Le Qui Don MBA

Các đề tài luận văn chuyên đề Xử lý ảnh

dành cho học viên Cao học

Học viện Kỹ thuật Quân sự / Đại học Kỹ thuật Lê Quí Đôn

Image and Video Processing themes for MBA students

of the LeQuiDon Technology University

MBA-2014-02. THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG

VỚI XÁC XUẤT PHÂN BỔ THUỘC TÍNH

Đề tài chưa đăng ký, học viên đăng ký bằng email tại đây

Một trong những mục tiêu chính của thị giác máy tính là tạo ra cho máy các chức năng cơ bản của thị giác của con người, như chức năng nhận biết chuyển động và nhận biết về cảnh quan. Việc theo dõi đối tượng trong thị giác máy tính cơ bản là nhằm ước tính và xác định trạng thái chuyển động (vị trí, hướng, khoảng cách, vv) của đối tượng mục tiêu trong mỗi khung hình của một chuỗi hình ảnh đầu vào.

Luận văn sẽ tìm hiểu theo dõi đối tượng và trình bày chi tiết một thuật toán theo dõi đối tượng trong một chuỗi ảnh video đầu vào. Thuật toán này sử dụng ma trận xác xuất phân bổ thuộc tính và có khả năng tránh được lỗi hay gặp khi tìm kiếm là bị dừng sai khi gặp các cực tiểu địa phương. Thông tin không gian sẽ được sử dụng trong tìm kiếm đối tượng. Kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với một số thuật toán theo dõi đối tượng khác và được phân tích.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2014-03. KHÔI PHỤC ẢNH MỜ VÀ TĂNG ĐỘ PHÂN GIẢI ẢNH

THÔNG QUA PHÂN LOẠI ẢNH

Đề tài chưa đăng ký, học viên đăng ký bằng email tại đây

Ảnh số có trong mọi lĩnh vực, từ các ảnh thường ngày đến ảnh vũ trụ, ảnh chụp cảm biến, ảnh y học, ảnh vi điện tử. Thường các ảnh này, ít hoặc nhiều, thường bị mờ do ảnh hưởng của môi trường hoặc do chính máy ảnh. Ảnh bị mờ hoặc bị giảm chất lượng có thể do chuyển động khi chụp, hoặc thời gian mở ống kính quá lâu, hoặc sử dụng thấu kính có góc quét rộng, vv. Khôi phục ảnh là quá trình làm cho ảnh trở nên sắc nét và có ích hơn, bằng các mô hình toán học.

Luận văn sẽ tìm hiểu các hướng tiếp cận chính trong khôi phục ảnh bị mờ và trình bày chi tiết một thuật toán khôi phục ảnh bị mờ thông qua phân lớp ảnh đầu vào, vào các lớp ảnh mẫu, từ đó có các điểu chỉnh tương ứng, phù hợp cho ảnh đầu vào. Kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với một số thuật toán khôi phục ảnh bị mờ khác và được phân tích.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2014-04. KHÔI PHỤC PHẦN ẢNH BỊ MẤT THÔNG TIN DỰA VÀO

CÁC CẤU TRÚC ẢNH NHỎ

Đề tài chưa đăng ký, học viên đăng ký bằng email tại đây

Khôi phục phần ảnh bị mất hoàn toàn thông tin hoặc bị xóa sao cho khó có thể phát hiện bằng mắt thường là một ứng dụng cơ bản của xử lý ảnh. Khôi phục ảnh bắt nguồn từ việc phục chế các tác phẩm nghệ thuật cổ điển, có nhiều phần bị hỏng vì thời gian. Cần tìm các họa tiết điền vào các chỗ trống sao cho tác phẩm trông như trước khi bị hỏng. Cách thức này đã được áp dụng trong các ảnh kỹ thuật số. Một số chi tiết của ảnh cần được xóa đi và được khôi phục phần đã xóa, để ảnh trông như không có các chi tiết đã được xóa.

Luận văn sẽ tìm hiểu các hướng tiếp cận chính trong khôi phục phần ảnh bị mất thông tin và trình bày chi tiết một thuật toán khôi phục phần ảnh bị mất thông tin thông qua việc tạo ra các cấu trúc ảnh nhỏ từ phần ảnh có đủ thông tin, và dùng chúng trong việc lấp vào phần bị mất thông tin. Việc chọn cấu trúc cho một vị trí phụ thuộc vào sự phù hợp của cấu trúc với các vùng ảnh lân cận vị trí này. Cấu trúc được chọn sẽ được dùng làm mẫu để điền vào vị trí đang xét. Kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với một số thuật toán khôi phục phần ảnh bị mất thông tin khác và được phân tích.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2014-05. THEO DÕI NHIỀU ĐỐI TƯỢNG ĐỒNG DẠNG CHUYỂN ĐỘNG BẰNG PHÂN TÍCH XU HƯỚNG DI CHUYỂN

Đề tài chưa đăng ký, học viên đăng ký bằng email tại đây

Phân tích video với các cảnh có chuyển động của nhiều người và nhiều phương tiện là một trong những đề tài nghiên cứu được quan tâm. Với môi trường có chuyển động của nhiều đối tượng có hình dạng giống nhau, đối tượng có thể bị che lấp, thì việc giám sát chuyển động của từng đối tượng, không bị nhầm lẫn giữa các đối tượng là một vấn đề khó.

