Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính<br />
<br />
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TĂNG CƯỜNG<br />
ĐỘ TƯƠNG PHẢN ẢNH VIỄN THÁM<br />
Ngô Hoàng Huy1, Nguyễn Tu Trung1*, Nguyễn Văn Thanh2<br />
Tãm tắt: C¸c ph¬ng ph¸p t¨ng cêng ¶nh dùa trªn ph©n côm mê cho ¶nh víi<br />
chÊt lîng cao h¬n râ rÖt so víi c¸c ph¬ng ph¸p truyÒn thèng. Tuy nhiªn, c¸c<br />
ph¬ng ph¸p nµy míi chØ xö lý trªn tõng kªnh ¶nh nªn kh«ng b¶o tån ®îc mµu cña<br />
¶nh sau t¨ng cêng. Bµi b¸o nµy tr×nh bµy mét thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh míi víi sù<br />
kÕt hîp hai møc ph©n côm mê vµ m« h×nh hiÖu chØnh møc x¸m ®a kªnh cã thÓ kh¾c<br />
phôc ®îc c¸c nhîc ®iÓm trªn.<br />
Tõ khãa: T¨ng cêng ¶nh, Mê hãa, Gi¶i mê, ¶nh viÔn th¸m.<br />
<br />
1. më ®Çu<br />
¶nh viÔn th¸m thêng cã kÝch thíc lín vµ ®é ph©n gi¶i cao. Nã còng cã thÓ chøa<br />
nhiÔu. §Ó khö nhiÔu vµ t¨ng cêng ¶nh chóng ta cÇn sö dông c¸c ph¬ng ph¸p n©ng cao<br />
chÊt lîng ¶nh. N©ng cao chÊt lîng lµ bíc cÇn thiÕt trong xö lý ¶nh nh»m hoµn thiÖn<br />
mét sè ®Æc tÝnh cña ¶nh. N©ng cao chÊt lîng ¶nh gåm hai c«ng ®o¹n kh¸c nhau: t¨ng<br />
cêng ¶nh vµ kh«i phôc ¶nh. NhiÔu trong ¶nh viÔn th¸m bao gåm nhiÔu th«ng thêng<br />
gièng ¶nh mµu vµ c¸c nhiÔu mang tÝnh ®Æc trng nh s¬ng mï, ®¸m m©y, ... Víi c¸c<br />
nhiÔu ®Æc thï cÇn cã ph¬ng ph¸p khö nhiÔu ®Æc thï nh ph¬ng ph¸p lo¹i bá s¬ng mï,<br />
®¸m m©y sö dông thuËt to¸n Mallat [4]. §èi víi nhiÔu th«ng thêng, chóng ta cã thÓ dïng<br />
c¸c ph¬ng ph¸p khö nhiÔu th«ng thêng nh Läc nhiÔu, hay lµm tr¬n ¶nh; T¨ng ®é t¬ng<br />
ph¶n, ®iÒu chØnh møc x¸m cña ¶nh; Lµm næi biªn ¶nh. NhiÒu ph¬ng ph¸p t¨ng ®é t¬ng<br />
ph¶n truyÒn thèng ¸p dông tiÕp cËn toµn côc ®Ó t¨ng cêng tÊt c¶ møc ®é s¸ng cña ¶nh [2].<br />
Tuy nhiªn, thêng khã ®Ó t¨ng cêng tÊt c¶ c¸c líp phñ ®Êt xuÊt hiÖn trong ¶nh vÖ tinh, bëi<br />
v× th«ng tin t¬ng ph¶n côc bé vµ chi tiÕt cã thÓ bÞ mÊt trong c¸c vïng s¸ng vµ tèi [2].<br />
Trong [3][8], c¸c t¸c gi¶ ®· kÕt hîp gi÷a thuËt to¸n ph©n côm mê [1] vµ c¸c biÓu thøc ®iÒu<br />
chØnh møc x¸m ®Ó t¨ng cêng ®é t¬ng ph¶n cña ¶nh y tÕ. Trong [2], Chen vµ céng sù<br />
còng kÕt hîp gi÷a thuËt to¸n ph©n côm mê vµ mét biÓu thøc ®iÒu chØnh møc x¸m ®Ó t¨ng<br />
cêng ®é t¬ng ph¶n cña ¶nh viÔn th¸m. Tuy nhiªn, c¸c ph¬ng ph¸p t¨ng cêng ¶nh dùa<br />
trªn ph©n côm mê trong [2], [3] chØ xö lý trªn tõng kªnh ¶nh nªn kh«ng b¶o tån ®îc mµu<br />
cña ¶nh sau t¨ng cêng. Víi vÊn ®Ò ph©n côm mê, trong [9], c¸c t¸c gi¶ còng ®a ra so<br />
s¸nh gi÷a ph©n côm c-means mê vµ thuËt to¸n ph©n côm mê dùa trªn entropy.<br />
