Phương pháp truyền dữ liệu giữa hai điện thoại thông minh qua môi trường ánh sáng nhìn thấy

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Phương pháp truyền dữ liệu giữa hai điện thoại thông minh qua môi trường ánh sáng nhìn thấy đề xuất một phương pháp tách dữ liệu mới sử dụng trong hệ thống truyền dẫn dữ liệu giữa hai điện thoại thông minh sử dụng hệ điều hành Android qua môi trường ánh sáng nhìn thấy.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Phương pháp truyền dữ liệu giữa hai điện thoại thông minh qua môi trường ánh sáng nhìn thấy

88 Hà Duyên Trung, Nguyễn Tiến Hòa, Đỗ Trọng Tuấn PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN DỮ LIỆU GIỮA HAI ĐIỆN THOẠI THÔNG MINH QUA MÔI TRƯỜNG ÁNH SÁNG NHÌN THẤY A DATA TRANSMISSION METHOD BETWEEN TWO SMARTPHONES OVER VISIBLE LIGHT COMMUNICATION CHANNELS Hà Duyên Trung, Nguyễn Tiến Hòa, Đỗ Trọng Tuấn Viện Điện tử Viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội; trung.haduyen@hust.edu.vn Tóm tắt - Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp Abstract - In this paper, we propose a new detection approach for tách dữ liệu mới sử dụng trong hệ thống truyền dẫn dữ liệu giữa hai a data transmission system between two Android smart-phones điện thoại thông minh sử dụng hệ điều hành Android qua môi trường over visible light communications (VLC) channels. In the designed ánh sáng nhìn thấy. Chúng tôi lần lượt trình bày trong hệ thống thiết system, data is firstly encoded into images. Secondly, these kế này, đầu tiên dữ liệu được mã hóa thành các hình ảnh. Tiếp đến, images are displayed on the flashing transmitter’s screen for các hình ảnh này được hiển thị trên màn hình máy phát để truyền transmitting over VLC channels. The receiver’s camera then qua kênh truyền ánh sáng VLC. Sau đó, camera của máy thu sẽ tiếp captures the flashing images from the transmitter at distances of nhận các ảnh này ở khoảng cách từ 10 đến 35 cm và cuối cùng giải 10÷35 cm and finally decodes a frame subtraction to detect the mã khung để tách các dữ liệu ban đầu. Hệ thống tự thiết kế và phát transmitted data. The designed system is implemented and deve- triển của chúng tôi được thực thi trên nền tảng Android. Các kết lopped on Android operating platform. Practical experiments are quả thực nghiệm đã đánh giá được về tỷ lệ lỗi bit (BER) dưới tác implemented to evaluate bit error rate (BER) performance under động của các tham số khác nhau về cường độ sáng của màn hình the effect of several parameters on the data detection such as the máy phát, khoảng cách truyền dẫn và nhiễu môi trường gây ra bởi bright-ness of the flashing transmitter’s screen, the transmitting ánh sáng ngoài. distance and interference caused by the lux of lighting sources. Từ khóa - điện thoại thông minh; Android; thông tin ánh sáng nhìn Key words - Smartphone; Android; visible light communications; thấy; xử lý ảnh; tỷ lệ lỗi Bit (BER). image processing; Bit Error Rate (BER). 