Ứng dụng phương pháp nén ảnh sử dụng PCA trong xử lý ảnh viễn thám

Bài viết "Ứng dụng phương pháp nén ảnh sử dụng PCA trong xử lý ảnh viễn thám" khám phá ứng dụng của PCA trong việc nén ảnh đặc biệt dành cho hình ảnh vệ tinh. Chúng tôi thảo luận về nguyên lý của PCA, cách thực hiện và các lợi ích mà nó mang lại trong việc lưu trữ, truyền tải và phân tích dữ liệu trong các ứng dụng địa tầng học. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng phương pháp nén ảnh sử dụng PCA trong xử lý ảnh viễn thámKỷ yếu Hội thảo khoa học Khoa Công nghệ thông tin, năm 2024 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP NÉN ẢNH SỬ DỤNG PCA TRONG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM Đinh Nguyễn Trọng Nghĩa1, Nguyễn Thị Thu Tâm1* Trường Đại học Công thương Thành phố Hồ Chí Minh 1 * Email: tamntt@huit.edu.vn Ngày nhận bài: 05/05/2024; Ngày chấp nhận đăng: 20/05/2024 TÓM TẮT Trong lĩnh vực địa tầng học, hình ảnh vệ tinh đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnhvực bao gồm địa lý, địa chất, nghiên cứu môi trường và quản lý tài nguyên. Tuy nhiên, việcxử lý và lưu trữ hình ảnh vệ tinh thường đối mặt với những thách thức lớn do dữ liệu quy môlớn. Các kỹ thuật nén ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết những thách thức nàybằng cách giảm kích thước của hình ảnh trong khi vẫn giữ lại thông tin cần thiết. Mộtphương pháp phổ biến là nén ảnh sử dụng Phân tích thành phần chính (PCA). Bài viết nàykhám phá ứng dụng của PCA trong việc nén ảnh đặc biệt dành cho hình ảnh vệ tinh. Chúngtôi thảo luận về nguyên lý của PCA, cách thực hiện và các lợi ích mà nó mang lại trong việclưu trữ, truyền tải và phân tích dữ liệu trong các ứng dụng địa tầng học. Từ khóa: Nén ảnh bằng phương pháp PCA, Nén dữ liệu cảm biến từ xa, Ứng dụngPhân tích thành phần chính, Giảm chiều dữ liệu 1. MỞ ĐẦU Ảnh vệ tinh đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như địa lý, địa chất, nghiêncứu môi trường và quản lý tài nguyên [1]. Sự phong phú của dữ liệu được tạo ra bởi cáccông nghệ cảm biến từ xa đặt ra những thách thức trong việc xử lý và lưu trữ [2]. Khi độphân giải và độ phức tạp của hình ảnh vệ tinh tăng, nhu cầu về các phương pháp hiệu quả đểxử lý và phân tích dữ liệu này cũng tăng cao [3] [4]. Các kỹ thuật nén ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các thách thức vềlưu trữ và truyền tải dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh quy mô lớn [5]. Một trong những kỹ thuậtnén ảnh phổ biến, Phân tích thành phần chính (PCA) [6], đã trở nên phổ biến với khả nănggiảm chiều dữ liệu mà vẫn giữ lại thông tin cần thiết. Bài báo này sẽ tìm hiểu về ứng dụng của phương pháp nén ảnh dựa trên PCA được tinhchỉnh đặc biệt cho hình ảnh từ cảm biến từ xa. Chúng ta sẽ khám phá nguyên lý của PCA,cách thực hiện và các lợi ích mà nó mang lại trong việc lưu trữ, truyền tải và phân tích dữliệu trong các ứng dụng cảm biến từ xa. Bằng cách hiểu và áp dụng PCA trong ngữ cảnh củacảm biến từ xa, các nhà nghiên cứu và chuyên gia có thể hiệu quả quản lý và sử dụng hìnhảnh vệ tinh cho các mục đích khoa học và thực tiễn. 32Đinh Nguyễn Trọng Nghĩa, Nguyễn Thị Thu Tâm 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KỸ THUẬT NÉN ẢNH PCA2.1. Nguyên lý PCA Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật phân tích dữ liệu có ảnh hưởng lớntrong nhiều lĩnh vực khoa học [6], đặc biệt là trong xử lý và phân tích dữ liệu đa chiều [7][8]. PCA được sử dụng để giảm chiều dữ liệu mà vẫn giữ lại phần lớn thông tin quan trọng,bằng cách biến đổi không gian dữ liệu ban đầu thành một không gian mới, được gọi là khônggian thành phần chính. Trước tiên, giả sử có một tập dữ liệu X gồm n mẫu và mỗi mẫu có m biến số. Mỗi mẫucó thể được biểu diễn dưới dạng một vectơ trong không gian m chiều. Mục tiêu của PCA làtìm ra một tập hợp các trục (hoặc thành phần) mới trong không gian m chiều, sao cho sự biếnđộng của dữ liệu trên các trục này là lớn nhất có thể. Để đạt được mục tiêu này, PCA bắt đầu bằng cách tính toán ma trận hiệp phương sai Scủa dữ liệu, trong đó các phần tử của ma trận là các phương sai của các biến số và các phầntử ở dòng i, cột j là hệ số tương quan giữa biến số i và j. Công thức tính toán ma trận hiệpphương sai được thể hiện như sau: (1)Trong đó là giá trị của biến số i cho mẫu thứ k, là giá trị trung bình của biến số i. Tiếp theo, PCA tính toán các trị riêng và vector riêng của ma trận hiệp phương sai S.Các trị riêng là các giá trị λ mà thỏa mãn phương trình đặc trưng Sv=λv, trong đó v là vectorriêng tương ứng với trị riêng λ. Các trị riêng và vector riêng được sắp xếp theo thứ tự giảmdần của giá trị riêng. Cuối cùng, các thành phần chính (PCs) được xác định bằng cách lựa chọn các vectorriêng tương ứng với các trị riêng lớn nhất. Các PC này là các hướng trong không gian mớimà dữ liệu phân bố biến động nhiều nhất. Tóm lại, PCA là một công cụ mạnh mẽ cho việc giảm chiều dữ liệu bằng cách tìm racác hướng chính của biến động dữ liệu và biến đổi dữ liệu vào không gian mới có kích thướcnhỏ hơn, nhưng vẫn giữ lại phần lớn thông tin quan trọng.2.2. Kỹ thuật nén ảnh bằng PCA Phương pháp nén ảnh dựa trên Phân tích thành phần chính (PCA) là một trong nhữngphương tiện hiệu quả để giảm kích thước của dữ liệu ảnh mà vẫn duy trì được một phần đángkể của thông tin chính. Trong phần này, chúng tôi trình bày về quá trình nén ảnh sử dụngPCA, bao gồm các bước chính và cách thức thực hiện. Chuẩn bị dữ liệu: Trước tiên, ảnh được chuyển đổi thành một ma trận pixel, trong đó mỗi giá trị pixel thểhiện độ sáng của điểm ảnh tương ứng trên ảnh. Ma trận này sẽ được biểu diễn dưới dạng matrận dữ liệu X với mỗi hàng là một vector pixel. Chuẩn hóa dữ liệu: 33 Dữ liệu ảnh được chuẩn hóa để đảm bảo rằng mỗi biến số (pixel) có cùng phạm vi vàđộ lớn. Bước này thường bao gồm việc trừ đi giá trị trung bình của mỗi pixel và chia cho độlệch chuẩn của pixel tương ứng. ...