Trong nghiªn cøu nµy, chóng t«i ®Ò xuÊt mét thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh míi dùa trªn<br />
ph©n côm mê víi viÖc xö lý ®ång thêi nhiÒu kªnh ¶nh kÕt hîp tÝnh ngìng tù ®éng theo<br />
tõng côm.<br />
C¸c phÇn cßn l¹i cña bµi b¸o nµy ®îc tr×nh bµy nh sau. PhÇn 2 tr×nh bµy thuËt to¸n<br />
t¨ng cêng ¶nh viÔn th¸m kÝch thíc lín dùa trªn kÜ thuËt mê. Thö nghiÖm vµ ®¸nh gi¸<br />
®îc tr×nh bµy trong phÇn 3. PhÇn 4 lµ kÕt luËn bµi b¸o.<br />
<br />
2. thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh viÔn th¸m<br />
dùa trªn thuËt to¸n mê<br />
T¨ng cêng ¶nh mê dùa trªn viÖc ¸nh x¹ møc x¸m vµo mÆt ph¼ng mê, sö dông hµm<br />
biÕn ®æi thµnh viªn [7]. Môc tiªu lµ ®Ó sinh mét ¶nh cã ®é t¬ng ph¶n cao h¬n ¶nh gèc [3].<br />
Trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y, mét sè nhµ nghiªn cøu ®· ¸p dông kh¸i niÖm mê ®Ó ph¸t triÓn<br />
c¸c thuËt to¸n míi cho viÖc t¨ng cêng ¶nh. Lu ®å thuËt to¸n dùa trªn mê ®îc m« t¶ nh<br />
trong h×nh 1.<br />
<br />
<br />
<br />
126 N.H. Huy, N.T. Trung, N.V. Thanh, “Nghiên cứu phương pháp… ảnh viễn thám.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
2.1. Mê ho¸ tõng kªnh víi FCM<br />
Ph©n côm c-Means mê [1] lµ thuËt to¸n<br />
®îc dïng réng r·i cña ph©n líp mê. Trong<br />
khi xem xÐt logic tËp mê, thuËt to¸n ®îc<br />
ph¸t triÓn dùa trªn ph©n côm k-Means.<br />
Trong thuËt to¸n nµy, mçi ®iÓm ¶nh kh«ng<br />
vÒ duy nhÊt côm nµo vµ ®îc biÓu diÔn bëi<br />
nhiÒu thµnh viªn cña mçi côm. ThuËt to¸n<br />
ph©n côm ®îc thùc hiÖn víi sù tèi u lÆp<br />
cña viÖc cùc tiÓu hµm môc tiªu mê (Jm)<br />
®îc ®Þnh nghÜa nh sau [5], [6].<br />
c n<br />
m<br />
J m ik d 2 x k ,Vi (1)<br />
i 1 k 1<br />
trong ®ã: c - sè côm; n - sè pixel cña ¶nh;<br />
ik - gi¸ trÞ thµnh viªn cña pixel thø k vµ<br />
trung t©m côm thø i; m - träng sè mò, tham<br />
sè mê; xk - vector thø k; Vi - vector trung<br />
t©m cña côm thø i; d2(xk,Vi) - kho¶ng c¸ch<br />
gi÷a xk vµ Vi.<br />
<br />
H×nh 1. ThuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh<br />
dùa trªn thuật to¸n mê .<br />
<br />
Thµnh viªn ik) ®îc íc lîng víi kho¶ng c¸ch gi÷a ®iÓm ¶nh thø k vµ t©m côm thø i,<br />
vµ bÞ rµng buéc nh sau:<br />
<br />
0 1<br />
c ik<br />
<br />
ik 1 (2)<br />
i 1 n<br />
0 n<br />
ik<br />
k 1<br />
Trung t©m côm Vi vµ vµ gi¸ trÞ ik cã thÓ ®îc tÝnh theo c«ng thøc sau:<br />
n<br />
m<br />
<br />
k 1<br />
k xk<br />
Vi n<br />
,1≤i ≤c (3)<br />
m<br />
<br />
k 1<br />
k<br />
<br />
<br />
<br />
1<br />
c d x k ,Vi 2 <br />
k ( ) m 1 , 1 ≤ i ≤ c, 1 ≤ k ≤ n (4)<br />
<br />