1. Giới thiệu tốc độ khung hình camera và có thể đạt tốc độ dữ liệu là Ngày nay các thiết bị điện tử nói chung và điện thoại 3,1 kbps. Tuy nhiên, khi bề mặt phản xạ không đều và phức thông minh nói riêng thực hiện truyền dẫn dữ liệu bằng tạp thì phương pháp này không còn phù hợp. Phương pháp sóng vô tuyến điện từ, nó cho phép thực hiện kết nối ở tốc tiếp cận tương tự [6] được tác giả P. Ji và cộng sự đề xuất độ tới Gbps trong môi trường fa-đing. Tuy nhiên, khi nhu sau đó trong [7] trên nền tảng iOS khi truyền dữ liệu giữa cầu truyền dữ liệu không dây tăng lên thì phổ tần số vô ánh sáng phương tiện giao thông và camera điện thoại tuyến sẽ dự báo sẽ dần cạn kiệt [1]. Thêm vào đó, do tác thông minh (Vehicular VLC). Kết quả từ mẫu thử nghiệm động gây nhiễu sóng điện từ lẫn nhau giữa các thiết bị đầu (prototype) thực tế chỉ ra ở khoảng cách tối đa 40cm cho tỷ cuối sẽ làm ảnh hưởng tới những môi trường sử dụng có lệ lỗi bit (bit-error-rate, BER) là 0,72% và lỗi phát hiện tính đặc thù như trong bệnh viện hay trên máy bay [2]. khung hình (frame-detection-error) là 1,7%. Tiếp theo đó, Công nghệ truyền thông sử dụng ánh sáng nhìn thấy cũng bằng phương pháp sử dụng cảm biến CMOS, tác giả VLC (Visible Light Communications) đã và đang được cho T.-H. Do và M. Yoo trình bày trong [8] phương pháp phân là một công nghệ rất hấp dẫn ở những môi trường mà nhiễu tính toán học kết hợp mô phỏng về chất lượng tín hiệu trên sóng điện từ là một vấn đề cần giải quyết [3], [4]. Thêm nhiễu (gồm nhiễu liên ký tự và nhiễu môi trường) nhận nữa, trong khu vực yêu cầu bảo mật thông tin được đặt lên được và tốc độ dữ liệu có xem xét đến tác động của các hàng đầu như an ninh quốc phòng thì công nghệ này cho tham số hệ thống như phép đo trắc quang, vận hành máy phép tạo ra các kênh thông tin an toàn trong các môi trường ảnh, xử lý nhiếp ảnh và hình ảnh. Tuy nhiên, tất cả các văn phòng hoặc toà nhà. Trong những năm gần đây, đã có nghiên cứu trên chỉ tập trung vào các xử lý ảnh bên thu khi nghiên cứu về điện thoại thông minh có khả năng xử lý dữ tín hiệu được phát đi bằng mã hóa khóa bật-tắt (on-off liệu thông tin từ nguồn ánh sáng của bộ đèn LED thông qua keying) ánh sáng từ các đèn LED đơn. cảm biến CMOS [5]-[8]. Picapi Camera của Casio [5] sử Đã có một số nghiên cứu gần đây đề cập tới việc sử dụng các chấm nhấp nháy trên màn hình hoặc nhấp nháy dụng mảng ma trận LED hay màn hình LCD của điện thoại ánh sáng màu để chuyển tải một lượng nhỏ dữ liệu. Tốc độ thông minh như là một thiết bị phát dữ liệu qua môi trường dữ liệu rất thấp và đèn truyền cần phải có ánh sáng đặc biệt ánh sáng nhìn thấy [9]-[11]. Tác giả trong [9] trình bày một để thay đổi màu sắc đỏ, xanh lục và xanh dương (RGB). thử nghiệm hệ thống truyền dữ liệu giữa một máy phát Các tác giả trong [6] đã khai thác hiệu ứng màn trập lăn 16×16 LEDs và một webcam thương mại để phát hiện và (rolling shutter) của cảm biến camera của máy thu và mã tách dữ liệu khung hình ảnh phát đi. Bên thu sử dụng hóa Manchester để liên tục tiếp nhận những thay đổi trạng phương pháp tách đường viền dựa trên phép biến đổi thái bật-tắt (on-off) của ánh sáng được phát đi từ đèn LED. Hough [10] để đạt tốc độ dữ liệu 15 bps trong phạm vi Để giải mã, camera chụp ảnh từ một bề mặt phản chiếu để 0,5m-2m. Các tác giả trong [11] trình bày về dung lượng lấp đầy toàn bộ ảnh. Bằng cách tận dụng lợi thế của các đường truyền khi sử dụng camera của điện thoại thông hàng khác nhau của điểm ảnh chụp vào thời điểm khác minh, xem xét đến sự thay đổi về cảm nhận của máy thu về nhau, phương pháp này cho tốc độ dữ liệu đạt được cao hơn khoảng cách và góc truyền dẫn so với máy phát. Khi đó
