ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ NGOAN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VIỄN THÁM SỬ DỤNG LOGIC MỜ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2017 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ NGOAN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VIỄN THÁM SỬ DỤNG LOGIC MỜ Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS TS ĐẶNG VĂN ĐỨC THÁI NGUYÊN - 2017 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn hoàn toàn hình thành phát triển từ quan điểm cá nhân tôi, hướng dẫn bảo PGS.TS Đặng Văn Đức Các số liệu kết có luận văn tốt nghiệp hoàn toàn trung thực Học viên Nguyễn Thị Ngoan ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Đặng Văn Đức, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, người thầy tận tình hướng dẫn, bảo, giúp đỡ em suốt trình làm luận văn Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô giáo, Phòng Đào tạo trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông, truyền đạt kiến thức giúp đỡ em suốt trình học tập Học viên xin gửi lời cảm ơn tới Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên tạo điều kiện thuận lợi cho học viên tham gia khóa học trình hoàn thành luận văn Và cuối cùng, học viên xin gửi lời cảm ơn tới đồng nghiệp, gia đình bạn bè, người ủng hộ, động viên tạo điều kiện giúp đỡ để học viên có kết ngày hôm iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM VÀ LOGIC MỜ 1.1 Tiến trình viễn thám loại ảnh viễn thám 1.1.1 Tiến trình viễn thám 1.1.2 Nguyên lý hoạt động ảnh viễn thám 1.1.3 Đặc trưng ảnh viễn thám 1.1.4 Khuân mẫu liệu ảnh viễn thám 1.1.5 Các loại ảnh viễn thám 1.1.6 Ứng dụng viễn thám 1.2 Khái quát logic mờ 10 1.2.1 Khái niệm tập rõ tập mờ 10 1.2.2 Hàm thuộc 11 1.2.3 Một số đặc trưng tập mờ 14 1.2.4 Các phép toán tập mờ 15 1.2.5 Biến ngôn ngữ (Liguistic Variable) 16 1.3 Kết chương 17 Chương CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VIỄN THÁM 18 2.1 Khái quát tiến trình xử lý ảnh viễn thám 18 2.2 Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh viễn thám 21 2.2.1 Hiệu chỉnh xạ 21 iv 2.2.2 Hiệu chỉnh hình học 22 2.2.3 Nâng cao chất lượng ảnh viễn thám 24 2.2.4 Tăng cường tương phản 26 2.2.5 Lọc không gian 28 2.2.6 Lọc trung vị 29 2.2.7 Biến đổi ảnh 29 2.2.8 Biến đổi thành phần 31 2.3 Kỹ thuật đánh giá chất lượng ảnh viễn thám 32 2.4 Nâng cao độ tương phản ảnh viễn thám sử dụng logic mờ 34 2.4.1 Cấu trúc tổng quát hệ thống xử lý ảnh sở logic mờ 34 2.5 Một số thuật toán tăng cường độ tương phản ảnh viễn thám sử dụng logic mờ 35 2.5.1 Tăng cường ảnh mờ với toán tử tăng cường 36 2.5.2 Tăng cường ảnh mờ với toán tử Hyperbol 36 2.5.3 Tăng cường ảnh mờ dựa phân bố xác suất 37 2.5.4 Cải thiện độ tương phản dựa luật If-Then mờ 37 2.5.5 Thuật toán tăng cường độ tương phản Chi-Farn Chen 38 2.5 Kết chương 44 Chương THỬ NGHIỆM 45 3.1 Quy trình xây dựng chương trình thử nghiệm 45 3.2 Dữ liệu ảnh LandSat 46 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm 