng hóa thông dụng.

Sự hoàn thiện chíp CNN đặc trưng bởi kích thước và chức năng một vài loại có mẫu cố định là 256 tế bào, một số loại khác có kích thước giới hạn là 30 tế bào. Hiện nay có loại chíp có thể lập trình có kích thước 1024 tế bào. Khả năng lập trình được và tốc độ cao làm cho CNN phù hợp tốt hơn với các xử lý phi tuyến, nó cho phép nhận được và xử lý tín hiệu phi tuyến. Tuy vậy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 4 những ưu thế thực sự của CNN là nó tương đương với chíp có mật độ tích hợp lớn tiêu thụ nhiều năng lượng.

Một ứng dụng quan trọng của mạng nơron tế bào là xử lý ảnh. Chức năng cơ bản của mạng nơron tế bào trong quá trình xử lý ảnh là ánh xạ hoặc chuyển hình ảnh đầu vào tương ứng với hình ảnh đầu ra. Ngoài ứng dụng xử lý ảnh tốc độ cao ra công nghệ CNN còn được dùng để tối ưu hoá hệ thống truyền dữ liệu băng thông rộng, giải phương trình vi phân đạo hàm hàm riêng PDE. Ngược lại, với cấu trúc xử lý song song hoàn toàn, liên tục theo luồng theo thời gian, với việc cho phép triển khai nhiều mô hình toán học trong cả trường số thực và số phức người ta có thể xây dựng các mô hình CNN một lớp hoặc nhiều lớp trên phần cứng.Kiến trúc mạng Nơron tế bào - Có hai định nghĩa tổng quát của một CNN như sau: + Ðịnh nghĩa 1: Một mạng nơron tế bào CNN là một mảng 2, 3 hoặc n chiều của các hệ thống động lực học được gọi là các tế bào, hầu hết các hệ này là đồng nhất và thoả mãn hai thuộc tính:  Ảnh hưởng phổ biến là cục bộ trong phạm vi bán kính r.

 Tất cả các biến trạng thái là giá trị tín hiệu liên tục. + Ðịnh nghĩa 2: Một mạng nơron tế bào CNN là một mạch điện phi tuyến động lực học bậc cao được tạo nên bởi ghép nối liên kết cục bộ theo không gian các khối mạch điện giống nhau - mỗi khối mạch điện được gọi là một tế bào. Mạng được tạo thành có thể có kiến trúc bất kỳ như dạng lưới hình chữ nhật, 6 cạnh, 3 cạnh, hình cầu,. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Một số kiểu mạng CNN - Công nghệ CNN gồm tập các chíp (tế bào) có liên kết cục bộ với nhau tạo thành lưới với nhiều hình trạng khác nhau. Để đơn giản, ta xét kiến trúc chuẩn của CNN là một mảng hình chữ nhật kích thước MxN tế bào, mỗi tế bào ký hiệu là C(i,j), ứng với tọa độ (i,j) trong không gian Đề - Các hai chiều. Chỉ số i, j thỏa mãn điều kiện i=1. Kiến trúc mạng nơron tế bào chuẩn Trong đó, mỗi ô vuông biểu diễn cho một tế bào C(i,j) có liên kết trực tiếp về tín hiệu điện với các tế bào láng giềng.

- CNN là mạch điện phi tuyến động có kích thước lớn, được tạo bởi cặp các tế bào liên kết với nhau, phân bố đều không gian. Mạch này có cấu trúc hình chữ nhật, lục giác đều, hình cầu,. với những đặc trưng: + Luật tiếp hợp trong CNN biểu diễn sự tương tác từng cặp của tế bào C(i,j) với các tế bào láng giềng C(k,1) của nó. + Mỗi tế bào có điều kiện biên và điều kiện ban đầu.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 6 - Hệ CNN là ma trận n chiều của những phần tử động giống hệt nhau, mỗi phần tử là một mạch tích hợp gọi là tế bào, mỗi tế bào có hai thuộc tính: + Chỉ tương tác với các tế bào lân cận trong phạm vi bán kính là r (r là số nguyên dương) + Giá trị trạng thái của tế bào là những tín hiệu có giá trị liên tục. - Các phương trình quan trong mô tả cho hệ CNN là: + Phương trình trạng thái: xij   xij   C ( k ,l )Sr ( i , j ) A(i, j; k , l ) ykl   C ( k ,l )Sr ( i , j ) B(i, j; k , l )u kl  zij (1.1) xij  R, yij  R và zij  R được gọi là trạng thái: đầu ra, đầu vào, ngưỡng của tế bào C(i,j), A(i, j; k, l) và B(i, j; k, l) được gọi là toán tử phản hồi và toán tử dẫn nhập đầu vào. + Phương trình đầu vào Vuij=Eij với 1 ≤ i ≤ M; 1≤ j ≤ N (1.2) Giá trị Vuij tương ứng với giá trị ban đầu của phương trình vi phân khi áp dụng CNN để giải phương trình vi phân hoặc ảnh đầu vào đối với bài toán xử lý ảnh. + Phương trình đầu ra 1 1 yij  f ( xij )  xij  1  xij  1 (1.3) 2 2 + Phương trình mô tả các ràng buộc │vxij(O) │≤ 1 với 1≤ i≤ M; 1 ≤ j≤ N (1.5) + Phương trình tham số giả định A(i,j;k,l) = A(k,l;i,j) với 1≤ i≤ M; 1 ≤ j≤ N (1.6) + Điều kiện biên xác định và là các tế bào thuộc hiệu ứng cầu của các tế bào cạnh nhưng nằm ngoài mảng kích thước MxN Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 7 - Đối với ứng dụng CNN trong xử lý ảnh, đầu vào thường là cường độ điểm ảnh, thang độ xám kích thước MxN, -1 <ukl < +1 khi đó mức “trắng” được mã hóa là -1 và “đen” được mã hóa là +1.

- Đối với ảnh tĩnh, ukl là hằng số, đối với ảnh động (video) ukl là một hàm theo thời gian. A(i,j;k,l), B(i,j;k,l) và zij thay đổi theo vị trí (i,j) và thời gian t. Một số trường hợp khác có thể coi A(i,j; k,l), B(i,j; k,l) và zij không đổi theo không gian và thời gian. Mạng CNN bất biến không gian và đẳng hướng nếu các toán tử A(i,j;k,l), B(i,j;k,l) và toán tử ngưỡng zij không đổi theo không gian.