Bài viết Ứng dụng bộ lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động đề xuất ứng dụng bộ lọc phi tuyến để lược bỏ những thông tin nền và nhiễu của ảnh tại bước tiền xử lý nhằm nâng cao chất lượng xử lý ảnh động trong quá trình làm việc của hệ thống vũ khí.
Nghiên cứu khoa học công nghệ Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động Hồng Minh Sáng, Lê Trần Thắng* Viện Tự động hóa KTQS/Viện Khoa học Công nghệ quân * Email: ltranthang@gmail.com Nhận bài: 24/8/2022; Hoàn thiện: 7/11/2022; Chấp nhận đăng: 28/11/2022; Xuất bản: 23/12/2022 DOI: https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2022.33-40 TÓM TẮT Trong hệ thống vũ khí khí tài sử dụng quang điện tử thị mục tiêu, toán xử lý ảnh động vấn đề cốt lõi Vì vậy, việc tăng chất lượng xử lý ảnh động giúp tăng hiệu làm việc khí tài Bài báo đề xuất ứng dụng lọc phi tuyến để lược bỏ thông tin nhiễu ảnh bước tiền xử lý nhằm nâng cao chất lượng xử lý ảnh động q trình làm việc hệ thống vũ khí Từ khóa: Lọc phi tuyến, xử lý ảnh, quang điện tử ĐẶT VẤN ĐỀ Trong hệ thống vũ khí đại thường trang bị đài quan sát quang điện tử để trinh sát phát thị mục tiêu cho loại vũ khí Q trình trinh sát, phát thị mục tiêu trình liên tục, đảm bảo thời gian thực Bài toán xử lý ảnh động thành tố quan trọng khơng thể thiếu q trình hoạt động hệ thống Viện Tự động hóa KTQS phát triển nhiều đề tài nghiên cứu ứng dụng, phục vụ trình cải tiến, nâng cấp, chế tạo hệ thống vũ khí, khí phục vụ quân đội, ví dụ đại đội pháo phịng khơng (PPK) 37mm-2N, hệ thống PPK tự hành Zsu23-4 hay Zu23-2 tàu biển, Các hệ thống vũ khí sau cải tiến thể khả tác chiến hiệu điều kiện khác Từ thực tiễn hoạt động huấn luyện sãn sàng chiến đấu đơn vị, nhận thấy cần tiếp tục nghiên cứu nâng cao chất lượng hoạt động tổng thể hệ thống phiên cải tiến Các tốn cơng nghệ lõi cần tiếp tục phát triển, hồn thiện có tốn nâng cao chất lượng xử lý ảnh động Hình Mơ hình tổng quan hệ thống PPK – 37mm 2N đánh đêm bán tự động Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 33 Điều khiển – Tự động hóa Trong hệ thống pháo phịng khơng 37mm – 2N đánh đêm bán tự động đơn vị ảnh thu từ video hệ thống camera ngày camera đêm đài quan sát tiền xử lý để nâng cao chất lượng, sau sử dụng thuật tốn để phân đoạn (tách mục tiêu khỏi nền, vẽ lại mục tiêu ảnh gốc, hiển thị) Mơ hình tổng quan hệ thống hình Hệ thống cho thấy bước tiền xử lý ảnh gồm chuyển đổi video composite sang video số, resize, grayscale, lọc, để nâng cao chất lượng ảnh đầu vào mà tốt trình phân đoạn, tách mục tiêu khỏi nền, vẽ lại mục tiêu ảnh gốc, hiển thị mục tiêu bám sát mục tiêu dễ dàng cho kết tốt Hệ thống có phiên cải tiến, nhiên có nhiễu thời tiết (qua mây) nhiễu hệ thống đối tượng bám sát dễ khắc phục nhiễu Hình ảnh trích từ video quay trình theo mục tiêu huấn luyện thực tế đơn vị, minh họa cho trường hợp hệ thống không bắt đối tượng có nhiễu thời tiết Hình Đối tượng khơng bắt bám Do đó, nhóm đề tài đề xuất tập trung nghiên cứu, nâng cao chất lượng ảnh đầu vào bước tiền xử lý ảnh, lọc ảnh với mục đích làm rõ tiêu nền, tạo điều kiện tốt cho bước tách biên, tách mục tiêu khỏi dễ dàng xác hơn, từ bám bắt mục tiêu tốt Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh thường sử dụng gồm: xử lý nâng cao ảnh miền không gian xử lý nâng cao ảnh miền tần số Tại miền khơng gian xử lý trực tiếp điểm ảnh lân cận cách sử dụng phép tốn tích chập Trong miền tần số xử lý thơng qua hàm sóng tần số sin, cos ảnh (sử dụng biến đổi Fourier) thực cách sử dụng hàm nhân mặt nạ ảnh Tùy toán cụ thể để lựa chọn phương pháp lọc miền không gian miền tần số cho hiệu tối ưu Trong tốn thực tế đơn vị mình, nhóm tác giả lựa chọn nâng cao chất lượng ảnh miền không gian với phương pháp lọc phi tuyến phép lọc dùng trước tách biên đối tượng Khác với lọc tuyến tính thay đổi giá trị điểm ảnh hàm tuyến tính lọc phi tuyến trả lại giá trị pixel phép toán thực hàm phi tuyến THUẬT TỐN LỌC PHI TUYẾN BẰNG HÀM MŨ Lọc trung vị, lọc dãn lọc co lọc phổ biến mà hay biết đến hệ thống lọc phi tuyến Tuy nhiên, nghiên cứu đề xuất lọc phi tuyến theo hàm mũ, lọc làm tăng tỷ lệ chênh lệch đối tượng, nhiễu Việc tăng tỷ lệ chênh lệch làm tăng hiệu khâu tách biên đối tượng, trực tiếp ảnh hưởng đến tỷ lệ phát bám mục tiêu Giả sử ảnh G có kích thước M×N ảnh đầu vào trước sử dụng lọc G’ ảnh thu 34 H M Sáng, L T Thắng, “Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động.” Nghiên cứu khoa học công nghệ sau sử dụng lọc, thuật tốn lọc gồm bước: - Bước 1: Chuyển ảnh vào thành ảnh xám, lúc giá trị điểm ảnh nằm đoạn [0, 255] - Bước 2: Lấy giá trị tần xuất (frequency value) điểm ảnh việc sử dụng histogram, kí hiệu f tần suất g giá trị điểm ảnh - Bước 3: Tính giá trị điểm ảnh G’ theo hàm mũ tương ứng điểm ảnh (x,y) ảnh G sau: ( ) ( ) (1) với x =1,2 … M; y = 1,2… N; α tùy ý khoảng (0,1) Lưu đồ thuật tốn lọc ảnh hàm mũ hình Hình Lưu đồ thuật tốn lọc ảnh hàm mũ THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG Nhóm tác giả cài đặt thuật toán lọc ảnh theo hàm mũ Matlab R2021a Sử dụng nguồn ảnh từ huấn luyện thực tế đơn vị, video quay q trình bám bắt mục tiêu ngồi thực địa Ở lọc khác chất lượng lọc phụ thuộc vào nhiều tham số, nhiên, với lọc hàm mũ chất lượng phụ thuộc vào tham số hệ số α, việc giúp dễ dàng thực biện pháp kỹ thuật hỗ trợ cho người điều khiển hệ thống lựa chọn tham số α khoảng (0,1) để nhận kết tốt 3.1 Đánh giá ảnh hưởng tham số α đến chất lượng lọc ảnh Để đánh giá ảnh hưởng tham số α đến chất lượng lọc ảnh sử dụng ảnh đầu vào cho tham số α thay đổi thu nhận ảnh đầu Việc thay đổi tham số vào nguồn ảnh (nguồn video) khác mà thay đổi, nhiên, với nguồn liệu video mục tiêu bay tham số α nên chọn ngưỡng từ 0,009 đến 0,1 Việc tăng hệ số giảm bớt đáng kể tín hiệu nhiễu nền, giúp tách biệt đối tượng khỏi nhiễu từ hỗ trợ q trình Tạp chí Nghiên cứu KH&CN qn sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 35 Điều khiển – Tự động hóa tách biên bám sát Tuy nhiên tăng lớn khơng thơng tin nhiễu, bị loại bỏ mà thông tin đối tượng bị ảnh hưởng Các ảnh hưởng thể bảng Bảng Ảnh hưởng tham số α đến chất lượng ảnh lọc phi tuyến theo hàm mũ Tham số α Ảnh vào (Input) Ảnh kết (Output) 0,001 0,009 0,001 0,09 Đánh giá ảnh thứ tham số 0,001 lọc loại bỏ số vùng nhiễu, nhiên, lượng thông tin chưa đủ để phục vụ q trình tách biên, tăng tham số lên 0,009 lọc lược bỏ hầu hết thông tin nhiễu làm bật đối tượng phông Tương tự với ảnh thứ cho thấy thay đổi tham số α miền khuyến nghị tăng hiệu làm việc lọc 