49 3.4 Đánh giá kết thu 53 3.5 Kết chương 55 KẾT LUẬN 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ANN Artificial Neural Network ASTER Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer CCRS Canada Center for Remote Sensing CEOS Committee on Earth Observation Satellites Covariance Hiệp phương sai CSDL Cơ sở liệu DCT Discrete Cosine Transform DEM Digital Elevation Model (Mô hình số độ cao) DWT Discrete Wavelet Transform FCM Fuzzy c-Means HIS Hue – Intensity – Saturation HRV High Resolution Visible IFOV Instantanous Field of View ISODATA Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Membership funtion Hàm thuộc MLC Maximum Likelihood Classification (Phương pháp phân lớp hợp lý tối đa) MODIS Moderate Resolution Spectroradiometer NASA National Aeronautics and Space Administration NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Các tính chất phép toán tập hợp 16 Bảng 1.2 Các phép toán với biến ngôn ngữ 17 Bảng 2.1 Bảng tính số thực vật 30 Bảng 3.1 Băng tần MSS 47 Bảng 3.2 Băng tần TM 48 Bảng 3.3 Ảnh tăng cường phương pháp 53 Bảng 3.4 So sánh entropy ảnh 53 Bảng 3.5 Ảnh tăng cường phương pháp 54 Bảng 3.6 So sánh entropy phương pháp 55 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Tiến trình viễn thám Ảnh chụp ảnh số Các kênh ảnh Ảnh độ phân giải cao (trái) độ phân giải thấp (phải) Đáp ứng phổ loại đá khác Hàm thuộc tam giác 12 Hàm thuộc hình thang 13 Hàm thuộc hình L 14 Nắn chỉnh hình học 19 Cân lược đồ màu 20 Phân lớp có giám sát (trái) không giám sát (phải) 20 Lọc ảnh số miền không gian 25 Ví dụ tích chập 26 Dãn tuyến tính lược đồ màu 26 Tăng cường tương phản phương pháp Gauss 28 Biến đổi hệ trục tọa độ phân tích thành phần 32 Cấu trúc tổng quát xử lý ảnh sở logic mờ 34 Các bước xử lý ảnh sở logic mờ 35 Hàm phân bố xác suất cho việc tính toán giá trị hàm thuộc 37 Hình 2.12 Hàm thuộc 38 Hình 2.13 Sử dụng logic mờ nâng cao chất lượng ảnh 39 Hình 3.1 Sơ đồ tăng cường ảnh viễn thám 45 Hình 3.2 Cấu trúc liệu ảnh viễn thám 49 Hình 3.3 Màn hình chương trình thử nghiệm 50 Hình 3.4 Giao diện mở tệp ảnh vệ tinh để tăng cường tương phản 51 Hình 3.5 Giao diện mở tệp ảnh vệ tinh Lạc Thủy, Hòa Bình 51 Hình 3.6 Giao diện chọn tham số chương trình 52 Hình 3.7 Giao diện hiển thị ảnh nâng cao độ tương phản 52 Hình 3.8 So sánh Entropy ảnh 54 Hình 3.9 So sánh Entropy ảnh sau tăng cường 55 Hình 1.1 Hình 1.2 Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 1.5 Hình 1.6 Hình 1.7 Hình 1.8 Hình 2.1 Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 2.4 Hình 2.5 Hình 2.6 Hình 2.7 Hình 2.8 Hình 2.9 Hình 2.10 Hình 2.11 MỞ ĐẦU Viễn thám ngành khoa học quan sát bề mặt Trái đất hay khí từ không gian vệ tinh hay máy bay Viễn thám bao gồm thiết bị cảm nhận, ghi lại lượng phát từ đối tượng nghiên cứu, ví dụ dụ thủy hệ, khu dân cư,… Chúng bao gồm tổ hợp phần cứng/phần mềm với khả xử lý, phân tích ứng dụng thông tin thu từ ảnh Với cách hiểu trình viễn