I. Phân tích hình ảnh
Phân tích hình ảnh là quá trình nghiên cứu và đánh giá các yếu tố kỹ thuật và nội dung của hình ảnh. Trong khóa luận này, chất lượng hình ảnh được xem xét dựa trên các tiêu chí như ngược sáng, độ mờ, tương phản, và bố cục. Các tiêu chí này giúp định lượng và đánh giá khách quan chất lượng hình ảnh, từ đó hỗ trợ người dùng trong việc cải thiện và chọn lọc hình ảnh phù hợp.
1.1. Đánh giá chất lượng hình ảnh
Đánh giá chất lượng hình ảnh là một bài toán quan trọng trong khoa học máy tính, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng dụng khoa học máy tính. Khóa luận tập trung vào việc xây dựng mô hình đánh giá dựa trên các tiêu chí kỹ thuật, giúp người dùng dễ dàng nhận biết và cải thiện chất lượng hình ảnh. Các phương pháp như Convolutional Neural Networks (CNN) và RGB Salient Object Detection được áp dụng để phân tích và đánh giá hình ảnh một cách chính xác.
1.2. Nghiên cứu hình ảnh
Nghiên cứu hình ảnh trong khóa luận bao gồm việc phân tích các đặc điểm kỹ thuật như ngược sáng, độ mờ, và tương phản. Các phương pháp như Haar Wavelet Transform (HWT) và Fast Fourier Transform (FFT) được sử dụng để phát hiện và khắc phục các vấn đề liên quan đến chất lượng hình ảnh. Điều này giúp tăng cường độ chính xác và hiệu quả của mô hình đánh giá.
II. Kỹ thuật hình ảnh
Kỹ thuật hình ảnh là một phần không thể thiếu trong việc phân tích và cải thiện chất lượng hình ảnh. Khóa luận đề cập đến các kỹ thuật như phát hiện ảnh ngược sáng, phát hiện ảnh mờ, và đánh giá bố cục. Các kỹ thuật này được áp dụng để đảm bảo hình ảnh đạt được độ nét, cân bằng ánh sáng, và bố cục hài hòa.
2.1. Phát hiện ảnh ngược sáng
Phát hiện ảnh ngược sáng là quá trình xác định các hình ảnh có hiện tượng ánh sáng tập trung phía sau chủ thể, gây ra bóng đen hoặc chói sáng. Các phương pháp như fuzzy logic và biểu đồ độ sáng được sử dụng để phân loại và khắc phục hiện tượng này. Điều này giúp cải thiện chất lượng hình ảnh và đảm bảo các chi tiết quan trọng không bị mất đi.
2.2. Phát hiện ảnh mờ
Phát hiện ảnh mờ là quá trình xác định các hình ảnh không rõ nét do các yếu tố như rung lắc máy ảnh hoặc thiếu ánh sáng. Các phương pháp như Haar Wavelet Transform (HWT) và Fast Fourier Transform (FFT) được áp dụng để khôi phục độ sắc nét và đánh giá mức độ mờ của hình ảnh. Điều này giúp tăng cường chất lượng hình ảnh và đảm bảo các chi tiết được hiển thị rõ ràng.
III. Ứng dụng khoa học máy tính
Ứng dụng khoa học máy tính trong khóa luận tập trung vào việc xây dựng và triển khai các mô hình đánh giá chất lượng hình ảnh. Các phương pháp như Convolutional Neural Networks (CNN) và RGB Salient Object Detection được sử dụng để phân tích và đánh giá hình ảnh một cách chính xác. Điều này giúp người dùng dễ dàng nhận biết và cải thiện chất lượng hình ảnh.
3.1. Mô hình đánh giá chất lượng hình ảnh
Mô hình đánh giá chất lượng hình ảnh được xây dựng dựa trên các tiêu chí kỹ thuật như ngược sáng, độ mờ, tương phản, và bố cục. Các phương pháp như Convolutional Neural Networks (CNN) và RGB Salient Object Detection được áp dụng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của mô hình. Điều này giúp người dùng dễ dàng đánh giá và cải thiện chất lượng hình ảnh.
3.2. Phân tích dữ liệu hình ảnh
Phân tích dữ liệu hình ảnh là quá trình nghiên cứu và đánh giá các đặc điểm kỹ thuật của hình ảnh. Các phương pháp như Haar Wavelet Transform (HWT) và Fast Fourier Transform (FFT) được sử dụng để phát hiện và khắc phục các vấn đề liên quan đến chất lượng hình ảnh. Điều này giúp tăng cường độ chính xác và hiệu quả của mô hình đánh giá.