j 1 d x k , V j <br />
<br />
Do ®ã, Jm cã thÓ ®îc cùc tiÓu bëi viÖc lÆp th«ng qua ®¼ng thøc (3) vµ (4). Bíc ®Çu<br />
tiªn cña viÖc lÆp lµ khëi t¹o sè côm c cè ®Þnh, tham sè mê m, mét ngìng héi tô ε, sau ®ã<br />
tÝnh to¸n ik vµ Vi sö dông ®¼ng thøc (3) vµ (4) t¬ng øng. ViÖc lÆp kÕt thóc khi sù thay ®æi<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 127<br />
Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính<br />
<br />
trong Vi gi÷a hai lÇn lÆp nhá h¬n ε. Cuèi cïng, mçi ®iÓm ¶nh ®îc ph©n líp vµo mét sù kÕt<br />
hîp c¸c thµnh viªn cña c¸c côm.<br />
Trong [2], Chen vµ c¸c t¸c gi¶ míi chØ sö dung FCM [1] cho tõng kªnh ¶nh.<br />
2.2. X©y dung m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m cho mçi kªnh<br />
Sau khi ph©n côm, ¶nh ®îc chuyÓn tõ kh«ng gian møc x¸m vµo kh«ng gian thµnh viªn<br />
[2]. Trong giai ®o¹n nµy, chóng ta sÏ x©y dùng m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m ®Ó t¨ng cêng<br />
mçi côm. M« h×nh gi·n møc x¸m mµ Chen ®a ra [2] ®îc cho bëi c«ng thøc sau:<br />
g bi ,l<br />
mi ( g ) 255 * (5)<br />
bi ,u bi ,l<br />
trong ®ã: mi(g) - gi¸ trÞ x¸m ®îc gi·n; g - gi¸ trÞ x¸m gèc; bi,u - giíi h¹n trªn cña viÖc<br />
gi·n côm i; bi,l - giíi h¹n díi cña viÖc gi·n côm i.<br />
2.3. Gi¶i mê víi m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m cho mçi kªnh<br />
Gi¶i mê lµ qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi ¶nh tõ kh«ng gian thµnh viªn trë l¹i kh«ng gian møc<br />
x¸m. Dùa trªn m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m cho mçi côm ®· x©y dùng trong phÇn 2.2, c¸c<br />
gi¸ trÞ x¸m ban ®Çu cña mçi ®iÓm ¶nh cña tõng « sÏ ®îc t¨ng cêng thµnh gi¸ trÞ míi [2].<br />
Hµm t¨ng cêng nµy cã d¹ng nh sau:<br />
c<br />
m( g ) ik mi ( g ))<br />
i 1 (6)<br />
0 m( g ) 255<br />
trong ®ã: c - sè côm; ik - gi¸ trÞ thµnh viªn víi côm i cña ®iÓm ¶nh k; g - gi¸ trÞ xam gèc;<br />
mi(g) - hµm ¸nh x¹ côm i.<br />
<br />
3. thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh<br />
viÔn th¸m dùa trªn thuËt<br />
to¸n mê c¶I tiÕn<br />
Trong phÇn nµy, chóng t«i ®Ò xuÊt s¬ ®å<br />
thuËt to¸n t¨ng cêng dùa trªn ph©n côm mê<br />
c¶i tiÕn tõ thuËt to¸n t¨ng cêng ¶nh trong<br />
[2][3] cho viÖc xö lý ®ång thêi nhiÒu kªnh<br />
®îc m« t¶ trong h×nh 2.<br />
3.1. Mê ho¸ ®a kªnh víi FCM<br />
Trong [2][3], Chen vµ c¸c t¸c gi¶ míi chØ<br />
sö dung FCM [1] cho tõng kªnh ¶nh. ThuËt<br />
to¸n FCM [1] vèn cã thÓ tiÕn hµnh ph©n<br />
côm víi ®a kªnh. Vµ thùc tÕ, thuËt to¸n nµy<br />
®îc sö dông rÊt hiÖu qu¶ khi ph©n côm ¶nh<br />
mµu th«ng thêng. Cã thÓ v× Chen vµ c¸c<br />
