Đồ án HCMUTE: Ứng dụng thuật toán nén ảnh BPG vào chuông cửa IoT

Đồ án nghiên cứu hcmute ứng dụng thuật toán nén ảnh bpg vào trong chuông cửa iot, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán toán học.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2020

105
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1.2. MỤC TIÊU

1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

1.4. GIỚI HẠN

1.5. BỐ CỤC

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Ví dụ về hình ảnh số

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về chuông cửa IoT và thuật toán nén ảnh BPG tại HCMUTE

Đồ án tốt nghiệp này, thực hiện tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), tập trung vào việc ứng dụng thuật toán nén ảnh BPG vào chuông cửa IoT. Chuông cửa thông minh (smart doorbell) này tận dụng lợi thế của BPG image compression để giảm dung lượng dữ liệu hình ảnh, tối ưu hóa việc truyền dữ liệu và tiết kiệm băng thông. Nghiên cứu này nằm trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của Internet of Things (IoT) và nhu cầu về các giải pháp an ninh nhà cửa hiệu quả. Ứng dụng IoT này được thiết kế để chụp ảnh, nén ảnh bằng BPG, và gửi thông báo kèm ảnh đến người dùng qua email. Đây là một ví dụ ứng dụng thực tế của BPG image compression trong thiết bị IoT tại HCMUTE. Nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của thuật toán nén ảnh BPG với các thuật toán khác, đánh giá chất lượng hình ảnh sau khi nén và tiêu thụ năng lượng của hệ thống.

1.1. Tổng quan về chuông cửa thông minh và IoT devices

Đồ án tập trung vào thiết kế và triển khai một chuông cửa thông minh tích hợp các chức năng hiện đại. Chuông cửa IoT này hoạt động dựa trên nền tảng IoT devices, cụ thể là sử dụng Raspberry Pi Zero W như bộ điều khiển trung tâm. Hệ thống sử dụng camera để chụp ảnh khi có người bấm chuông. Việc tích hợp camera an ninh cho phép ghi lại hình ảnh người đến thăm. Đặc điểm quan trọng của chuông cửa video này là sử dụng BPG image compression để tối ưu hóa việc lưu trữ và truyền tải hình ảnh. Ứng dụng thực tế của chuông cửa IoT này tập trung vào việc tăng cường an ninh nhà cửa, cho phép người dùng nhận được thông báo tức thời kèm hình ảnh qua email hoặc ứng dụng di động. HCMUTE đóng vai trò là đơn vị nghiên cứu và phát triển dự án. Việc sử dụng thiết bị IoT trong hệ thống này đáp ứng xu hướng hiện đại về phát triển ứng dụng IoTthiết kế hệ thống IoT. Nó tận dụng khả năng kết nối internet để truyền dữ liệu hình ảnh và thông báo đến người dùng ở bất cứ đâu có kết nối internet. An ninh nhà cửa được nâng cao nhờ khả năng quan sát và nhận diện người đến thăm.

1.2. Thuật toán nén ảnh BPG và giảm dung lượng ảnh

Lõi chính của đồ án là việc ứng dụng thuật toán nén ảnh BPG. BPG image compression được chọn vì khả năng nén cao, giữ được chất lượng hình ảnh tốt và thích hợp cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Nén ảnh BPG là một phương pháp xử lý ảnh hiệu quả. Thuật toán nén ảnh này giúp giảm dung lượng ảnh đáng kể, từ đó tiết kiệm dung lượng lưu trữ trên thiết bị và giảm thời gian truyền tải. Hiệu quả nén ảnh được đánh giá thông qua việc so sánh kích thước tệp ảnh trước và sau khi nén. Nghiên cứu so sánh hiệu quả nén ảnh của BPG với các định dạng khác như JPEG và PNG. Chất lượng ảnh sau khi nén được đánh giá chủ yếu bằng phương pháp trực quan. Việc giảm dung lượng ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hệ thống chuông cửa IoT, giúp giảm tiêu thụ năng lượng và băng thông. Tiết kiệm băng thông là một lợi ích đáng kể khi triển khai ứng dụng thực tế này. So sánh thuật toán nén ảnh giúp xác định hiệu quả của BPG trong ngữ cảnh này.