36 H M Sáng, L T Thắng, “Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động.” Nghiên cứu khoa học công nghệ 3.2 So sánh lọc trung vị lọc theo hàm mũ Nhóm tác giả tiến hành so sánh kết hai lọc: lọc trung vị với ma trận lọc kích thước 3×3 lọc phi tuyến theo hàm mũ, chương trình thực Matlab2021a, kết thực nghiệm thể hình Ảnh vào Ảnh lọc theo hàm mũ Ảnh lọc theo trung vị Hình Hình ảnh so sánh lọc trung vị lọc hàm mũ Từ kết thu qua hai lọc ta nhận thấy số điểm sau Thứ nhất, lọc trung vị giữ lại nhiều thông tin ảnh gốc, làm chất lượng ảnh tăng lên, nhiên giữ lại nhiều thông tin ảnh đầu vào nên hiệu phân lập đối tượng khỏi nhiễu chưa cao Ngược lại với lọc hàm mũ giữ lại thơng tin ảnh đầu vào, làm giảm chất lượng ảnh, nhiên việc lược bỏ thơng tin lại giúp tăng phân lập đối tượng khỏi nhiễu, hỗ trợ cho trình tách biên đối tượng 3.3 Xây dựng tiêu chí đánh giá lọc hàm mũ Theo thông thường, đánh giá chất lượng ảnh sử dụng sai số bình phương trung bình MSE (Mean square error) tỉ lệ tín hiệu nhiễu PSNR (peak signal to noise ratio), theo cách tính độ sai số ảnh trước sau lọc giá trị PSNR có giá trị từ 3050 chấp nhận Tuy nhiên, với cách đánh giá lại không phù hợp với yêu cầu kỹ thuật đặc thù toán xử lý ảnh động phục vụ bám bắt mục tiêu di động phân tách mục tiêu Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 37 Điều khiển – Tự động hóa khỏi nhiễu mà qua lọc loại bỏ nhiều thông tin, giữ lại thông tin đối tượng cần bắt bám Vì vậy, nhóm tác giả đề xuất cách đánh giá hiệu phương pháp lọc hệ số giá trị điểm ảnh trung bình tiêu (đối tượng) giá trị điểm ảnh trung bình Giả sử biết vùng ảnh mục tiêu (trong thực tế để xác định tiêu cần sử dụng thuật tốn hỗ trợ cơng cụ hỗ trợ), đó, hệ số trung bình tiêu trung bình ảnh sau lọc lớn hệ số trung bình tiêu trung bình ảnh trước lọc Nghĩa là, ảnh sau lọc có tiêu rõ ảnh trước lọc, từ dễ tách biên dễ phát mục tiêu Ảnh có giá trị trung bình tiêu trung bình lớn tiêu rõ Giả sử ảnh vào S kích thước M×N, tiêu (là đối tượng cần bám sát), , số điểm ảnh tiêu , số điểm ảnh Khi đó, ảnh có giá trị = S Ta có trung bình tiêu ( ) trung bình ( ) tính sau: ∑ ∑ Trong đó: =M×N– Tương tự, ta có ảnh kết kích thước M×N, tiêu , tiêu , số điểm ảnh Trung bình tiêu ( ) trung bình ( ) tính sau: = - , số điểm ảnh ∑ ∑ = M×N – Trung bình tiêu trung bình ảnh vào ảnh kết Ảnh sau lọc có giá trị lớn tiêu rõ Một tiêu chí giúp đánh giá hiệu lọc tiêu chí thời gian Như biết để áp dụng cho toán xử lý ảnh động thời gian làm việc lọc ngắn tốt, tổng thời gian xử lý frame ảnh hệ thống không vượt bốn mươi mi li giây (40 ms) Theo yêu cầu đơn vị đặt hàng thời gian xử lý lọc không vượt 10ms Độ phức tạp thuật toán đề xuất khơng cao thuật tốn xử lý ảnh phổ biến nay, thuật tốn đề xuất rút ngắn thời gian xử lý 38 H M Sáng, L T Thắng, “Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động.” Nghiên cứu khoa học công nghệ 3.4 Kết đánh giá Sau thu ảnh đầu sau lọc theo hàm mũ, nhóm tác giả cơng cụ hỗ trợ thực tính tốn để xác định tiêu ảnh đầu vào tiêu ảnh đầu sau lọc, từ xác định giá trị giá trị điểm ảnh trung bình tiêu, giá trị điểm ảnh trung bình bảng sau Bảng So sánh tiêu ảnh đầu vào ảnh đầu lọc Thời gian lọc Tham số Ảnh đầu vào (S) Tên ảnh Ảnh kết ( ) ảnh α Ảnh có kích