t¸c gi¶ chØ x©y dùng ®îc hµm biÕn ®æi møc<br />
x¸m cho tõng kªnh ¶nh nªn ®· kh«ng tËn<br />
dông hÕt ®îc kh¶ n¨ng cña kÜ thuËt ph©n<br />
côm nµy. V× vËy, chóng t«i ®· c¶i tiÕn hµm<br />
biÕn ®æi møc x¸m (xem phÇn 2.2) ®Ó sö<br />
H×nh 2. ThuËt to¸n t¨ng cêng dông tiÖn Ých nµy cho viÖc ph©n côm trùc<br />
¶nh viÔn th¸m c¶i tiÕn. tiÕp ®a kªnh ¶nh viÔn th¸m.<br />
<br />
3.2. X©y dùng m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m ®a kªnh<br />
Trong [2][3], Chen vµ c¸c t¸c gi¶ x©y dùng c¸c c«ng thøc biÕn ®æi møc x¸m cho<br />
tõng kªnh ¶nh. C¸c c«ng thøc nµy ®îc tæng qu¸t ho¸ theo tõng côm trong b¶ng 1.<br />
<br />
<br />
128 N.H. Huy, N.T. Trung, N.V. Thanh, “Nghiên cứu phương pháp… ảnh viễn thám.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
B¶ng 1. C¸c c«ng thøc biÕn ®æi møc x¸m.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
trong ®ã: g - gi¸ trÞ x¸m gèc; bi,u - giíi h¹n trªn cña viÖc gi·n côm i; bi,l - giíi h¹n díi cña<br />
viÖc gi·n côm i; Vi = t©m côm i.<br />
Tõ ®©y, ta cã thÓ x©y dùng mét líp c«ng thøc biÕn ®æi tæng qu¸t h¬n nh sau:<br />
C¸c c«ng thøc biÕn ®æi Ti(g) theo tõng côm trong [2][3] ®îc hîp nhÊt vµo c«ng thøc<br />
gi¶i mê: Ti(g,Vi,bi,l,bi,u) (7)<br />
Vector cËn trªn bi,u vµ vector cËn díi bi,l (ph¸t biÓu cho 3 kªnh ¶nh) x¸c ®Þnh bëi hai<br />
tham sè tû lÖ pu vµ pl nh sau:<br />
L 1<br />
<br />
bi ,l bi1,l , bi2,l , bi3,l hi1 ( pl hi g1 , g 2 , g 3 )<br />
g 0<br />
L 1<br />
(8)<br />
1<br />
bi ,l b , b , b<br />
i ,u<br />
2<br />
i ,u<br />
3<br />
i ,u h<br />
i<br />
1<br />
((1 pu ) hi g1 , g 2 , g 3 )<br />
g 0<br />
<br />
L 1 L 1 L 1 <br />
hi ( g 1 , g 2 , g 3 ) hi ( g 1 ), hi ( g 2 ), hi ( g 3 ) (9)<br />
g 0 g 0 g 0 <br />
trong ®ã, hi(g1,g2,g3) lµ ph©n bè cña c¸c ®iÓm ¶nh nhiÒu kªnh theo líp i.<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 129<br />
Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính<br />
<br />
3.3. Gi¶i mê m« h×nh biÕn ®æi møc x¸m ®a kªnh<br />
Chen vµ c¸c t¸c gi¶ chØ x©y dùng hµm biÕn ®æi møc x¸m cho tõng kªnh ¶nh [2][3]. Do<br />
vËy, viÖc mê ho¸ ¶nh còng chØ thùc hiÖn trªn tõng kªnh (xem phÇn 2.1). Gi¶ sö mçi ®iÓm<br />
¶nh P cã 3 gi¸ trÞ x¸m øng víi mçi kªnh lµ (g1, g2, g3). ViÖc mê ho¸ theo tõng kªnh dÉn tíi<br />
g1, g2, g3 sÏ cã t¬ng øng 3 tËp gi¸ trÞ ®é thuéc víi tËp c¸c côm theo tõng kªnh mµ kh«ng<br />
liªn quan ®Õn nhau. §iÒu nµy dÉn tíi viÖc ®¸nh mÊt mçi quan hÖ cña 3 gi¸ trÞ nµy trong<br />
mét ®iÓm ¶nh. Tõ ®ã, c¸c gi¸ trÞ mµu míi sau biÕn ®æi T(g1) , T(g 2) , T(g3) còng bÞ mÊt ®i<br />