1.3. Triển khai và kết quả ứng dụng thực tế tại HCMUTE

Đồ án được triển khai tại HCMUTE, phản ánh sự kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng thực tiễn. Ứng dụng thực tế của thuật toán nén ảnh BPG trong chuông cửa IoT cho thấy khả năng hoạt động ổn định của hệ thống. Dự án HCMUTE này cung cấp một mô hình khả thi cho việc tích hợp công nghệ nén ảnh tiên tiến vào các thiết bị IoT. Kết quả cho thấy BPG đạt hiệu quả nén cao hơn so với các thuật toán truyền thống. Kết quả sản phẩm bao gồm phần cứng (chuông cửa video) và phần mềm (ứng dụng Android). Việc tích hợp nhận diện khuôn mặt (face recognition) và thông báo (notification) là những hướng phát triển tiềm năng. Nghiên cứu tập trung vào truyền dữ liệu hình ảnh nén, đảm bảo an ninh nhà cửa được nâng cao. Các dữ liệu thu thập được được phân tích để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Điện thoại di động là phương tiện chính để người dùng tương tác với hệ thống. Điều khiển từ xa cũng là một tính năng tiềm năng trong các phiên bản nâng cấp sau này. Tiêu thụ năng lượng được tối ưu hóa nhờ việc sử dụng BPG.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn và bố cục đồ án.  Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này trình bày tổng quát về các lý thuyết có liên quan đến các vấn đề mà đề tài sẽ dùng để thực hiện thiết kế, thi công cho đề tài.  Chương 3: Thiết kế hệ thống Giới thiệu về mô hình hệ thống, các khối chức năng, cảm biến.  Chương 4: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá Trình bày kết quả của cả quá trình nghiên cứu làm đề tài, nêu lên những kiến thức đã học được từ quá trình làm đồ án, nhận xét và đánh giá sản phẩm.

 Chương 5: Kết Luận và Hướng Phát Triển Trình bày ngắn gọn những kết quả thu được từ đó tiến hành kết luận, đánh giá sản phẩm có đạt hay không, từ đó đưa ra hướng phát triển để tăng chức năng, khả năng cho sản phẩm. 3 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này sẽ giới thiệu về các lý thuyết liên qua tới tất cả các vấn đề cần giải quyết trong đề tài (các thuật toán, công nghệ mới được sử dụng, các loại IC, về các chuẩn giao tiếp, về nguyên lý hoạt động và cách điều khiển một số hệ thống phần cứng….

TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH DẠNG HÌNH ẢNH 2. Giới thiệu về hình ảnh số Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn.

Hình ảnh là hàm hai chiều f (x, y), trong đó x và y là tọa độ không gian (mặt phẳng) và biên độ của f tại bất kỳ cặp tọa độ (x, y) nào được gọi là cường độ của hình ảnh tại mức đó. Nếu x, y và các giá trị biên độ của f là các đại lượng hữu hạn và rời rạc, chúng ta gọi hình ảnh là hình ảnh kỹ thuật số. Một hình ảnh kỹ thuật số bao gồm một số phần tử hữu hạn được gọi là pixel, mỗi phần tử có một vị trí và giá trị cụ thể. - Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định.

Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh. 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT - Mức xám: Là kết quả của sự biến đổi tương ứng 1 giá trị độ sáng của 1 điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dương.

Thông thường nó xác định trong [0, 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn. Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28 =256 mức, tức là từ 0 đến 255) - Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị.

Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều. - Ví dụ: Đây là một một hình ảnh số có độ phân giải 2724x2336 pixel là hàm 2D hoặc ma trận với các hàng và cột. Trong biểu diễn 8 bit, giá trị cường độ pixel thay đổi giữa 0 (Đen) và 255 (Trắng) 5 do an CHƯƠNG 2.1 Ví dụ về hình ảnh số f(1,1) = 103 thì 103 là giá trị cường độ pixel tại vị trí có toạ độ là (1,1) của ảnh trên.