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(116).2017 89 dung lượng ước tính có thể đạt được tới hàng chục Mbps. cách ngẫu nhiên, và cố định sẵn ở trong ứng dụng, để tạo Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu trong phòng thí nghiệm này sự đồng bộ khi thực hiện phiên truyền dữ liệu. Ở phía thu, không đề cập tới nhiễu do ánh sáng của môi trường tác camare của thiết bị thu (Rx) sẽ có nhiệm vụ bắt những hình động lên chất lượng truyền dữ liệu. ảnh của Tx để phục vụ việc phát hiện và khôi phục dữ liệu Gần đây nhất, tác giả Boubezari và các cộng sự đã trình (Hình 2). bày trong [12] một hệ thống truyền dẫn VLC giữa màn hình Như vậy, quá trình truyền dẫn được chia làm 5 giai đoạn và camera của điện thoại thông minh. Kỹ thuật SURF chính: Mã hóa dữ liệu đầu vào, hiển thị hình ảnh trên màn (speeded up robust features) được sử dụng để giải mã hình hình máy phát, thu nhận hình ảnh bên máy thu, xử lý và ảnh tại bên thu, xem xét đến suy hao đường truyền và nhiễu khôi phục dữ liệu từ các khung ảnh chứa dữ liệu. Trong đó liên ký tự ISI (inter-symbol interference). Tuy nhiên, hai giai đoạn mã hóa dữ liệu và hiển thị hình ảnh sẽ thuộc phương pháp tách hình ảnh dữ liệu này gặp phải trở ngại phần xử lý của máy phát, nhiệm vụ của máy phát sẽ bao khi tăng khoảng cách truyền dẫn do máy thu không thể tìm gồm phần mã hóa dữ liệu từ dạng văn bản đầu vào thành được đủ các điểm khóa (keypoint) để thực hiện việc cắt các dòng dữ liệu nhị phân, sau đó sẽ được mã hóa thành khung dữ liệu. Xuất phát từ vấn đề này, trong bài báo này các hình ảnh dữ liệu mã hóa. Máy thu bao gồm các thành chúng tôi đề xuất sử dụng một phương pháp tách hình ảnh phần thu nhận hình ảnh, xử lý ảnh và khôi phục dữ liệu. dữ liệu mới để quá trình khôi phục được linh hoạt hơn. Mỗi phiên truyền có sự tham gia của hai thành phần hiển Các đóng góp chính của bài báo gồm: (1) Phát triển mô thị hình ảnh và thu nhận hình ảnh. Chúng tôi sẽ lần lượt mô hình hệ thống truyền dữ liệu giữa hai điện thoại thông minh tả các quá trình này ở phần tiếp theo của bài báo này. qua kênh truyền có nhiễu môi trường và (2) Giải quyết một số 2.2. Thiết bị phát (Tx) vấn đề cải thiện chất lượng tách dữ liệu ảnh bên thu sử dụng 2.2.1. Mã hóa dữ liệu văn bản thành dữ liệu bit ngưỡng Ohtsu dưới tác động của nhiễu ánh sáng môi trường. Người dùng thao tác với bàn phím nhập vào dữ liệu 2. Thiết kế hệ thống hoặc duyệt các thư mục trong bộ nhớ của máy để chọn tập tin dữ liệu cần gửi. Kiểu dữ liệu mà ứng dụng hỗ trợ trong Trong phần này, chúng tôi lần lượt trình bày chi tiết quá phạm vi bài báo này là kiểu văn bản (*.txt). Quá trình mã trình thiết kế hệ thống, các thuật toán mã hóa dữ liệu bên hóa dữ liệu văn bản thành các bit 0 và 1, tương ứng với các phát và xử lý khôi phục dữ liệu bên thu do chúng tôi tự phát cell đen và trắng của hình ảnh được hiển thị trên màn hình triển và được ứng dụng trực tiếp trên điện thoại thông minh. máy phát trong quá trình truyền. Ứng dụng hỗ trợ dữ liệu 2.1. Mô hình hệ thống đầu là ngôn ngữ tiếng Việt hoặc tiếng Anh. Các ký tự sẽ Light beam được mã hóa theo bảng mã ASCII mở rộng. Theo đó, với mỗi ký tự cần 8 bit để mã hóa, vì thế có tối đa 256 (28) kí Tx Rx tự được mã hóa, phần lớn bao gồm các kí tự Latin, các chữ số cùng các kí tự thông dụng (!”