I. Thuật toán nội suy
Thuật toán nội suy là trọng tâm của luận văn, được phát triển để tối ưu hóa quá trình xử lý ảnh siêu phân giải. Thuật toán này dựa trên kỹ thuật nội suy tuyến tính trong miền không gian, nhằm cải thiện chất lượng ảnh và giảm thời gian xử lý. Phương pháp này tập trung vào việc tái tạo ảnh độ phân giải cao từ các ảnh độ phân giải thấp bằng cách sử dụng các điểm ảnh gần nhau để nội suy giá trị. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán mới đạt hiệu quả tương đương với các thuật toán phức tạp hiện có, đồng thời có thể áp dụng trên các phần cứng có cấu hình thấp.
1.1. Phát triển thuật toán
Quá trình phát triển thuật toán bắt đầu từ việc phân tích các thuật toán nội suy hiện có, đặc biệt là nội suy tuyến tính trong xử lý ảnh. Thuật toán mới được đề xuất tập trung vào việc giảm số lượng điểm ảnh xa điểm cần nội suy và tăng số lượng điểm ảnh gần, nhằm cải thiện chất lượng ảnh và giảm thời gian tính toán. Kết quả thử nghiệm trên MATLAB cho thấy thuật toán này đạt được chất lượng ảnh cao với thời gian xử lý chấp nhận được.
1.2. Hiệu quả xử lý ảnh
Hiệu quả xử lý ảnh của thuật toán mới được đánh giá thông qua các chỉ số PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) và thời gian tính toán. Kết quả cho thấy thuật toán mới đạt được chất lượng ảnh tương đương với các thuật toán phức tạp hiện có, đồng thời giảm đáng kể thời gian xử lý. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng của thuật toán trong các hệ thống xử lý ảnh thời gian thực trên phần cứng có cấu hình thấp.
II. Xử lý ảnh siêu phân giải
Xử lý ảnh siêu phân giải là kỹ thuật tái tạo ảnh độ phân giải cao từ một hoặc nhiều ảnh độ phân giải thấp. Luận văn tập trung vào việc phát triển các phương pháp siêu phân giải ảnh dựa trên kỹ thuật nội suy tuyến tính. Quá trình này bao gồm ba bước chính: đăng ký ảnh, tái cấu trúc ảnh và lọc ảnh. Kết quả cho thấy phương pháp mới đạt được chất lượng ảnh cao với thời gian xử lý ngắn, phù hợp với các ứng dụng thực tế.
2.1. Kỹ thuật nội suy tuyến tính
Kỹ thuật nội suy tuyến tính được sử dụng để tái tạo các điểm ảnh còn thiếu trong quá trình siêu phân giải ảnh. Phương pháp này dựa trên việc tính toán giá trị điểm ảnh mới từ các điểm ảnh lân cận. Kết quả mô phỏng cho thấy kỹ thuật này đạt được chất lượng ảnh cao với thời gian xử lý ngắn, đặc biệt phù hợp với các hệ thống phần cứng có cấu hình thấp.
2.2. Tối ưu thuật toán
Quá trình tối ưu thuật toán tập trung vào việc cải thiện chất lượng ảnh và giảm thời gian xử lý. Thuật toán mới được đề xuất giảm số lượng điểm ảnh xa điểm cần nội suy và tăng số lượng điểm ảnh gần, nhằm cải thiện chất lượng ảnh và giảm thời gian tính toán. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán này đạt được chất lượng ảnh cao với thời gian xử lý chấp nhận được.
III. Ứng dụng thực tế
Luận văn không chỉ tập trung vào việc phát triển thuật toán mà còn đề cập đến các ứng dụng thực tế của xử lý ảnh siêu phân giải. Thuật toán mới có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như y tế, quân sự và thương mại, nơi yêu cầu chất lượng ảnh cao và thời gian xử lý nhanh. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống xử lý ảnh thời gian thực.
3.1. Xử lý ảnh số
Xử lý ảnh số là một trong những ứng dụng chính của thuật toán mới. Thuật toán này có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng ảnh trong các hệ thống camera, vệ tinh và máy bay không người lái. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán mới đạt được chất lượng ảnh cao với thời gian xử lý ngắn, phù hợp với các ứng dụng thực tế.
3.2. Siêu phân giải ảnh trong y tế
Trong lĩnh vực y tế, siêu phân giải ảnh có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh y tế, giúp các bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn. Thuật toán mới được đề xuất có thể được áp dụng trong các hệ thống chụp ảnh y tế, giúp cải thiện chất lượng ảnh và giảm thời gian xử lý.
