3.1.1Tập dữ liệu
Tiến hành thử nghiệm trên tập mẫu 500 hình ảnh bao gồm cả hình ảnh sản phẩm của nhiếp ảnh nghiệp dư và hình ảnh sản phẩm của nhiếp ảnh chuyên nghiệp. Những hình ảnh khác nhau về cảnh, địa điểm, điều kiện ánh sáng và từ các nguồn khác nhau (máy ảnh DSLR, máy ảnh du lịch, máy ảnh điện thoại di động, hình ảnh search trên google.com).
Chia tập mẫu thành ba nhóm:
- Nhóm 1: Hình ảnh chắc chắn cần phải hiệu chỉnh ánh sáng (250 hình ảnh) - Nhóm 2: Hình ảnh chỉ cần một sự hiệu chỉnh ánh sáng nhỏ (200 hình ảnh) - Nhóm 3: Hình ảnh không cần hiệu chỉnh ánh sáng (50 hình ảnh)
Để đảm bảo tính khách quan, các nhóm ảnh, thứ tự của các cặp và thứ tự hình ảnh trong mỗi cặp đều được chọn ngẫu nhiên và chưa biết tới đối tượng.
3.1.2 Mục tiêu
Tiến hành khảo sát trên tập dữ liệu với đối tượng đánh giá khách quan nhằm đánh giá kết quả thực nghiệm của ba phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng dưới góc độ hướng người dùng, tránh các yếu tố chủ quan của người xây dựng thực nghiệm.
Từng nhóm ảnh có các kết quả khác nhau, có thể cho hình ảnh chất lượng tốt hơn, được nhiều người yêu thích hơn hoặc có thể rút ra kết luận từ kết quả khảo sát.
Kết quả khảo sát cũng cho phép người dùng lựa chọn phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng mà mình cho là tốt hơn.
3.1.2 Đánh giá và so sánh 3.1.2.1 Công cụ
Sử dụng ba kỹ thuật hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh:
- Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh dựa trên điểm ảnh - Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh dựa trên histogram
- Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh sử dụng bộ lọc laplace
Tất cả các kết quả đều dựa trên các thông số mặc định và khách quan. Đối tượng được mời tham gia đánh giá là 10 người trong đó có 7 nam và 3 nữ bao gồm 5 người là nhiếp ảnh chuyên nghiệp và nghiệp dư, 5 người còn lại là những người yêu thích ảnh.
Đối với mỗi cặp so sánh, đối tượng có 2 lựa chọn: tốt hơn và thích. Đối tượng được phép xem từng cặp hình ảnh cho một kỹ thuật.Để tránh sự thiên vị, chủ quan đối tượng được xem xét các cặp hình ảnh một cách ngẫu nhiên. Điều kiện quan sát nhận xét như màn hình, ánh sáng môi trường … là tương đương nhau.
3.1.2.2 Đánh giá và so sánh giữa các công cụ 3.1.2.2.1 Nhóm ảnh 1
Đây là nhóm ảnh tối cần phải có sự hiệu chỉnh về ánh sáng, bao gồm 250 ảnh, chụp ở các điều kiện không thuận lợi thiếu ánh sáng như vào lúc chiều tối, buổi tối dưới ánh đèn, chụp ngược sáng, chụp trong nhà … Nhóm hình ảnh này nếu không có sự hiệu chỉnh thì chất lượng ảnh rất thấp.
Số lượng người tham gia là 10 người, có 250 hình ảnh nên tổng số lựa chọn là 2500, nếu ai đó lựa chọn tốt thì không được chọn xấu nhưng vẫn được lựa chọn thích. Kết quả được biểu diễn trên đồ thị sau:
Hình 3.1 Biểu đồ thể hiện kết quả thực nghiệm của nhóm ảnh 1 với 2 tiêu chí lựa chọn là Tốt và Thích
Với nhóm ảnh 1, ảnh đầu vào có chất lượng kém nên tất cả các đối tượng đều không lựa chọn chất lượng tốt tuy nhiên vẫn có người thích những hình ảnh dạng như vậy.
Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên histogram được đánh giá là tốt hơn cả với nhóm ảnh này đạt 59,2 % và độ yêu thích cũng lớn nhất 48%. Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh laplace được đánh giá là kém nhất với nhóm ảnh 1. Chất lượng tốt chỉ chiếm 9,6% còn độ yêu thích chỉ có 4% còn ít hơn so với ảnh ban đầu.
Một số hình ảnh kết quả của nhóm ảnh 1 khi ứng dụng ba kỹ thuật trên.
0 10 20 30 40 50 60 70
Input Contrast Histogram Laplace
Tốt Thích
Hình 3.2 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.3 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.4 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.5 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
3.1.2.2.2 Nhóm ảnh 2
Đây là nhóm ảnh chỉ cần một chút hiệu chỉnh ánh sáng nhỏ, bao gồm 200 ảnh, chụp ở điều kiện môi trường tương đối tốt nhưng còn một chút lỗi về ánh sáng cần phải chỉnh sửa. Nhóm hình ảnh này đã chấp nhận được về chất lượng có thêm hiệu chỉnh khiến hình ảnh tươi sáng hơn, độ tương phản cao hơn và đáp ứng được yêu cầu của người sử dụng hình ảnh.
Số lượng người tham gia là 10 người, có 200 hình ảnh nên tổng số lựa chọn là 2000, nếu ai đó lựa chọn tốt thì không được chọn xấu nhưng vẫn được lựa chọn thích. Kết quả được biểu diễn trên đồ thị sau:
Hình 3.6 Biểu đồ thể hiện kết quả thực nghiệm của nhóm ảnh 2 với 2 tiêu chí lựa chọn là Tốt và Thích
Với nhóm ảnh 2, ảnh đầu vào có chất lượng tương đối tốt khi ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên histogram thì kết quả đem lại hầu như hiệu quả rất thấp không có đối tượng nào lựa chọn yêu thích hình ảnh sử dụng kỹ thuật này.
Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh được đánh giá là tốt hơn cả với nhóm ảnh này đạt 61 % và độ yêu thích cũng lớn nhất 60%. Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh laplace được đánh giá tốt hơn so với histogram equalization.
Một số hình ảnh kết quả của nhóm ảnh 2 khi ứng dụng ba kỹ thuật trên.
0 10 20 30 40 50 60 70
Input Contrast Histogram Laplace
Tốt Thích
Hình 3.7 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.8 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.9 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
3.1.2.2.3 Nhóm ảnh 3
Đây là nhóm ảnh được chụp trong điều kiện môi trường ánh sáng thuận lợi nên ảnh thu được có chất lượng rất tốt không cần hiệu chỉnh gì thêm về ánh sáng.
Nhóm hình ảnh này được đưa vào phần thực nghiệm làm dữ liệu để đánh giá thêm về 3 kỹ thuật trên.
Số lượng người tham gia là 10 người, có 50 hình ảnh nên tổng số lựa chọn là 500, nếu ai đó lựa chọn tốt thì không được chọn xấu nhưng vẫn được lựa chọn thích. Kết quả được biểu diễn trên đồ thị sau:
Hình 3.10 Biểu đồ thể hiện kết quả thực nghiệm của nhóm ảnh 3 với 2 tiêu chí lựa chọn là Tốt và Thích
Với nhóm ảnh 3, ảnh đầu vào có chất lượng rất tốt nên đạt đánh giá tốt là 90% và lượng ưa thích là 84%.
Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên histogram và bộ lọc laplace hầu như không có hiệu quả trong việc tác động tới nhóm ảnh này.
Một số hình ảnh kết quả của nhóm ảnh 3 khi ứng dụng ba kỹ thuật trên.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Input Contrast Histogram Laplace
Tốt Thích
Hình 3.11 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.12 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace
Hình 3.13 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 3.1.2.2.4 Kết luận đánh giá chung
Với nhóm ảnh 1 thì cả ba kỹ thuật này đều rất ưu việt, chất lượng ảnh thu được khi ứng dụng ba kỹ thuật này đều tốt hơn so với ảnh gốc ban đầu. Như vậy, việc hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh với những hình ảnh tối đem lại hiệu quả tốt.