#&%...). Với các kí tự đặc biệt ở bảng mã Unicode không nằm trong phạm vi của bảng Hình 1. Mô hình truyền dẫn dữ liệu mã ASCII mở rộng, trước tiên cần phải biểu diễn các kí tự này bằng các kí tự nằm trong mã ASCII mở rộng. Một kí tự Unicode sẽ được mã hóa thành chuỗi 8 bit sử dụng bảng mã ASCII mở rộng. Với ngôn ngữ JAVA của Android, các kí tự Tiếng Việt không có trong bảng mã ASCII mở rộng được mã hóa dưới dạng chuỗi: “\u + mã hex của kí tự nằm trong bảng mã Unicode”. Như vậy, những kí tự có giá trị mã ASCII mở rộng tương ứng nhỏ hơn 256 sẽ được mã hóa bằng 8 bit của mã ASCII mở rộng. Đối với những kí tự có giá trị mã lớn hơn 256, tức là không nằm trong bảng mã ASCII mở rộng, trước tiên được chuyển về mã dạng JAVA rồi sau đó mới mã hóa thành chuỗi bit nhị phân. Hình 2. Sơ đồ chi tiết quá trình truyền dẫn dữ liệu Mô hình truyền dẫn dữ liệu giữa thiết bị phát (Tx) và Tóm lại, đối với dữ liệu văn bản tiếng Anh, mỗi ký tự thiết bị thu (Rx) qua môi trường ánh sáng nhìn thấy như sẽ được mã hóa trực tiếp sang mã ASCII nhị phân 8 bit. trên Hình 1. Trong đó, dòng dữ liệu truyền đi từ Tx sẽ được Đối với dữ liệu văn bản tiếng Việt, các ký tự nằm ngoài mã hóa thành các dòng bits “0” và “1” và được sắp xếp bảng mã ASCII mở rộng sẽ được chuyển sang mã JAVA thành ma trận có kích thước M×N với M và N là độ phân trước khi được mã hóa thành các bit nhị phân mã ASCII. giải màn hình của Smartphone. Để đơn giản, ma trận bits 2.2.2. Ảnh dữ liệu mã hóa này sẽ được mã hóa thành hình ảnh bitmap với hai màu cơ Dữ liệu đầu vào của quá trình này là dữ liệu dạng dòng bản tương ứng là đen và trắng, và nó sẽ được hiển thị lên bit thu được từ quá trình mã hóa dữ liệu như đã trình bày ở màn hình của Tx. Khi bắt đầu một phiên truyền dữ liệu, trên. Quá trình mã hóa văn bản thành hình ảnh được thực Tx sẽ phát ra một khung phát hiện bắt đầu, tiếp theo sau sẽ hiện như trên Hình 3 (a). Dữ liệu dạng văn bản sẽ được là các khung chứa dữ liệu đã được mã hóa. Khi kết thúc, chuyển thành các bit nhị phân, mỗi bit này sẽ tương ứng với Tx sẽ phát ra khung phát hiện kết thúc. Khung phát hiện một cell đen hoặc trắng trên ảnh đầu ra. Kích thước của một bắt đầu, và khung phát hiện kết thúc, sẽ được tạo ra một cell ảnh là 10×10 pixel (100 pixel), việc sử dụng cell ảnh lớn
90 Hà Duyên Trung, Nguyễn Tiến Hòa, Đỗ Trọng Tuấn sẽ tăng độ chính xác của việc truyền dữ liệu với những trong thư viện OpenCV. Khung hình được coi là khung khoảng cách xa. Tuy nhiên, kích thước cell lớn đồng nghĩa hình “kết thúc” khi nó thỏa mãn các điều kiện được quy với việc biểu diễn được ít dữ liệu hơn trên cùng một bức ảnh. định sau: Khung có chứa vật thể có đường viền hình chữ Ảnh chứa dữ liệu sau khi chuyển đổi các bit thành các cell nhật (gọi là rect). Bên trong rect phải chứa 2 vật thể “con” đen, trắng (Hình 3 (b)). Các ảnh này sẽ được hiển thị trên có đường viền dạng ngũ giác (5 đỉnh). Và diện tích hình màn hình máy phát Tx trong quá trình truyền dữ liệu. bao bởi đường viền của rect phải đủ lớn (>1000 pixels). Nếu nhận thấy hình ảnh “kết thúc”, phiên truyền sẽ hoàn tất. Dữ liệu thu được từ một phiên truyền gồm có một hình ảnh “bắt đầu” và các hình ảnh chứa dữ liệu mã hóa. Với các khung ảnh thu được, bên máy thu sẽ chuyển sang giai đoạn xử lý và khôi phục dữ liệu. a) Giải thuật b) Hình ảnh mã hóa Hình 3. Giải thuật mã hóa dữ liệu bit thành hình ảnh Hình 5. Quá trình chuyển ảnh màu sang ảnh nhị phân 2.3. Thiết bị thu (Rx) của ảnh có khung hình “kết thúc” 2.3.1. Thu nhận hình ảnh 2.3.2. Xử lý trước khi khôi phục dữ liệu Camera máy thu Rx đảm nhận nhiệm vụ thu các khung dữ Dữ liệu hình ảnh được đưa vào quá trình xử lý trước khi liệu. Trong quá trình truyền-nhận, với mỗi khung hình thu khôi phục dữ liệu, gồm 3 phần: được, Rx cần kiểm tra đó có phải là khung kết thúc hay không. Nếu đó không phải khung kết thúc, tức là vần còn dữ liệu cần a. Quá trình 1: Xác định tọa