thám bao gồm hai giai đoạn chính: (i) Thu thập thông tin viễn thám; (ii) Xử lý phân tích liệu viễn thám Viễn thám hiểu đơn giản thăm dò từ xa đối tượng tượng mà tiếp xúc trực tiếp với đối tượng tượng Có nhiều định nghĩa khác viễn thám, định nghĩa có nét chung, nhấn mạnh “viễn thám khoa học thu nhận từ xa thông tin đối tượng, tượng trái đất” Như ảnh viễn thám ảnh thu từ vệ tinh (gọi ảnh vệ tinh) ảnh thu từ máy bay (còn gọi không ảnh) Trong phạm vi luận văn này, ảnh nghiên cứu ảnh vệ tinh, nói cách khác, khái niệm ảnh viễn thám sử dụng luận văn ảnh vệ tinh Hiện nay, viễn thám ứng dụng rộng rãi nhiều ngành, nhiều lĩnh vực khác Ảnh thu từ vệ tinh thường có chất lượng khác nhiều nguyên nhân khác Thông thường chất lượng ảnh không đáp ứng trực tiếp cho việc phân đoạn, phân lớp ảnh viễn thám để có thông tin cần thiết mà nhiều ứng dụng đòi hỏi Do vậy, việc nâng cao chất lượng ảnh viễn thám nhu cầu thiết Vấn đề xử lý phân tích ảnh viễn thám phức tạp, bao gồm nhiều công đoạn khác từ liệu ảnh thô để có thông tin hữu ích Chủ đề quan tâm nghiên cứu nhiều nước [1, 2], nước có nhiều tổ chức viện nghiên cứu, trường đại học quan tâm nghiên cứu ứng dụng đề này, Viện hàn lâm Khoa học Công nghệ 44 Để đánh giá chất lượng ảnh sau giải mờ so với ảnh gốc Phương pháp đo độ không chắn thông tin (Shannon Entropy) sử dụng [6] theo công thức: L 1 H   pi ln( pi ) i 0 Trong đó: L tổng số mức xám pi phân bố xác suất mức i theo lược đồ xám Kết đánh giá [6] cho thấy phương pháp logic mờ cho chất lượng ảnh tốt so với phương pháp khác phương pháp giãn mức xám tuyến tính thông thường phương pháp cân lược đồ xám 2.5 Kết chương Chương hai nghiên cứu giới thiệu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh viễn thám Giới thiệu số thuật toán ứng dụng ảnh viễn thám Thuật toán nâng cao độ tương phản ảnh viễn thám logic mờ Chi-Farn Chen 45 Chương THỬ NGHIỆM Chương mô tả chương trình thử nghiệm nâng cao độ tương phản ảnh viễn thám Loại ảnh lựa chọn thử nghiệm ảnh Landsat, sử dụng nhiều thực tế Thuật toán sử dụng để tăng cường độ tương phản ảnh thuật toán phân cụm mờ 3.1 Quy trình xây dựng chương trình thử nghiệm Mô tả toán Có ảnh vệ tinh LandSat vùng nghiên cứu Trong thử nghiệm sử dụng ảnh Landsat ETM+ chụp khu vực tỉnh Hòa Bình năm 2001 [1] Nhiệm vụ luận văn xây dựng chương trình nâng cao độ tương phản tệp ảnh chụp sử dụng thuật toán FCM Chương trình làm việc với ảnh Landsat ETM+ chụp ác khu vực khác Qui trình xây dựng chương trình Đọc ảnh viễn thám Phân cụm mờ Xử lý tăng cường ảnh Ghi ảnh tệp kết Hình 3.1 Sơ đồ tăng cường ảnh viễn thám Sơ đồ mô tả bước chương trình tăng cường ảnh viễn thám mô tả hình 3.1 46 Theo quy trình trên, ảnh viễn thám trải qua trình phân cụm mờ, sau thực xử lý tăng cường ảnh cuối 3.2 Dữ liệu ảnh LandSat Các vệ tinh LandSat Đầu vào chương trình ảnh LandSat, phần mô tả chi tiết loại ảnh khuôn mẫu chúng Vệ tinh giới thiết kế để giám sát bề mặt Trái đất, vệ tinh Landsat-1, phóng NASA vào năm 1972 