f(2724,2336) = 88 thì 88 là giá trị cường độ pixel tại vị trí có toạ độ là (2724,233) có thể quan sát là pixel ở góc phải dưới cuối cùng của bức ảnh số. Thì với một ảnh có độ phân giải là 2724x2336 hay còn gọi là ảnh 2K thì có số điểm ảnh lên tới 6,363,264 (kết quả này là tích của chiều cao và chiều rộng của ảnh 6 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT hay nói cách khác là tích của số hàng và cột các pixel trong ảnh) thì mỗi pixel này có một giá trị không thay đổi từ 0 đến 255 tương đương với các màu xám có màu từ đen đến trắng. Giới thiệu về các định dạng hình ảnh Với sự phát triển của các ngành công nghệ và đặc biệt là công nghệ số thì hình ảnh cũng được nâng cấp về chất lượng cũng phải đáp ứng được nhiều lĩnh khác nhau trong kỹ thuật đặc thù này.

Các định dạng tệp hình ảnh phổ biến nhất, quan trọng nhất đối với máy ảnh, in, quét và sử dụng internet là JPG, TIF, PNG và GIF.  JPG (tên gốc là JPEG - viết tắt của 4 từ Joint Photographic Experts Group) là định dạng tệp hình ảnh được sử dụng nhiều nhất (máy ảnh kỹ thuật số, trang web, v. JPG là phần mở rộng tệp cho các tệp JPEG (Nhóm chuyên gia chụp ảnh chung, ủy ban của ISO và ITU). Máy ảnh kỹ thuật số và các trang web sử dụng các tệp JPG vì JPG nén dữ liệu nhỏ hơn rất nhiều trong tệp.

JPG sử dụng kiểu nén ảnh lossy để thực hiện việc nén hình ảnh với độ mất mát là tối thiểu này, có ưu điểm là chất lượng rất cao và giống thật. Nhưng với một tệp nhỏ hơn, thì dạng ảnh này sẽ phải đánh đổi việc giảm kích thước ảnh sau khi nén sao cho nhỏ nhất và chất lượng hình ảnh sẽ không được cao như lúc bang đầu. Tuy nhiên, mức độ nén này có thể tùy chọn (với cài đặt tùy chọn có tên chất lượng JPG trong trình chỉnh sửa và máy ảnh của bạn), là các tệp nhỏ hơn chất lượng thấp hơn hoặc là các tệp lớn hơn chất lượng cao hơn. Kích thước tệp nhỏ và chất lượng hình ảnh cao là đối lập, nhưng một tệp JPG lớn vẫn là một tệp nhỏ.

Máy ảnh kỹ thuật số của bạn cũng cung cấp sự lựa chọn đó, menu thường được gọi là Chất lượng hình ảnh. Bạn muốn chọn chất lượng tốt nhất trong máy ảnh, vì sau đó, không có sự trở lại với chất lượng cao hơn. Nhìn chung, ngày nay, JPG khá độc đáo về vấn đề này, sử dụng nén ảnh lossless cho phép các tệp rất nhỏ có chất lượng thấp hơn, trong khi hầu hết các loại tệp khác sử dụng nén không mất dữ liệu (với các tệp lớn hơn). 7 do an CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Thực tế, JPG được sử dụng khi kích thước tệp nhỏ (để truyền hoặc lưu trữ, trang web, email, thẻ nhớ, v.) quan trọng hơn chất lượng hình ảnh tối đa việc cài đặt chất lượng cao để tạo JPG thực sự đủ tốt trong hầu hết các trường hợp, nếu chúng ta không lạm dụng quá trình nén(các trang web, v. Nhưng nếu bạn quan tâm đến chất lượng tối đa để lưu trữ các hình ảnh quan trọng của mình, thì bạn cần phải biết hai điều: o 1. JPG phải luôn chọn chất lượng cao hơn và tệp lớn hơn và o 2. Không tiếp tục chỉnh sửa và lưu hình ảnh JPG của bạn, bởi vì chất lượng bị mất nhiều hơn mỗi khi bạn lưu nó dưới dạng JPG (dưới dạng các tạo phẩm JPG được thêm vào.

pixel trở thành màu sắc mà chúng không nên bị mất - mất).  TIF là dạng ảnh nén lossless (bao gồm tùy chọn nén LZW), được coi là định dạng chất lượng cao nhất cho công việc thương mại. Định dạng TIF không nhất thiết là "chất lượng cao hơn" mỗi pixel (cùng các pixel hình ảnh RGB, chúng là chính chúng) và hầu hết các định dạng khác ngoài JPG cũng bị mất. TIF đơn giản là không có tạo thực thể JPG, không mất thêm hoặc tạo thực thể JPG để làm giảm và làm mất giá trị ban đầu.