độ khung dữ liệu truyền, Rx sẽ phát tín hiệu ACK qua đèn flash, báo hiệu cho Dữ liệu đầu vào camera của thiết bị thu được là các bên phát hiển thị khung dữ liệu tiếp theo. Phiên truyền chỉ kết khung hình, các dữ liệu này đã được lưu dưới dạng ma trận thúc sau khi máy thu nhận được khung “kết thúc” từ màn hình trong bộ nhớ của ứng dụng. Một điểm ảnh trên hình ảnh máy phát (Hình 4). Với các khung ảnh thu được, Rx sẽ chuyển này được đặt trong một hệ tọa độ 2 chiều. Dữ liệu đầu vào sang giai đoạn xử lý và khôi phục dữ liệu. ở bước này là khung “bắt đầu” hình ảnh đầu tiên thu được từ camera máy thu. Sau đó tọa độ màn hình máy phát được xác định như sau: Tương tự như quá trình kiểm tra khung “kết thúc”, khung “bắt đầu” với định dạng YUV420 sẽ được chuyển đổi thành ảnh nhị phân. Ở đây, hàm findContours của OpenCV tiếp tục được sử dụng để lấy được khung dữ liệu. Một điều kiện lọc đưa ra là đường viền của khung dữ liệu phải có dạng hình chữ nhật có kích thước lớn (>1000 pixels), bên trong là một đường viền tam giác. Khi đó, sẽ lọc bỏ những đường viền không mong muốn. Tọa độ 4 đỉnh của hình chữ nhật chính là tọa độ các đỉnh của khung dữ liệu. Đến đây có một vấn đề phát sinh là khi xoay màn hình máy phát ở các vị trí ngang, dọc khác nhau, làm thế nào để xác định được đúng thứ tự 4 góc trên- trái, trên-phải, dưới-trái, dưới-phải của khung dữ liệu? Ý Hình 4. Sơ đồ giải thuật thu hình ảnh ở bên nhận tưởng để xác định vị trí 4 đỉnh: sử dụng một tam giác nhỏ Cách để phát hiện khung “kết thúc” dựa trên phương được đặt gần góc trên-trái khung bắt đầu, tính khoảng cách pháp tìm đường viền (contour) của các vật thể có trong từ trọng tâm tam giác này tới 4 đỉnh của khung dữ liệu. khung ảnh. Với điện thoại Android, ảnh thu được từ camera Theo đó, thứ tự tăng dần các khoảng cách sẽ tương ứng với ở định dạng YUV420 sẽ được chuyển sang ảnh mức xám. thứ tự 4 góc là trên-trái, trên-phải, dưới-trái, dưới-phải. Việc chuyển đổi này là cần thiết vì khung ảnh cần thu chỉ Hình 6 dưới đây cho thấy tọa độ của khung dữ liệu với 4 chứa 2 màu đen và trắng, hơn nữa xử lý với ảnh mức xám đỉnh để tiến hành cắt khung dữ liệu. sẽ thuận lợi hơn (Hình 5). Sau đó tiến hành nhị phân ảnh xám. Quá trình nhị phân hóa sẽ biến đổi từng pixel trong ảnh thành điểm ảnh đen (mức cường độ sáng 0) hoặc điểm ảnh trắng (mức cường độ sáng 255). Ở đây, chúng tôi sử dụng phương pháp nhị phân hóa với ngưỡng tự động Otsu vì phương pháp này có khắc phục được ảnh hưởng của ánh sáng môi trường [13]. Để tìm đường viền của các vật thể trong khung hình, ta sẽ sử dụng hàm findContours [14] Hình 6. Tọa độ 4 đỉnh của khung dữ liệu
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(116).2017 91 b. Quá trình 2: Cắt các khung chứa dữ liệu Hình 8. Nhị phân hóa ảnh và giải mã dữ liệu bit từ hình ảnh Hình 7. Biến đổi Perspective Transform với khung dữ liệu 3. Thử nghiệm và kết quả Với tọa độ 4 đỉnh thu được ở trên, áp dụng phép biến đổi Chúng tôi đã thực thi ứng dụng trên điện thoại thông Perspective Transform [15] ta tiến hành cắt các khung dữ minh hoạt động với hệ điều hành Android, trình biên dịch liệu (Hình 7). Trong không gian thực, đối với các vật thể có là Android Studio của Google. Ứng dụng được tích hợp thư cùng một kích thước ở các vị trí khác nhau trong không gian viện xử lý ảnh OpenCV phiên bản 2.4.10. Ứng dụng được ta thấy vật ở gần thì lớn hơn, vật ở xa thì nhỏ hơn, vật ở gần triển khai trên điện thoại Sony Z1 Compact với