239.Đề xuất cải tiến thuật toán Normalized Cut ứng dụng trong phân đoạn ảnh

Chi tiết

Trong gần thập kỉ qua đã có rất nhiều công trình và nghiên cứu khoa học đóng góp không ngừng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Trong đó, phân đoạn ảnh là quá trình tiền xử lý quan trọng trong trong hầu hết các ứng dụng xử lý ảnh cũng như thị giác máy tính. Cho đến thời điểm này, có rất nhiều các phương pháp cũng như kỹ thuật phân đoạn ảnh đã và đang được các nhà nghiên cứu khoa học đóng góp. Trong đó, thuật toán Normalized cuts là thuật toán kinh điển khá phổ biến trong phân đoạn ảnh dựa trên đồ thị. Thuật toán Ncuts được đưa ra năm 2000 nhưng đã được áp dụng thành công và cho kết quả tối ưu cho nhiều ứng dụng xử lý ảnh cũng như các ứng dụng khoa học kĩ thuật. Nhận thấy tính cần thiết của phân đoạn ảnh, chúng em chọn nghiên cứu thuật toán kinh điển Normalized cuts trong phân đoạn ảnh và tìm cách tối ưu hóa thuật toán hơn, đặc biệt làm sao có thể áp dụng tốt hơn với hệ thống thiết bị ngày một phát triển hiện đại và tối ưu như hiện nay.

Nội dung đề tài được chia thành 4 chương như sau:

Chương 1, chúng em giới thiệu các vấn đề tổng quan về phân đoạn ảnh trong xử lý ảnh số và những vấn đề chúng em tìm hiểu về thuật toán Normalized Cut phân đoạn ảnh.
Chương 2, chúng em trình bày cơ sở lý thuyết có liên quan đến thuật toán Normalized Cut, các vấn đề về lý thuyết đồ thị trong phân đoạn ảnh, các thuật toán gom nhóm trong phân đoạn ảnh, và tiêu chuẩn sử dụng cho việc cực tiểu hóa trong phân vùng ảnh thông qua bài toán tìm trị riêng cho ma trận đặc trưng. Tìm hiểu ngôn ngữ python và thiết lập môi trường google colab.
Chương 3, chúng em trình bày một số cải tiến của thuật toán dựa trên những ý tưởng đã trình bày trong chương 1.
Chương 4, chúng em đưa ra một số kết quả thực nghiệm của thuật toán với tiểu chuẩn Ncuts như trình bày ở chương 2, đồng thời đưa ra một số kết quả cài đặt thực nghiệm của chúng em và nêu một số đánh giá, nhận xét, hướng phát triển.