Chương III : MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN ẢNH
3.3.3. Đánh giá kết quả mô phỏng
Từ những kết quả thu được khi áp dụng 02 mẫu DENOISSING CNN 01, DENOISSING CNN 02, ta có một số đánh giá như sau:
-Với mẫu DENOISSING CNN 01: Kết quả phân đoạn tốt hơn, rõ ràng hơn -Với mẫu DENOISSING CNN 02: Kết quả phân đoạn tương đối rõ ràng, tuy nhiên sự phân đoạn chưa rõ nét bằng mẫu 01 vì đường biên chưa rõ nét.
Với 02 mẫu đề xuất trên đều có thể sử dụng để phân đoạn ảnh.
KẾT LUẬN
Trong phạm vi cho phép, luận văn đã giới thiệu được kiến trúc, hoạt động của mạng nơron tế bào. sự phát triển công nghệ mạng nơron tế bào và các ứng dụng CNN trong mọi lĩnh vực, qua đó thể hiện những ưu thế vượt trội về tốc độ tính toán, kích thước dữ liệu.
Tìm hiểu một số phương pháp xử lí ảnh xử dụng công nghệ CNN. Ứng dụng được công nghệ CNN vào bài toán phân đoạn ảnh: từ các phương pháp thiết kế bộ mẫu (A, B, z), tiến hành thử nghiệm đưa ra 02 bộ mẫu đề nghị DENOISSING CNN 01, DENOISSING CNN 02, DENOISSING CNN 02 cài đặt mô phỏng trên Matlab và chạy trên phần mềm Candy để so sánh.
Tuy nhiên luận văn còn hạn chế, bước đầu mới tiến hảnh thử nhiệm với ảnh hai chiều và trạng thái đầu vào đã được mã hóa theo mã nhị phân, ảnh đa cấp xám, mô phỏng trên máy tính PC. Chưa thực hiện việc thiết kế kiến trúc phần cứng trên chip CNN nên ưu thế về tốc độ của công nghệ CNN chưa được thể hiện rõ
Trong thời gian tới sẽ tìm hiểu các phương pháp công nghệ xử lý song song cho thao tác khử nhiễu ảnh mới trong các bài toán thời gian thực, cấu hình trên chip FPGA tạo ra mạng CNN chạy trực tiếp. Thử nhiệm đề xuất
nhiều bộ mẫu mới bổ sung thêm cho thư viện mẫu của CNN. Ứng dụng hiệu quả hơn trong các bài toán thực tế yêu cầu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt
[1]. Vũ Đức Thái, Phạm Thượng Cát, Đỗ Thị Bắc “ Mạng nơron tế bào và
máy tính CNN-UM” Tạp chí KH&CN ĐHTN số 47 (T3/2008), ISSN 1859-
2171, Tr. 142-146.
[2]. Phạm Đức long, Phạm Thượng Cát, "Công nghệ mạng nơron tế bào -
CNN và ứng dụng", Tạp trí Tin học và Điều khiển học, T.22, (2006), trang
37-44.
[3]. Phạm Thượng Cát (2007),"Hợp tác nghiên cứu phát triển các hệ thống xử
lý ảnh nhanh trên cơ sở áp dụng công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào",
Báo cáo tổng kết đề tài nghị định thư, Tr 34 - 35, 39 - 44, 71 - 80.
[4]. Phạm Đức Long (2011), "Phát triển một số thuật toán xử lý ảnh sử dụng mạng Nơron tế bào", luận án tiến sĩ Toán học, Tr 27 - 28.
[5]. Đoàn Thị Phương, "Nghiên cứu một số phương pháp phân đoạn ảnh màu", luận văn thạc sỹ khoa học máy tính, Tr 13-14.
[6]. Vũ Đức Thái (2011), "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng nơron tế
bào CNN vào việc giải phương trình vi phân đạo hàm riêng", Luận án tiến sĩ
Tiếng anh
[7]. Chua L. O., Yang L. (1988), "Cellular Neural Networks: Theory", IEEE Transaction on Circuits and System, 35 (10), pp. 1257 -1272.
[8]. Leon O. Chua and Tamas Roska (2003), “Cellular Neural Network and visual
Computing Fundations and Applications”, Cambridge University Press.
[9]. Leon O. Chua and Tamas Roska (2003), “Cellular Neural Network and
visual Computing Fundations and Applications”, Cambridge University