hệ điều thì rõ hơn, vật ở xa thì mờ hơn v.v. Đó là do ảnh hưởng của hành Android 5.1.1 và HTC One E8 với hệ điều hành luật xa gần trong bức ảnh. Khi biểu diễn hình ảnh của một Android 6.0. Các thông số dữ liệu đầu vào (Bảng 1), thiết vật thể trong không gian thực ba chiều lên mặt phẳng hai bị máy phát (Bảng 2) và thiết bị máy thu (Bảng 3) như sau: chiều thì hình dạng của vật thể đó sẽ bị biến dạng đi so với Bảng 1. Bảng thông số dữ liệu đầu vào thực tế. Trong xử lý ảnh, để khắc phục điều đó, phép biến Định dạng tệp tin Văn bản (.txt) đổi Perspective Transform thường được sử dụng [15], [16]. Trong trường hợp đối tượng có hình chữ nhật, ảnh hưởng do Kích thước (byte) 2940 vị trí góc nhìn của mắt người hay camera, sẽ bị biến dạng, Chiều dài (ký tự) 2940 không còn giữ được hình dạng gốc của nó. Để thực hiện phép Số bit mã hóa (bit) 23520 biến đổi Perspective Transform đối với khung dữ liệu hình Số ảnh mã hóa (ảnh) 4 chữ nhật, bốn góc đỉnh của khung cần được xác định. Bốn Kiểu mã hóa Unicode góc này chính là bốn góc thu được từ bước xác định tọa độ khung dữ liệu ở trên. Kết quả sau bước xử lý này là danh Bảng 2. Bảng thông số máy phát sách các ảnh chỉ chứa dữ liệu, các ảnh này là đầu vào cho Tên model Sony Z1 Compact quá trình khôi phục dữ liệu. Kích thước màn hình 4.3 inches (1280×720 pixels) 2.3.3. Quá trình 3: Khôi phục dữ liệu Độ phân giải camera 20.7 megapixels Dữ liệu đầu vào ở giai đoạn này là các khung chứa dữ CPU 2.2 GHz, 4 lõi liệu mã hóa tách được từ bước cắt khung dữ liệu (Hình 8). Phiên bản Android 5.1 Quá trình nhị phân hóa sẽ biến đổi từng pixel trong ảnh thành Bảng 3. Bảng thông số máy thu điểm ảnh đen (mức cường độ sáng 0) hoặc điểm ảnh trắng (mức cường độ sáng 255). Phương pháp nhị phân hóa với Tên model HTC One E8 ngưỡng tự động Otsu được dùng do phương pháp này khắc Kích thước màn hình 5.0 inches (1920×1080 pixels) phục được ảnh hưởng của ánh sáng môi trường ngoài [13]. Độ phân giải camera 13 megapixels Kết quả thu được là những hình ảnh khung dữ liệu được CPU 2.5 GHz, 4 lõi chuyển về ảnh nhị phân với hai màu đen và trắng (Hình 8). Phiên bản Android 6.0 Từ tiến hành bước tiếp theo về giải mã hình ảnh thành các bit dữ liệu. Dữ liệu đầu vào là các ảnh chứa dữ liệu bit sau khi nhị phân hóa. Với các hình ảnh nhị phân thu được, chúng Nguồn ánh tôi tiến hành giải mã để thu được dữ liệu bit. Cụ thể, chuyển sáng gây nhiễu đổi dữ liệu từ từng cell bằng quy tắc: cell màu đen tương ứng với bit 0, cell trắng tương ứng với bit 1. Với kích thước một cell là 10x10 pixel, tương ứng với 100 pixel, cell được cho là màu đen khi có số lượng điểm ảnh đen (mức sáng 0) lớn Smartphone Smartphone hớn số điểm ảnh trắng (mức sáng 255) và ngược lại. Tiến phát nhận hành duyệt từng cell trên bức ảnh, theo thứ tự từ trái qua phải và từ trên xuống dưới, khi đó thu được bit có giá trị tương ứng với độ sáng của từng cell. Kết thúc việc giải mã ảnh chứa dữ liệu thu được chuỗi dữ liệu bit mà ảnh đó biểu diễn. Hình 9. Hình ảnh thử nghiệm