Luận văn sẽ tập trung tìm hiểu các hướng tiếp cận chính trong theo dõi đối tượng và trình bày chi tiết một thuật toán theo dõi một số đối tượng có hình dạng tương đồng trong một chuỗi ảnh video đầu vào. Thuật toán này sử dụng phân tích hành vi chuyển động của từng đối tượng để có thể theo sát đường đi của mỗi đối tượng, tránh bị nhầm lẫn giữa các đối tượng có hình dạng giống nhau. Kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với một số thuật toán theo dõi đối tượng khác và được phân tích..

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2013-01. XÂY DỰNG TỐI ƯU ĐIỂM ẢNH LỚN VỚI THUẬT TOÁN LEO ĐỒI

MAI THANH XUÂN - CHHTTT24B12

Điểm ảnh lớn (Superpixels) đang trở nên ngày càng phổ biến để sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Điểm ảnh lớn là một nhóm điểm ảnh ở cạnh nhau và có đặc tính tương đồng. Điểm ảnh lớn được dùng để đánh giá độ sâu của ảnh, phân vùng ảnh, phát hiện đối tượng trong ảnh, và áp dụng được cho ảnh màu. Điểm ảnh lớn mang nhiều thông tin hơn điểm ảnh thông thường và gắn kết với các đường biên vùng tốt hơn so với các biên vùng hình chữ nhật. Điểm ảnh lớn có thể tăng tốc độ phân tích đáng kể khi số lượng điểm ảnh lớn của một hình ảnh chỉ còn trong khoảng từ 25 đến 2500, so với với hàng trăm ngàn điểm ảnh thông thường.

Với sự ứng dụng đa dạng của điểm ảnh lớn, luận văn chọn điểm ảnh lớn và các thuật toán xây dựng điểm ảnh là nội dung nghiên cứu. Luận văn cũng sẽ đề cập đến một thuật toán tối ưu xây dựng điểm ảnh lớn, sử dụng phương pháp leo đồi. Thuật toán này thực hiện với tốc độ nhanh và sử dụng bộ nhớ hiệu quả, cải thiện hiệu suất phân vùng ảnh. Mục đích chính của luận văn là nắm được các hướng tiếp cận chính trong xây dựng điểm ảnh lớn. Luận văn sẽ tập trung tìm hiểu và trình bày thuật toán xây dựng điểm ảnh lớn, sử dụng phương pháp leo đồi.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2013-02. Khôi phục ảnh mờ do chuyển động bằng thuật toán Richardson-Lucy

NGUYỄN TRUNG HIẾU - CHHTTT24B12

Mờ do chuyển động (motion blur) là một trong những nguyên nhân phổ biến nhất của suy giảm chất lượng ảnh. Đó là vấn đề ngày càng đuợc quan tâm tăng do sự phổ biến của các máy ảnh kỹ thuật số lan rộng phạm vi toàn cầu trong các ứng dụng hàng ngày.

Mục đích chính của luận văn là nắm được các hướng tiếp cận chính trong khôi phục ảnh. Luận văn sẽ tập trung tìm hiểu và trình bày thuật toán khôi phục ảnh mờ do chuyển động, sử dụng phương pháp lặp, phân tích lời giải cho bài toán tối ưu. Môi trường mờ ảnh được giả định là không có nhiễu. Trong thuật toán này, các ảnh mờ do chuyển động được coi là tuy mờ nhưng có đầy đủ thông tin. Thuật toán tiếp cận vấn đề khôi phục mờ như một quá trình tối ưu, tìm lời giải để đáp ứng một số các điều kiện. Thuật toán này là cho phép khôi phục ảnh mà không cần tính toán các kênh mờ và chiều sâu mờ. Thuật toán lặp sẽ được áp dụng cho các ảnh với mức độ mờ khác nhau và kết quả sẽ được phân tích.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.

MBA-2013-03. THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG BẰNG TỐI THIỂU L1

TRẦN NGỌC LINH - CHHTTT24B12

Theo dõi đa mục tiêu là một nhiệm vụ đã có từ lâu với ngành an ninh, nay là nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Sự gia tăng của máy tính cấu hình mạnh, sự sẵn có của các máy quay video chất lượng cao và không tốn kém, và nhu cầu ngày càng tăng về phân tích video tự động đã tạo ra rất nhiều sự quan tâm về các thuật toán theo dõi đối tượng.

Gần đây biểu diễn thưa (sparce) đã được áp dụng để theo dõi ảnh bằng cách mô phỏng sự xuất hiện mục tiêu bằng một xấp xỉ thưa trên tập mẫu. Theo đó, ra đời bộ theo dõi L1 cho việc giải bài toán dạng tìm tối thiểu mức L1. Các bộ theo dõi L1 có độ chính xác khi dõi đối tượng, nhưng đòi hỏi độ phức tạp lớn để giải bài toán tối thiểu. Với việc giải thuật tăng cường tốc độ giải bài toán tối thiểu L1, việc theo dõi đối tượng đảm bảo được tốc độ tính toán, mà vẫn đảm bảo tính chính xác việc theo dõi đối tượng.

Yêu cầu: Học viên đã hoàn thành môn học Xử lý ảnh, có kỹ năng lập trình C++.