tailieunhanh - Một mô hình nhiễu và ứng dụng trong việc phát hiện chất liệu
Nội dung bài báo được cấu trúc như sau: Phần 2 sẽ trình bày về nhiễu và mô hình nhiễu cho chất liệu. Phần 3, chúng tôi đưa ra thuật toán phát hiện chất liệu dựa vào nhiễu. Phần bốn sẽ là kết quả thử nghiệm thuật toán. Cuối cùng là kết luận về kĩ thuật đề xuất. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Tập 48, số 6, 2010 Tr. 1-10 MỘT MÔ HÌNH NHIỄU VÀ ỨNG DỤNG TRONG VIỆC PHÁT HIỆN CHẤT LIỆU ĐỖ NĂNG TOÀN, LÊ THỊ KIM NGA, NGUYỄN THỊ HỒNG MINH 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong cuộc sống hằng ngày, chúng ta luôn phải tiếp xúc các chất liệu hoặc các đối tượng nào đó. Việc phát hiện các loại chất liệu hay đối tượng trong bức ảnh một cách tự động là điều có thể và cần thiết, nó nhằm mục đích xây dựng các hệ thống hỗ trợ phục vụ con người như các hệ thống giám sát tự động, hệ thống phân tích hình ảnh trên vũ trụ, Như vậy, vấn đề đặt ra là tìm xem trong một bức ảnh cho trước có các loại chất liệu nào đó không, hoặc tìm cho tôi các bức ảnh có nước, có người chẳng hạn , những vấn đề đó đều quy về bài toán phát hiện chất liệu. Một thực tế cho thấy rằng, ảnh sau quá trình thu nhận thường không tránh khỏi nhiễu do môi trường, bản thân đối tượng và các thiết bị quang học, điện tử [8, 9]. Về mặt vật lí, mỗi chất liệu sẽ có các thuộc tính khác nhau và do vậy lượng nhiễu dư gây bởi chất liệu cũng sẽ khác nhau (hình 1). Hình 1. Ảnh chất liệu và nhiễu (dòng trên: các ảnh chất liệu; dòng bên dưới:các ảnh nhiễu tương ứng) Xuất phát từ thực tế đó, trong bài báo này chúng tôi đề xuất một mô hình nhiễu cho chất liệu dựa vào lượng nhiễu dư trong quá trình thu nhận ảnh. Trên cơ sở mô hình nhiễu chất liệu đã xây dựng, chúng tôi đưa ra một thuật toán phát hiện chất liệu dựa vào nhiễu. Kết quả này là sự kế thừa kết quả của một nghiên cứu trước [4] của chính nhóm tác giả. Đó là, dựa vào đặc điểm, mỗi hãng chế tạo thiết bị thu nhận thường có các chiến lược thu nhận ảnh khác nhau nên lượng nhiễu dư do các camera khác nhau để lại trên ảnh là khác nhau. Nhờ vào việc xác định lượng nhiễu dư này, nhóm tác giả đề xuất kĩ thuật nhận dạng ra loại camera đã dùng để chụp bức ảnh 1 và do đó, có thể phát hiện được ảnh giả được ghép bởi các bức ảnh được chụp bởi các camera khác nhau. Phần còn lại của bài báo được cấu trúc như sau: Phần 2 sẽ trình bày về nhiễu và mô hình nhiễu cho chất
đang nạp các trang xem trước
