ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH HÌNH THÁI ĐỂ LOẠI BỎ NHIỄU DO LÔNG GÂY RA NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TĨNH MẠCH TỪ KỸ THUẬT THU ẢNH HỒNG NGOẠI GẦN

188 lượt xem

Các tác giả

  • Dao Nguyen Thuan (Tác giả đại diện) Viện Khoa học vật liệu, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Từ khóa:

Xử lý ảnh hình thái; Tăng cường ảnh; Ảnh tĩnh mạch người; Hồng ngoại gần.

Tóm tắt

Gần đây, các thiết bị nhận ảnh tĩnh mạch đã được nghiên cứu rộng rãi và có nhiều ứng dụng thực tế trong y tế và bảo mật. Một trong những hướng nghiên cứu chính phát triển thiết bị này là các thuật toán xử lý ảnh giúp tăng cường ảnh tĩnh mạch. Một số thuật toán xử lý ảnh như lọc trung vị và cân bằng hoành đồ tương ứng thường được sử dụng và cho kết quả tốt. Tuy nhiên, trong một số trường hợp khi có nhiều lông ở vị trí chụp ảnh và gây ra nhiễu, thì các phương pháp này chưa thật hiệu quả trong loại bỏ nhiễu. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đưa ra một cách tiếp cận mới sử dụng thêm thuật toán xử lý ảnh hình thái để loại bỏ hiệu quả các nhiễu do lông gây ra. Chúng tôi đã chế tạo thành công thiết bị thu ảnh tĩnh mạch và sử dụng chúng để tối ưu các bước xử lý ảnh của mình. Ảnh hưởng của kích thước, hình dạng của cấu trúc thành phần trong các bước xử lý ảnh hình thái khác nhau đã được khảo sát và tối ưu hóa để đạt được hiệu quả tốt nhất. Cách tiếp cận của chúng tôi có thể được áp dụng cho nhiều thiết bị nhận ảnh tĩnh mạch khác và nâng cao chất lượng hình ảnh tĩnh mạch chụp từ các vùng khác nhau trên cơ thể.

Tài liệu tham khảo

[1]. W. Wu, S. J. Elliott, S. Lin, S. Sun, and Y. Tang, in IET Biometrics (Institution of Engineering and Technology, 2020), pp. 1.

[2]. K. H.-D. Nguyen, A. L.-T. Nguyen, and H. T.-T. Pham, in International Conference on the Development of Biomedical Engineering in Vietnam (Springer, 2017), pp. 559.

[3]. S. Bhure and S. T. Hamde, in 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT)2019), pp. 1.

[4]. L. Wang and G. Leedham, in 2006 IEEE International Conference on Video and Signal Based Surveillance (IEEE, 2006), pp. 52.

[5]. T. Van Tran, H. S. Dau, D. T. Nguyen, S. Q. Huynh, and L. Q. Huynh, Science and Technology Development Journal 20, 91 (2017).

[6]. E. Hemmer, A. Benayas, F. Légaré, and F. Vetrone, Nanoscale Horizons 1, 168 (2016).

[7]. C.-T. Pan, M. D. Francisco, C.-K. Yen, S.-Y. Wang, and Y.-L. Shiue, Sensors 19, 3573 (2019).

[8]. L. T. Tran and H. T.-T. Pham, in International Conference on the Development of Biomedical Engineering in Vietnam (Springer, 2018), pp. 383.

[9]. C. Villaseñor-Mora, F. J. Sanchez-Marin, and M. E. Garay-Sevilla, Infrared Physics & Technology 51, 221 (2008).

[10]. E. Dougherty, Mathematical morphology in image processing (CRC press, 2018).

Tải xuống

Đã Xuất bản

10-05-2021

Cách trích dẫn

Thuan. “ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH HÌNH THÁI ĐỂ LOẠI BỎ NHIỄU DO LÔNG GÂY RA NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TĨNH MẠCH TỪ KỸ THUẬT THU ẢNH HỒNG NGOẠI GẦN”. Tạp Chí Nghiên cứu Khoa học Và Công nghệ quân sự, số p.h 72A, Tháng Năm 2021, tr 69-75, https://en.jmst.info/index.php/jmst/article/view/31.

Số

Chuyên mục

Nghiên cứu khoa học