92 Hà Duyên Trung, Nguyễn Tiến Hòa, Đỗ Trọng Tuấn Tiêu chí được đưa ra để đánh giá kết quả của một phiên truyền là tỉ lệ bit lỗi BER (Bit-error-rate). Hình 9 thể hiện hình ảnh thử nghiệm quá trình truyền dữ liệu. Máy phát và máy thu được gán cố định vào hai giá đỡ. Một nguồn sáng từ đèn LED ngoài phát đi từ trên xuồng nhằm giả định nhiễu môi trường. Chúng tôi tập trung thực hiện hai kịch bản truyền dữ liệu như sau. A. Kịch bản thử nghiệm Kịch bản thử nghiệm 1: Đánh giá ảnh hưởng của độ sáng màn hình máy thu tới việc truyền dữ liệu. Độ sáng màn hình của máy phát ở các mức 25%, 50%, 75% và Hình 10. BER theo khoảng cách và độ sáng của màn hình máy phát 100%. Cường độ ánh sáng của môi trường truyền được cố định ở 450 lux. Khoảng cách giữa máy phát và máy thu thay đổi từ 10 đến 60 cm với bước nhảy là 5cm. Kịch bản thử nghiệm 2: So sánh hai phương pháp truyền dữ liệu qua môi trường ánh sáng nhìn thấy. Cường độ ánh sáng của môi trường truyền được cố định ở 450 lux. Độ sáng màn hình của máy phát cố định ở mức 50%. Khoảng cách giữa máy phát và máy thu thay đổi từ 10 đến 60 cm với bước nhảy là 5cm. Chúng tôi thực nghiệm so sánh 2 phương pháp truyền dữ liệu khác nhau. Phương pháp 1 (Method 1) là phương pháp đề xuất và phương pháp 2 (Method 2) là phương pháp sử dụng kỹ thuật SURF đã thực hiện trong tài liệu tham khảo [10]. Hai phương pháp có cùng bản chất là truyền dữ liệu qua môi trường ánh sáng nhìn thấy, cùng thực Hình 11. So sánh hai phương pháp theo BER theo khoảng cách truyền hiện cách thức mã hóa dữ liệu thành các hình ảnh để truyền 4. Kết luận đi dữ liệu. Điểm khác biệt giữa hai phương pháp nằm ở cách thức cắt khung hình chứa dữ liệu. Với phương pháp tham Chúng tôi đã trình bày chi tiết phương pháp truyền dữ khảo, một hình ảnh được quy định là ảnh tham chiếu được liệu giữa hai smartphone qua môi trường ánh sáng nhìn đặt vào trong ứng dụng có ở cả bên thu và bên phát. Khi thấy. Kết quả chỉ ra rằng, ở khoảng cách 10 – 35 cm, tỷ lệ truyền dữ liệu, máy phát sẽ hiển thị hình ảnh đó, máy nhận lỗi BER là thấp nhất do hình ảnh thu được từ camera đảm sẽ thu lại, sử dụng giải thuật phát hiện sự tương đồng giữa bảo được độ sắc nét cần thiết. Với những khoảng cách xa hai bức hình từ những điểm được gọi là keypoint của ảnh, từ hơn, hình ảnh camera thu sẽ mờ đi, do đó số bit lỗi cũng đó tìm và xác định được khung hình dữ liệu. tăng lên. Ảnh hưởng của ánh sáng môi trường đến quá trình truyền dữ liệu là không đáng kể. Trong khi đó, khi độ sáng B. Kết quả và đánh giá màn hình máy phát lớn gây ra hiện tượng lóa sáng, nhiều Để đạt kết quả chính xác nhất, chúng tôi thực hiện mỗi điểm ảnh đen sẽ bị ảnh hưởng bởi ánh sáng mạnh của màn phép đo được thực hiện 30 lần, kết quả được ghi lại là giá hình, khiến dữ liệu bị lỗi, với khoảng cách càng xa thì ảnh trị trung bình của 30 lần đo. hưởng này càng rõ rệt. Ngoài ra, chất lượng của phiên Kịch bản thứ nhất cho kết quả như trên Hình 10, khi thay truyền dữ liệu còn bị ảnh hưởng bởi cấu hình của máy điện đổi độ sáng màn hình của máy phát với các mức 25%, 50%, thoại phát và thu, điều kiện thực hiện thí nghiệm, độ rung 75% và 100%, chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy sự khác lắc màn hình, di chuyển thiết bị. Đây cũng là những vấn đề biệt. Trong cùng điều kiện về môi trường và khoảng cách sẽ được tiếp tục thực hiện trong các nghiên cứu tiếp theo. truyền, trường hợp độ sáng màn hình máy phát ở mức 50% Lời cảm ơn có tỉ lệ lỗi bit thấp nhất, BER luôn nhỏ hơn 10-5 trong khoảng Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách cách dưới 35cm. Tương tự với đó là trường hợp màn hình ở khoa Hà Nội trong đề tài mã số T2016-LN-12. độ sáng 25%. Khi màn hình phát sáng ở mức 100%, tỉ lệ bit lỗi cao hơn nhiều so với các trường hợp khác, cụ thể với TÀI LIỆU THAM KHẢO khoảng cách 25cm, BER lên đến 10-4 so với tỉ lệ bit lỗi không vượt quá 5. 