Tuy nhiên, kỹ thuật sử dụng bộ lọc laplace theo khảo sát mang lại hiệu quả kém nhất. Lý do như vậy là vì bộ lọc laplace ngoài hiệu chỉnh ánh sáng còn có chức năng tăng độ sắc nét của hình ảnh, bởi vậy nếu ảnh gốc là ảnh tối và mờ thì hiệu quả của kỹ thuật này sẽ là cao nhất.
Với nhóm ảnh 2 và 3 thì hiệu quả mang lại giảm dần, chất lượng ảnh thu được sau hiệu chỉnh không tốt hơn thậm chí còn kém hơn ảnh gốc ban đầu. Điều này là đúng bởi kỹ hiệu chỉnh ánh sáng mục đích nhằm tăng cường ánh sáng cho ảnh gốc ban đầu được chụp trong điều kiện môi trường ánh sáng không thuận lợi.
3.2 Đánh giá thực nghiệm giữa các kỹ thuật cổ điển với kỹ thuật hiệu chỉnh ánh sáng tự động
Để tiến hành đánh giá này, em sử dụng bộ ảnh theo trích dẫn của tài liệu tham khảo số [5]. Bộ ảnh này được tác giả bài báo tiến hành chọn lọc và áp dụng kỹ thuật AutoExposure tác động lên ảnh nhằm tạo ra loạt ảnh mới có chất lượng tốt hơn ảnh đầu vào. Áp dụng các kỹ thuật cổ điển với tập ảnh đầu vào của bài báo em thu được bộ ảnh đầu ra và tiến hành khảo sát đánh giá hai bộ ảnh đầu ra của AutoExposure và các kỹ thuật cổ điển.
Số ảnh theo bài báo là 20 ảnh đầu vào, số người tham gia đánh giá là 10 người đã tham gia đánh giá khảo sát trong các kỹ thuật cổ điển. Kết quả khảo sát được trình bày trong biểu đồ hình 3.14
Hình 3.14 Biểu đồ thể hiện kết quả thực nghiệm của bộ ảnh theo tài liệu tham khảo [5] giữa kỹ thuật AutoExposure với các kỹ thuật cổ điển theo 2 tiêu chí Tốt
và Thích
Khi tiến hành khảo sát thì kỹ thuật AutoExposure cho kết quả ưu việt hơn so với các kỹ thuật cổ điển, được người dùng đánh giá tốt hơn và cũng được yêu thích hơn, cụ thể đánh giá là tốt chiếm 44% và được ưa thích là 60%. Như vậy
0 10 20 30 40 50 60 70
Input Contrast Histogram Laplace AutoExposure
Tốt Thích
đánh giá phản hồi từ những người tham gia khảo sát với kỹ thuật AutoExposure là tốt hơn hẳn so với các kỹ thuật cổ điển.
Một số kết quả hình ảnh khi áp dụng các kỹ thuật cổ điển và AutoExposure:
(a) (b)
Hình 3.14 (a) Ảnh gốc; (b) AutoExposure; (c) Contrast;
(d) Histogram; (e)Laplace
Hình 3.15 (a) Ảnh gốc; (b) AutoExposure; (c) Contrast;
(d) Histogram; (e)Laplace
KẾT LUẬN
Sau thời gian em được học tập và nghiên cứu tại trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội, cùng với sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo PGS – TS Ngô Quốc Tạo em đã hoàn thành luận văn của mình và đã đạt được kết quả như sau:
Phần lý thuyết: Trong luận văn em đã - Nghiên cứu về xử lý ảnh số.
- Nghiên cứu các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian và cân bằng histogram.
Phần thực nghiệm: Trong luận văn em đã
- Cài đặt thử nghiệm một số phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng, nghiên cứu thử nghiệm trên tập dữ liệu (500 hình ảnh) từ đó rút ra đánh giá và so sánh.
Hướng phát triển của luận văn:
- Nghiên cứu thêm phương pháp đem lại hiệu quả cao hơn và tiến hành thử nghiệm trên tập dữ liệu lớn hơn.
Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Khoa Công nghệ thông tin, trường ĐH Công nghệ, ĐH Quốc Gia Hà Nội và thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo đã tạo điều kiện cho em được học tập và nghiên cứu để hoàn thành luận văn này.