tÝnh chÊt nµy. V× vËy, dÉn ®Õn viÖc kh«ng b¶o tån ®îc mµu cho ¶nh. Chi khi chóng ta tiÕn<br />
hµnh mê ho¸ trªn nhiÒu kªnh ®ång thêi, mçi ®iÓm P(g1, g2, g3) hay mçi g1, g2, g3 cã cïng 1<br />
tËp gi¸ trÞ ®é thuéc víi cïng 1 tËp c¸c côm. §iÒu nµy nghÜa lµ quan hÖ trong cïng ®iÓm<br />
¶nh ®îc kh«ng bÞ ph¸ vì.<br />
Dùa trªn c«ng thøc (6) vµ viÖc ¸p dông FCM cho nhiÒu kªnh ®ång thêi (xem phÇn 2.1)<br />
chóng t«i hiÖu chØnh l¹i hµm biÕn ®æi møc x¸m cho nhiÒu kªnh ®ång thêi vµ ph¸t biÓu cho<br />
3 kªnh ¶nh nh sau:<br />
( g1 , g 2 , g 3 ) ( g1, , g 2, , g 3, ) T ( g1 , g 2 , g 3 )<br />
(10)<br />
c<br />
T ( g 1 , g 2 , g 3 ) ik Ti ( g1 , g 2 , g 3 ,Vi , bi ,l , bi ,u ) (11)<br />
i 1<br />
<br />
<br />
<br />
trong ®ã: (g1, g2, g3) - c¸c gi¸ trÞ x¸m gèc trong cïng ®iÓm ¶nh; bi,u – giíi h¹n trªn cña<br />
viÖc gi·n côm i; bi,l = giíi h¹n díi cña viÖc gi·n côm i; Vi - t©m côm i.<br />
<br />
4. kÕt qu¶ THùC NGHIÖM<br />
Theo [2] vµ [3] cho thÊy cã thÓ ®¸nh gi¸ ®é t¬ng ph¶n hay chÊt lîng cña h×nh ¶nh<br />
th«ng qua chØ sè Entropy, trong phÇn nµy chóng t«i còng sö dông chØ sè Entropy ®Ó so<br />
s¸nh chÊt lîng cña c¸c ¶nh: ¶nh gèc, ¶nh t¨ng cêng sö dông thuËt to¸n mê cña Chen, vµ<br />
¶nh t¨ng cêng sö dông thuËt to¸n cña chóng t«i, chóng t«i sö dông phÇn mÒm Matlab<br />
phiªn b¶n 2010 ®Ó lÊy ra chØ sè Entropy cña c¸c ¶nh. Shannon Entropy (hoÆc entropy<br />
th«ng tin) lµ mét ph¬ng ph¸p ®o tÝnh kh«ng ch¾c ch¾n cña th«ng tin [2]. C¸c gi¸ trÞ cña<br />
entropy chøng tá r»ng th«ng tin cña ¶nh lµ phong phó h¬n khi entropy cao h¬n [2]. Trong<br />
[2], qua viÖc so s¸nh chØ sè Entropy, Chen vµ c¸c céng sù ®· chØ ra ph¬ng ph¸p do hä ®Ò<br />
xuÊt cho ¶nh cã chÊt lîng tèt h¬n c¸c ph¬ng ph¸p c©n b»ng Histogram vµ gi·n t¬ng<br />
ph¶n tuyÕn tÝnh. Trong phÇn nµy, chóng t«i còng dïng Entropy ®Ó so s¸nh chÊt lîng ¶nh<br />
sinh ra bëi thuËt to¸n cña Chen vµ c¶i tiÕn cña chóng t«i. Trong [2], c¸c t¸c gi¶ so s¸nh<br />
trung b×nh Entropy trªn c¸c kªnh ¶nh cña c¸c ¶nh kh¸c nhau. C«ng thøc tÝnh Entropy ®îc<br />
®a ra trong [2] vµ ®îc biÓu diÔn trong c«ng thøc (12) díi ®©y. Trong thö nghiÖm nµy,<br />
chóng t«i còng tÝnh Entropy trung b×nh cña ¶nh gèc, ¶nh t¨ng cêng bëi thuËt to¸n cña<br />
Chen vµ thuËt to¸n c¶i tiÕn.<br />
(12)<br />
trong ®ã : L - sè møc x¸m; Pi – x¸c suÊt cña møc i trong histogram.<br />
Chóng t«i tiÕn hµnh thö ngiÖm víi 5 mÉu ¶nh viÔn th¸m cã c¸c chØ sè Entropy kh¸c<br />
nhau. ë mçi thö nghiÖm tõ ¶nh gèc ban ®Çu, sö dông ph¬ng ph¸p t¨ng cêng cña Chen vµ<br />
ph¬ng ph¸p t¨ng cêng do chóng t«i ®Ò xuÊt sÏ t¹o ra hai ¶nh t¨ng cêng t¬ng øng lµ<br />
