CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH BẰNG CÁC KỸ THUẬT MÁY HỌC

Abstract

Trong thời đại hiện nay, nhu cầu về hình ảnh có chất lượng cao ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực như y tế, an ninh, truyền thông và giải trí. Tuy nhiên, do nhiều yếu tố như giới hạn thiết bị ghi hình, điều kiện môi trường hay yêu cầu truyền tải nhanh, chất lượng hình ảnh ghi lại thường không đạt yêu cầu. Vì vậy, cần có những mô hình nâng cao chất lượng ảnh trước khi đưa vào sử dụng nhằm đảm bảo hiệu quả tốt hơn. Bài luận văn này tập trung nghiên cứu và đề xuất mô hìnhkết hợp giữa Autoencoder và SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) để giải quyết bài toán phục hồi, khử nhiễu ảnh. Autoencoder, với khả năngmãhóavà giải mã thông tin hiệu quả, cho phép tái tạo hình ảnh có chất lượng cao từ hình ảnh đầu vào có chất lượng thấp còn SRGAN với khả năng học biểu diễn hình ảnh thông qua cơ chế huấn luyện đối kháng giữa Generator và Discriminator, cho phép tái tạo hình ảnh một cách sắc nét và chân thực hơn. Nghiên cứu đạt được chỉ số PSNR là 34,71 dB và SSIM là 0,81.