10-6 với các mức độ sáng màn hình thấp hơn. [1] Ergul, E. Dinc, O. B. Akan, “Communicate to illuminate: State-of- the-art and research challenges for visible light communications”, Với kịch bản thứ hai, phương pháp truyền dữ liệu mà Physical Commun., vol. 17, 2015, pp. 72–85. đồ án nghiên cứu được thử nghiệm so sánh kết quả với một [2] L. U. Khan, “Visible light communication: Applications, phương pháp truyền dữ liệu tham khảo [10] như trên Hình architecture, standardization and research challenges”, Digital 11. Có thể thấy rằng, phương pháp tham khảo có tỉ lệ lỗi Commun. and Netw., vol. 3, no. 2, 2017, pp. 78–88, 2017. bit cao hơn nhiều so với phương pháp đề xuất. BER của [3] C. Hongda, et. al., “Advances and prospects in visible light communications”, J. Semiconductors, vol. 37, no. 1, Jan. 2016. phương pháp này tăng rất nhanh theo khoảng cách truyền, [4] Jelena Vucic and Klaus-Dieter Langer, “High-Speed Visible Light và ở khoảng cách trên 45cm, không thể thực hiện truyền dữ Communications: State-of-the-Art”, in Proc. of the Opt. Fiber liệu được nữa bởi ở khoảng cách xa, máy thu không thể tìm Commun. Conf., 2012, pp. 1-3. được đủ các keypoint để thực hiện việc cắt khung dữ liệu. [5] Casio Unveils Prototype of VLC System Using Smartphones at
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(116).2017 93 CES, http://world.casio.com/news/2012/0115_VisibleLightcomm/ Dana, “Capacity of pervasive camera based communication under (Jan. 2012). perspective distortions”, in Proc. IEEE Int. Conf. on Pervasive [6] C. Danakis, M. Afgani, G. Povey, I. Underwood, and H. Haas, Comp. and Commun., pp. 112-120, 2014. “Using a CMOS camera sensor for visible light communication”, in [12] R. Boubezari, H. L. Minh, Z. Ghassemlooy and A. Bouridane, Proc. IEEE Globecom Workshops, 2012, pp. 1244-1248. “Smartphone camera based visible light communication”, J. [7] P. Ji, H.-M. Tsa, C. Wang, F. Li, “Vehicular Visible Light Lightwave Technol., vol. 17, no. 34, 2016, pp. 4121-4127. Communications with LED Taillight and Rolling Shutter Camera”, in [13] Xiangyang Xu, Shengzhou Xu, Lianghai Jin, Enmin Song, Proc. 79th IEEE Vehicular Techn. Conf. (VTC Spring), 2014, pp. 1-6. “Characteristic analysis of Otsu threshold and its applications”, [8] T.-H. Do and M. Yoo, “Performance Analysis of Visible Light Pattern Recognition letters, vol. 32, no. 7, 2011, pp. 956-961. Communication Using CMOS Sensors” Sensors J. vol 16, no. 3, [14] D. Ray, “Edge detection in digital image processing”, University of pp.1-23, 2016. Washington: Department of Mathematics, 2013. [9] N. Trang, L. N. Tuan, and J. Y. Min, “Practical design of screen-to- [15] L. Jagannathan and C. V. Jawahar, “Perspective correction methods for camera based optical camera communication”, in Proc. of the Int. camera-based document analysis”, in Proc. 1st Int. Workshop on Conf. Infor. Netw., 2015, pp. 369-374. Camera-based Document Analysis and Recognition, pp. 148-154. 2005. [10] F. Dai, N. Zhang, and J. Xue, “Primal sketch of images based on [16] T. Shakunaga and H. Kaneko, “Perspective angle transform: empirical mode decomposition and Hough transform”, in Proc. 3rd Principle of shape from angles”, International Journal of Computer IEEE Conf. on Industrial Elect. and Applications, pp. 2521-2524, 2008. Vision, vol. 3, no. 3, Sept. 1989, pp. 239-254. [11] A. Ashok, S. Jain, M. Gruteser, N. Mandayam, Y. Wenjia, and K. (BBT nhận bài: 10/05/2017, hoàn tất thủ tục phản biện: 19/07/2017)