CHƯƠNG 4: MỘT SỐ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.3 Thực nghiệm xử lý ảnh thời gian thực trên CNN UM
4.3.1. Thực nghiệm thuật toán phục hồi ảnh đối xứng thời gian thực a ). Mô tả thực nghiệm
Sơ đồ hệ thống thực nghiệm được đưa ra như trong hình 4.6 CNN-UM Bi-I V2 được sử dụng để thu và khôi phục các ảnh không đầy đủ trên một đĩa quay với tốc độ 3000 vg/ph. Các ảnh gắn trên đĩa là ảnh của các đối tượng đối xứng có hình dạng bất kỳ. Các ảnh này chỉ thấy được một nửa, nửa bên kia bị che khuất hoặc bị phá huỷ như trên hình 4.7. Một máy tính PC được nối với Bi-I V2 để hiển thị các ảnh được khôi phục. Tốc độ thu ảnh 6500-7000fps. Thuật toán được mã hoá trên PC bằng Code Compose 3.1 của hãng Texas Instrument và nạp vào Bi-I V2.
Mục đích của thử nghiệm là kiểm tra tính đúng đắn và tốc độ thực hiện của thuật toán trong mục 3.5 Trên đĩa quay có 4 đối tượng cần phục hồi ảnh. Với mỗi đối tượng cần thực hiện thuật toán đề xuất trên hình 3.14 để thu lại được ảnh đầy đủ của nó. Lần lượt thực hiện với 4 đối tượng. Khi đĩa quay ảnh của mỗi đối tượng lần lượt lướt qua cửa số thu ảnh được điều chỉnh sẵn của chương trình. Đĩa được điều chỉnh tốc độ tăng dần từ 0 đến 3000vg/phút (50 vg/giây) là tốc độ cao nhất. Hệ thống của
Đĩa quay
Bi-I V2
Hình 4.6 Hệ thống thử nghiệm khôi phục ảnh đối xứng thời gian thực
Hình 4.7 Các ảnh bị phá huỷ trên đĩa quay dùng cho thử nghiệm
chúng ta vẫn phải đảm bảo phục hồi ảnh của từng đối tượng khi đĩa quay ở mọi tốc độ.
Việc tính thời gian thực hiện khôi phục các đối tượng được thực hiện bằng cách bật bộ Timer của DSP khi bắt đầu thực hiện thuật toán với đối tượng thứ nhất và tắt sau khi thực hiện xong với đối tượng thứ 4. Số đếm của Timer /4 sẽ cho biết thời gian thực hiện với mỗi đối tượng và từ đó suy ra được tốc độ thực hiện fps.
b ). Kết quả và đánh giá so sánh với các phương pháp khác
• Khả năng phục hồi ảnh
Kết quả thực nghiệm đã cho thấy sự đúng đắn của thuật toán được đề xuất. Hình 4.8 cho các ảnh đầy đủ của các đối tượng sau khi khôi phục. Tốc độ xử lý của thuật toán đã đề xuất thực hiện trên Bi-I V2 khoảng 800fps với ảnh 128x128 pixels (tương ứng khi đĩa quay tốc độ lớn nhất).
Thuật toán này có thể được chuyển sang ngôn ngữ Alpha (xem phần 1.1) để tích hợp vào thủ tục của thư viện mẫu và thuật toán của CNN.
Hình 4.8 Màn hình chương trình và các ảnh nguyên thuỷ sau khi khôi phục
• Các yếu tố ảnh hưởng: Khi đĩa quay nhanh thì tốc độ bắt ảnh của Bi-i V2 cần tăng lên. Khi đĩa quay tốc độ cao nhất (50vg/s) thì tốc độ tương đối với mỗi đối tượng cũng chỉ là (4*50 = 200vg/giây) trong khi khả năng bắt ảnh của Bi-i V2 còn có thể lớn hơn rất nhiều (cho phép đến 10.000fps) nên vẫn đảm bảo thu được ảnh.
Do thuật toán đơn giản nên thời gian thực hiện tổng cộng rất nhỏ có thể thu và phục hồi ảnh ở tốc độ đĩa quay lớn nhất 3000vg/ph. Điều chỉnh tốc độ quay từ min đến max chúng ta thấy thuật toán vẫn thu được kết quả bình thường, không phụ thuộc vào tốc độ quay của đĩa. Khi đĩa quay ở tốc độ lớn các ảnh có xuất hiện vệt bóng kiểu đuôi sao chổi-đó là hiệu ứng quang học; còn thuật toán độc lập với các ảnh hưởng này.
• So sánh: Hiện nay khi sử dụng camera để thu ảnh và xử lý trên máy tính tuần tự tốc độ thực hiện thường trong khoảng 30fps do đó việc thu và phục hồi các ảnh có trục đối xứng bị mất (hỏng) một nửa bằng CNN UM với tốc độ 800fps như trên rõ ràng có tính ưu việt hơn về tốc độ xử lý.
4.3.2. Thực nghiệm nhận dạng tốc độ cao.
a ). Mô tả thực nghiệm:
Để thử nghiệm khả năng ứng dụng CNN trong kiểm tra đường sắt một mô hình được xây dựng gồm một đĩa quay với tốc độ 3000vg/phút hay 50vg/giây gắn các đối tượng cần kiểm tra và dùng camera Bi-iV2 để thu và xử lý ảnh. 4 đai ốc + mũ ốc được gắn trên đĩa như hình 4.9. Nếu tàu chạy với tốc độ 80km/giờ (22.2 m/s), mỗi frame ảnh thu 20cm thì một mét cần thu 5 frame ảnh. Trong một giây cần thu 111 frame ảnh. Khi ống kính camera chiếu vào một cặp đai ốc + mũ ốc thì thời gian xuất hiện của cặp vật thể này trước ống kính còn 1/4 so với gắn 1 cặp đai ốc+mũ ốc hay nói cách khác tốc độ tương đương là 200vg/giây >111 đủ thoả mãn yêu cầu của thử nghiệm. Trong 4 cặp đai ốc + mũ ốc có một đai ốc không có mũ ốc. Thực nghiệm phải nhận biết được vị trí mất mũ ốc này khi đĩa quay 3000 vòng phút (tương đương tốc độ đoàn tàu 145km/giờ).
Mất mũ
Hình 4.10 Mô hình thí nghiệm Hình 4.9 Đĩa gắn mũ ốc
Tính Area của đối tượng Bắt đầu
C K K
Thu ảnh P Tiền xử lý
Báo động, ghi nhớ
vị trí
Tách ảnh P1chứa đối tượng
cần theo dõi Tính các trục elip ảo x, y của ảnh mũ ốc
x ≈ y ?
Area ≥ A ? K C
C Timer_Start
Thoát ?
Kết thúc C
K Thu ảnh P
Tiền xử lý Tách ảnh P1chứa đối tượng
cần theo dõi Tính các trục
elip ảo x, y của ảnh mũ ốc
x ≈y ?
Timer_Stop
Area ≥ A ?
Báo động, ghi nhớ
vị trí
K C Tính Area của đối tượng
Hình 4.11 Thuật toán xử lý chính
Hình 4.12 Quá trình xử lý ảnh: một số tác vụ trong ACE16K, một số tác vụ thực hiện trong DSP.
Chi tiết một số bước thực hiện:
Tiền xử lý Thực hiện hình thái học Bỏ đối tượng ở tâm ảnh P
Trích rút đặc điểm
Tính toán
Cắt ảnh P1 từ ảnh P