Tăng cường chất lượng ảnh tối dựa trên không gian màu HSI và tối ưu hóa bầy đàn PSO

Bài viết Tăng cường chất lượng ảnh tối dựa trên không gian màu HSI và tối ưu hóa bầy đàn PSO đề xuất một phương pháp mới tăng cường chất lượng ảnh thông qua kết hợp các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh cơ bản. Ảnh tối ban đầu trên miền RGB được chuẩn hóa để đưa về miền, sau đó được chuyển sang miền HSI.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tăng cường chất lượng ảnh tối dựa trên không gian màu HSI và tối ưu hóa bầy đàn PSO Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN: 978-604-82-2548-3 TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH TỐI DỰA TRÊN KHÔNG GIAN MÀU HSI VÀ TỐI ƯU HÓA BẦY ĐÀN PSO Đinh Phú Hùng Khoa Công nghệ Thông tin, email: hungdp@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU 2. KIẾN THỨC NỀN TẢNG Tăng cường chất lượng ảnh là một trong 2.1. Giải thuật tối ưu hóa bầy đàn những nhiệm vụ quan trọng của xử lý ảnh. Nó Phương pháp tối ưu bầy đàn được đề xuất bao gồm các kỹ thuật như: tăng cường độ bởi J. Kennedy [1] và đồng nghiệp, là một tương phản, khử nhiễu, và làm nổi biên. Các trong những thuật toán xây dựng dựa trên khái bức ảnh chụp vệ tinh có thể không đạt được niệm trí tuệ bầy đàn để tìm kiếm lời giải cho chất lượng tốt như bị tối và mờ trong những các bài toán tối ưu hóa trên một không gian trường hợp về điều kiện thời tiết không thuận tìm kiếm nào đó. Phương pháp tối ưu bầy đàn lợi như có sương mù và thiếu ánh sáng. Bài là một dạng của các thuật toán tiến hóa quần báo này đề xuất một phương pháp mới tăng thể, với sự tương tác giữa các cá thể trong một cường chất lượng ảnh thông qua kết hợp các quần thể để khám phá một không gian tìm phương pháp tăng cường chất lượng ảnh cơ kiếm. PSO là kết quả của sự mô hình hóa việc bản. Ảnh tối ban đầu trên miền RGB được đàn chim bay đi tìm kiếm thức ăn cho nên nó chuẩn hóa để đưa về miền [0, 1], sau đó được thường được xếp vào các loại thuật toán có sử chuyển sang miền HSI. Từ kênh cường độ dụng trí tuệ bầy đàn. Thuật toán này đã được sáng I, tiến hành tạo ra các ảnh được tăng áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. cường sử dụng các kĩ thuật cơ bản: ảnh I1 sử PSO được khởi tạo bằng một nhóm cá thể dụng kỹ thuật cân bằng Histogram, ảnh I2 sử ngẫu nhiên và sau đó tìm nghiệm tối ưu bằng dụng kỹ thuật cải thiện độ tương phản bằng cách cập nhật các thế hệ. Trong mỗi thế hệ, hàm logarit, ảnh I3 sử dụng kĩ thuật cải thiện độ mỗi cá thể được cập nhật theo hai vị trí tốt tương phản bằng hàm logarit ngược, và ảnh I4 nhất là Pbest và Gbest . Trong đó, giá trị thứ sử dụng kĩ thuật Laplace để tăng cường độ sắc nhất là vị trí tốt nhất mà nó đã từng đạt được nét. Giải thuật tối ưu hóa bầy đàn PSO sẽ được cho tới thời điểm hiện tại, gọi là Pbest . Một áp dụng để tìm ra các tham số tối ưu:  1 ,  2 , nghiệm tối ưu khác mà cá thể này bám theo  3 , 4 tương ứng với các ảnh I1, I2, I3, I4 nhằm là nghiệm tối ưu toàn cục Gbest, đó là vị trí tốt tối ưu hóa hàm chỉ số tương phản Michelso nhất trong cả quá trình tìm kiếm cả quần thể 2 từ trước tới thời điểm hiện tại. Nói cách khác, J  Q  H    H1  H 2  , với H1 là entropy mỗi cá thể trong quần thể cập nhật vị trí của  theo vị trí tốt nhất của nó và cả quần thể tính của ảnh trước khi tăng cường, và 2 , , H2 lần tời thời điểm hiện tại. Cụ thể sau mỗi cập lượt là phương sai, trung bình, và entropy của nhật các thế hệ, vận tốc và vị trí của mỗi cá ảnh sau khi tăng cường. Tạo ra ảnh Ith được thể được cập nhật theo các công thức sau: biểu diễn tổng hợp từ các ảnh I1, I2, I3, I4 và các Vik 1   Vik  c1  r1   Pbest _ i  Xi  k k tham số tối ưu 1, 2, 3, 4 tương ứng. Sau đó (1) kết hợp các kênh H, S, và Ith rồi chuyển ngược  c2  r2   G kbest  X ki  trở lại miền RGB để thu được ảnh tăng cường. X ki 1  X ki  Vik 1 (2) Thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất không chỉ cải thiện tốt về độ tương phản mà trong đó: còn cho đường biên của ảnh sắc nét. X ki : Vị trí cá thế thứ i tại thế hệ k. 142 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2018. ISBN: 978-604-82-2548-3 Vik : Vận tốc cá thế thứ i tại thế hệ k. 2.2.4. Độ sắc nét của ảnh X ki 1 : Vị trí cá thế thứ i tại thế hệ k+1. Độ sắc nét của ảnh được tính bằng công Vik 1 : Vận tốc cá thế thứ i tại thế hệ k+1. thức: 1 k Pbest _i : Vị trí tốt nhất của cá thể thứ i tại G  G uv và G uv  u 2  v 2 M N thế hệ k. trong đó: G kbest : Vị trí tốt nhất trong quần thể tại thế u = I (u, v) – I (u + 1, v) hệ k. v = I (u, v) – I (u, v + 1)  = 0.729 là hệ số quán tính. I (u, v) là giá trị điểm ảnh tại hàng u, cột v c 1 , c 2 : Các hệ số gia tốc, nhận giá trị từ 1.5 của ảnh. đến 2.5 I (u + 1, v) là giá trị điểm ảnh tại hàng u + 1, r1 , r2 : Các số ngẫu nhiên nhận giá trị trong cột v của ảnh. khoảng [0, 1] I (u, v + 1) là giá trị điểm ảnh tại hàng u, 2.2. CÁC CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ cột v + 1 của ảnh. M, N lần lượt là số hàng, cột của ma trận I. 2.2.1. Độ sáng của ảnh Công thức tính giá trị trung bình (chỉ số về 3. GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT độ sáng) của ảnh là: Đầu vào: Ảnh màu Iin 1 M N ...