“¶nh t¨ng cêng bëi Chen” vµ “¶nh t¨ng cêng c¶i tiÕn”. Trong c¸c thö nghiÖm nµy vÒ mÆt<br />
trùc quan, ta cã thÓ thÊy ¶nh sau t¨ng cêng sö dông thuËt to¸n cña Chen bÞ biÕn d¹ng vÒ<br />
mµu. Trong khi ®ã, kÕt qu¶ cña ph¬ng ph¸p c¶i tiÕn kh«ng lµm biÕn ®æi vÒ mµu s¾c mµ<br />
chØ t¨ng cêng ®é t¬ng ph¶n cña ¶nh lµm ¶nh ®îc t¨ng cêng næi bËt h¬n so víi ¶nh<br />
gèc. C¸c ¶nh gèc vµ ¶nh c¶i tiÕn t¬ng øng cña chóng b»ng hai ph¬ng ph¸p t¨ng cêng<br />
®îc cho trong b¶ng sau:<br />
<br />
<br />
130 N.H. Huy, N.T. Trung, N.V. Thanh, “Nghiên cứu phương pháp… ảnh viễn thám.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
<br />
B¶ng 2. So s¸nh trùc quan cña ¶nh gèc vµ ¶nh c¶i tiÕn trong c¸c thùc nghiÖm.<br />
H×nh ¶nh<br />
MÉu Gèc T¨ng cêng bëi Chen T¨ng cêng c¶i tiÕn<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
MÉu 1<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
MÉu 2<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
MÉu 3<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
MÉu 4<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
B¶ng 3. So s¸nh Entropy cña ¶nh gèc vµ ¶nh c¶i tiÕn trong c¸c thùc nghiÖm.<br />
Entropy cña ¶nh<br />
MÉu<br />
Gèc T¨ng cêng bëi Chen T¨ng cêng c¶i tiÕn<br />
MÉu 1 4.78 6.19 7.52<br />
MÉu 2 5.14 6.99 7.13<br />
MÉu 3 4.21 7.53 7.66<br />
MÉu 4 4.34 7.74 7.78<br />
5. kÕt luËn<br />
Qua 4 thö nghiÖm trong môc 4, chóng t«i ®· chØ ra r»ng vÒ mÆt trùc quan ph¬ng ph¸p<br />
t¨ng cêng ¶nh c¶i tiÕn cña chóng t«i cho ¶nh cã chÊt lîng tèt mµu vµ s¾c nÐt h¬n cña<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 40, 12 - 2015 131<br />
Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính<br />
<br />
Chen, h¬n n÷a th«ng qua viÖc sö dông chØ sè Entropy trung b×nh cña c¸c ¶nh trong c¸c<br />
mÉu 1,2,3,4 còng cho thÊy chØ sè Entropy trung b×nh cña ¶nh sinh ra bëi thuËt to¸n c¶i tiÕn<br />
cña chóng t«i lµ cao h¬n cña ¶nh sinh ra bëi thuËt to¸n cña Chen.<br />
Trong nghiªn cøu nµy, chóng t«i ®Ò ®Ò xuÊt mét thuËt to¸n míi cho t¨ng cêng ¶nh<br />
viÔn th¸m. §Çu tiªn, ¶nh ®îc mê ho¸ ®a kªnh b»ng viÖc tËn dông kh¶ n¨ng ph©n côm ®a<br />
kªnh vèn cã cña thuËt to¸n ph©n côm mê. TiÕp ®ã, ¶nh ®îc xö lý t¨ng cêng sö dông<br />
ph©n côm mê víi sù kÕt hîp nhiÒu c«ng thøc gi¶i mê kh¸c nhau vµ xö lý trªn nhiÒu kªnh<br />
®ång thêi. KÕt qu¶ thö nghiÖm cho thÊy ph¬ng ph¸p c¶i tiÕn cho chÊt lîng ¶nh t¨ng<br />
cêng cao h¬n so víi ph¬ng ph¸p gèc do Chen vµ c¸c céng sù ®Ò xuÊt.<br />
Tµi liÖu tham kh¶o<br />
[1]. J.C. Bezdek, R. Ehrlich, W.Full, FCM: “The fuzzy c-Means clustering algorithm",<br />