Và TIF là định dạng ảnh rất linh hoạt, ngoại trừ các trang web không hiển thị các tệp TIF. Tuy nhiên, đối với các mục đích khác, TIF thực hiện hầu hết mọi thứ bạn muốn, từ màu 1 bit đến 48 bit, RGB, CMYK, LAB hoặc màu được lập chỉ mục. Hầu hết mọi loại tệp "đặc biệt" (ví dụ: tệp RAW của máy ảnh, tệp fax hoặc tài liệu nhiều trang) đều dựa trên định dạng TIF, nhưng với các thẻ dữ liệu độc quyền duy nhất - làm cho chúng không tương thích trừ khi phần mềm đặc biệt của chúng mong đợi. Trình duyệt web không thể hiển thị tệp TIF.

Định dạng TIF rất đa năng. Có nhiều định dạng TIFF cho tất cả các loại dữ liệu và nén. Dữ liệu CCITT để lưu trữ tài liệu văn bản tiêu chuẩn, hỗ trợ nhiều trang trong một tệp. Fax tiêu chuẩn là một định dạng TIFF khác.

Nhà thiết kế có thể được chỉ định các thẻ dữ liệu đặc biệt để khai báo các loại dữ liệu và nén khác. Một 8 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT trường hợp là một số tệp Raw camera thực sự là định dạng TIF, nhưng với các thẻ dữ liệu độc quyền cho mục đích đặc biệt của chúng, sau đó không còn tương thích với người xem TIF.  GIF là định dạng ảnh được CompuServe thiết kế trong những ngày đầu của video 8 bit trên máy tính, trước khi sử dụng 24 bit hoặc JPG, để hiển thị video ở tốc độ quay số modem.

GIF loại bỏ tất cả dữ liệu Exif, vì GIF được thiết kế cho mục đích màn hình video, GIF không giữ lại giá trị độ phân giải in. GIF luôn sử dụng nén LZW không mất dữ liệu, nhưng nó luôn là một tệp màu được lập chỉ mục (1 đến 8 bit cho mỗi pixel). GIF có thể có một bảng màu gồm 24 bit, nhưng chỉ có tối đa 256 trong số chúng (màu nào phụ thuộc vào màu sắc hình ảnh của bạn) có màu khá hạn chế cho ảnh màu, nhưng nói chung là tuyệt vời cho đồ họa. GIF không cung cấp tính minh bạch và hình ảnh động.

Các tệp PNG và TIF cũng có thể tùy chọn xử lý cùng chế độ màu được lập chỉ mục mà GIF sử dụng, nhưng chúng linh hoạt hơn với các lựa chọn khác (có thể là RGB hoặc 16 bit, v. Nhưng GIF vẫn rất tốt cho đồ họa web (nghĩa là, với số lượng màu hạn chế).

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Ứng dụng thuật toán nén ảnh BPG trong chuông cửa IoT tại HCMUTE" khám phá cách mà thuật toán nén ảnh BPG có thể cải thiện hiệu suất và chất lượng hình ảnh trong các thiết bị chuông cửa IoT. Tác giả trình bày những lợi ích của việc sử dụng BPG, bao gồm giảm băng thông và tăng tốc độ truyền tải dữ liệu, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng. Bài viết không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ nén ảnh mà còn mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng IoT trong tương lai.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực IoT và tự động hóa, hãy tham khảo thêm bài viết Đồ án hcmute điều khiển và giám sát hệ thống thông qua opc server, nơi bạn có thể tìm hiểu về cách giám sát và điều khiển hệ thống hiệu quả. Ngoài ra, bài viết Đồ án hcmute hệ thống phòng cháy chữa cháy giám sát qua internet cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về các giải pháp an toàn thông minh trong môi trường IoT. Cuối cùng, bài viết Đồ án hcmute mô hình quản lý nhà không dây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các ứng dụng quản lý nhà thông minh, mở rộng kiến thức về công nghệ hiện đại trong cuộc sống hàng ngày.