thước 480x320 Ảnh có kích thước 480×320 Ảnh có kích thước 480x320 0,009 0,09 0,09 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ =766 =152834 = 274783 = 69848972 = 0,7849 =116 =153484 = 43612 = 59753797 = 0,9657 =260 =153340 = 127435 = 62410857 = 1,2042 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ = 461 = 153139 = 104945 = 1998078 = 17,4475 = 120 = 153480 = 19520 = 9755 = 2559,3 = 232 = 153368 = 117120 = 12355 = 6266,6 T = 4,9875 ms T = 2,9589 ms T = 4,7368 ms Như vậy, ảnh nhận sau lọc có tỷ lệ giá trị điểm ảnh trung bình đối tượng cao, tỉ lệ cao chênh lệch đối tượng lớn, điều chứng minh khẳng định đối tượng hiển thị rõ nền, từ dễ dàng bám bắt đối tượng Thời gian chạy lọc nằm ngưỡng cho phép KẾT LUẬN Bài báo đề xuất ứng dụng lọc phi tuyến theo hàm mũ nhằm nâng cao chất lượng xử lý ảnh động, lọc lược bỏ nhiều thông tin từ ảnh đầu vào thông tin nền, thông tin nhiễu, lọc giữ lại đặc trưng đối tượng điều làm cho đối tượng rõ nền, nhiễu qua hỗ trợ cho bước toán xử lý ảnh động Thời gian thực lọc tương đối nhỏ, phù hợp cho toán điều khiển thời gian thực Tham số α thuộc đoạn (0,1) lọc người dùng tùy chỉnh trình bắt bám thực tế Trong thời gian tiếp theo, nhóm tác giả tích hợp thuật tốn lọc ảnh phi tuyến theo hàm mu vào hệ thống PPK37mm-2N đơn vị TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Trung Kiên, “Pháo phịng khơng tầm thấp 37mm-2N đánh đêm bán tự động ”, Nhà xuất Quân đội nhân dân, (2018) [2] Sankalp Kallakuri, “Frequency Domain Filtering”, Lecture-5 [3] Rafael C Gonzalez, Richard E Woods, “Digital Image Processing”, Pearson Education, (2011) [4] J.R.Paker, “Algorithms for Image processing and Computer Vision”, Wiley Publishing, Inc, (1997) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 12 - 2022 39 Điều khiển – Tự động hóa [5] T Pavlidis, “Algorithms for Graphics and Image Processing”, Computer Science Press, (1982) ABSTRACT Application of nonlinear filtering to animated images enhanced In weapon systems using optoelectronics to detect targets, the problem of dynamic image processing is a major problem Therefore, increasing the quality of image processing helps to increase the working efficiency of the weapon systems The article proposes the application of a nonlinear filter to remove background information and noise of the image at the preprocessing step in order to improve the quality of dynamic image processing during the working process of the weapon systems Keywords: Nonlinear filtering; Image processing; Opto-electronics 40 H M Sáng, L T Thắng, “Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động.” ... Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh thường sử dụng gồm: xử lý nâng cao ảnh miền không gian xử lý nâng cao ảnh miền tần số Tại miền khơng gian xử lý trực tiếp điểm ảnh lân cận cách sử dụng phép... tiếp ảnh hưởng đến tỷ lệ phát bám mục tiêu Giả sử ảnh G có kích thước M×N ảnh đầu vào trước sử dụng lọc G’ ảnh thu 34 H M Sáng, L T Thắng, ? ?Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động. ”... toán đề xuất khơng cao thuật tốn xử lý ảnh phổ biến nay, thuật tốn đề xuất rút ngắn thời gian xử lý 38 H M Sáng, L T Thắng, ? ?Ứng dụng lọc phi tuyến nâng cao chất lượng xử lý ảnh động. ” Nghiên cứu