Computers & Geosciences Vol. 10, No. 2-3, (1984), pp. 191-203.<br />
[2]. Chi-Farn Chen, Hung-Yu Chang, Li-Yu Chang, “A fuzzy-based method for remote<br />
sensing image contrast enhancement", The International Archives of the<br />
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII.<br />
Part B2, Beijing 2008, pp. 995-999.<br />
[3]. A.E. Hasanien, A, Badr, “A Comparative Study on Digital Mamography Enhancement<br />
Algorithms Based on Fuzzy Theory", Studies in Informatics and Control, Vol.12, No.1,<br />
March 2003, pp. 21-31.<br />
[4]. Zhu Xifang, Wu Feng, “An Improved Approach to Remove Cloud and Mist from<br />
Remote Sensing Images Based on Mallat Algorithm", International Symposium on<br />
Photoelectronic Detection and Imaging 2007, Beijing 2007, pp. 662510.1-662510.9.<br />
[5]. Bezdek, J. C., “Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithm". New<br />
York: Plenum Press, 1981, pp. 15-21.<br />
[6]. Ross, T. J.. “Fuzzy logic with engineering applications, Fuzzy classifying", Hoboken,<br />
NJ: John Wiley, 2004, pp. 379 -387.<br />
[7]. Gordon R, Rangayan R M, “Feature enhancement of film mammograms using fixed<br />
and adaptive neighbourhoods", Applied Optics,v.23,1984, pp. 560-564.<br />
[8]. Ng« Hoµng Huy, NguyÔn Tu Trung, §Æng TrÇn §øc, “N©ng cao chÊt lîng ¶nh<br />
DICOM mµu dùa trªn ph©n ®o¹n mê", FAIR, 2013, pp. 354-359.<br />
[9]. Subhagata Chattopadhyay vµ céng sù, “A comparative study of fuzzy c-means<br />
algorithm and entropy-base fuzzy clustering algorithms”, Computing and Informatics,<br />
Vol. 30, 2011, pp. 701-720.<br />
ABSTRACT<br />
Research method to enhance the contrast<br />
of remote sensing images<br />
The image enhancement methods based on fuzzy clustering make image which<br />
quality higher clearly the traditional methods. However, the methods only process on<br />
each band, socolors of image isn’t conserved after enhancement. This paper presents<br />
a new algorithm of image enhancement with ombination of two fuzzy clustering levels<br />
and grey adjust model which can surmount the above disadvantages.<br />
Keywords: Image enhancement, Blur, Defuzzification, Remote sensing images.<br />
NhËn bµi ngµy 01 th¸ng 7 n¨m 2014<br />
Hoµn thiÖn ngµy 03 th¸ng 12 n¨m 2014<br />
ChÊp nhËn ®¨ng ngµy 10 th¸ng 02 n¨m 2015<br />
§Þa chØ: 1 ViÖn C«ng nghÖ th«ng tin, ViÖn Hµn L©m Khoa häc vµ C«ng nghÖ ViÖt Nam;<br />
2<br />
NCS Viện Khoa học công nghệ quân sự;<br />
*<br />
Email: trungnt.sremis@gmail.com<br />
<br />
<br />
<br />
132 N.H. Huy, N.T. Trung, N.V. Thanh, “Nghiên cứu phương pháp… ảnh viễn thám.”<br />