Xây dựng ứng dụng khôi phục chất lượng ảnh số sử dụng mô hình SRCNN

Abstract

Đề tài thực hiện nghiên cứu và triển khai mô hình học máy dùng để khôi phục lại ảnh có chất lượng cao từ ảnh có chất lượng thấp có kèm nhiễu. Mô hình được sử dụng để triển khai nghiên cứu là mô hình học sâu Convolutional Neural Network. CNN là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý ảnh. Nó sử dụng lớp tích chập để tìm kiếm và nhận dạng các đặc trưng trong ảnh, như cạnh, góc, hay texton. Sau đó, các lớp gộp được sử dụng để giảm kích thước và số lượng tham số của mạng. CNN đã đóng góp quan trọng cho thị giác máy tính và nhận dạng ảnh. Dựa vào những ưu điểm về khả năng, hiệu suất và sự đơn giản, em lựa chọn CNN là mô hình dùng để triển khai nghiên cứu. Đối tượng chủ yếu được áp dụng cho mô hình này là loại ảnh bị mờ do thay đổi kích thước và có kèm nhiễu Gaussian trong quá trình lưu thông ảnh. Nghiên cứu được thực hiện trên môi mạng internet, cụ thể mô hình được huấn luyện và thử nghiệm trên Google Colaboratory. Mô hình sau khi được xuất được thực nghiệm bằng cách xây dựng một trang website flask được viết bằng ngôn ngữ Python. Trang website cũng đã được đẩy lên môi trường mạng internet thông dịch vụ đám mấy Render Cloud để người dùng có thể sử dụng trực tiếp. Qua kết quả thử nghiệm và thực nghiệm đối với loại ảnh phù hợp yêu cầu đầu vào cho thấy kết quả là tốt và phù hợp với vấn đề nghiên cứu đã đặt ra. Cho thấy nghiên cứu có thể áp dụng vào thực tế trong các ứng dụng về làm rõ ảnh chụp y tế, các ứng dụng về nhiếp ảnh,…Định hướng cải thiện về nghiên cứu trong tương lai để mô hình có thể phù hợp với hầu hết mọi loại ảnh đầu vào và cho ra kết quả ảnh ở độ phân giải cao hơn. Qua nghiên cứu này em cũng đã học được rất nhiều kiến thức mới về cả quá trình xây dựng và cải tiến một mô hình học sâu cũng như các kiến thức phụ trợ trong việc xử lý ảnh, cùng với đó là các kiến thức về xây dựng ứng dụng và đưa ứng dụng đến với người dùng thông qua các dịch vụ Cloud