Các vệ tinh LandSat thu thập liệu phong phú từ khắp nơi giới Ban đầu, chúng quản lý NASA, sau đó, chuyển giao cho NOAA vào năm 1983 Năm 1985, chương trình thương mại hóa, cung cấp liệu cho người dùng ứng dụng dân Tất vệ tinh LandSat đặt gần cực, quỹ đạo đồng Mặt trời Ba vệ tinh (Landsats 1-3) hoạt động độ cao khoảng 900 km, có chu kỳ quét lại 18 ngày vệ tinh sau độ cao khoảng 700 km chu kỳ quét lại 16 ngày Tất vệ tinh Landsat bay qua đường xích đạo vào buổi sáng để tối ưu hóa điều kiện chiếu sáng Một số cảm biến sử dụng Landsat bao gồm hệ thống camera RBV (Return Beam Vidicon), hệ thống máy quét đa quang phổ (MSS), Mapper chuyên đề (Thematic Mapper-TM) Mỗi cảm biến thu thập liệu dải có chiều rộng 185 km, với hình ảnh có kích thước xác định 185km x 185km Các cảm biến MSS cảm ứng xạ điện từ bề mặt Trái đất băng phổ Mỗi băng có độ phân giải không gian khoảng 60x80 mét độ phân giải xạ bit, 64 chữ số nhị phân Bảng cung cấp thông tin kênh dải sóng MMS (Bảng 3.1) 47 Bảng 3.1 Băng tần MSS Dải bước sóng (µm) Kênh Landsat 1,2,3 Landsat 4,5 MSS MSS 0.5 - 0.6 (xanh) MSS MSS 0.6 - 0.7 (đỏ) MSS MSS 0.7 - 0.8 (cận hồng ngoại) MSS MSS 0.8 - 1.1 (cận hồng ngoại) Bắt đầu từ hệ Landsat-4, cảm biến TM sử dụng với nhiều cải tiến so với cảm biến MSS bao gồm: độ phân giải không gian xạ cao hơn, dải phổ mịn dụng thay băng phổ, gia tăng số lượng máy dò băng tần (sử dụng 16 máy dò cho kênh phi nhiệt thay máy dò MSS) Mười sáu dòng quét thu nhận lúc cho băng phổ phi nhiệt (4 cho băng nhiệt), sử dụng gương dao động quét xuôi (từ Tây sang Đông) ngược lại (từ Đông sang Tây) Sự khác biệt so với MSS làm tăng thời gian thu nhận ảnh cải thiện tính toàn vẹn hình học xạcủa liệu Độ phân giải không gian TM 30m cho tất băng tần, ngoại trừ băng nhiệt hồng ngoại 120m.Tất kênh ghi lại dải 256 số (8bit) Bảng kèm theo cung cấp đặc tính quang phổ băng TM số ứng dụng chúng (Bảng 3.2) 48 Kênh TM TM TM TM TM TM TM Bảng 3.2 Băng tần TM Dải sóng (µm) Ứng dụng 0.45 - 0.52 Nhận dạng đất/thảm thực vật; đo độ sâu biển/lập (xanh dương) đồ duyên hải; phân vùng đất nông nghiệp/đất đô thị 0.52 - 0.60 Lập đồ thảm thực vật (đo công suất phản xạ (xanh lục) đỉnh); xác định đặc tính đất nông nghiệp/đất đô thị 0.63 - 0.69 Nhận dạng đất trồng trọt không trồng trọt, (đỏ) vùng thực vật (hấp thụ diệp lục); phân vùng đất nông nghiệp/đất đô thị 0.76 - 0.90 (cận Nhận dạng kiểu thảm thực vật/cây trồng, sức sống hồng ngoại) đặc tính sinh khối; phác họa dòng chảy chính; độ ẩm đất 1.55 - 1.75 Đo độ ẩm đất thực vật; Nhận diện tuyết (sóng ngắn vùng phủ mây hồng ngoại) 10.4 - 12.5 Phát độ ẩm đất thảm thực vật nhạy cảm (nhiệt hồng xạ nhiệt; lập đồ nhiệt (thermal mapping) ngoại) đô thị vùng ngập nước 2.08 - 2.35 Nhận diện kiểu đá khoáng vật; phát độ ẩm (sóng ngắn thảm thực vật hồng ngoại) Dữ liệu từ cảm biến TM MSS ứng dụng rộng rãi quản lý nguồn tài nguyên, lập đồ, giám sát môi trường thăm dò biến động (ví dụ cháy rừng, chặt phá rừng…) Khuôn mẫu liệu vệ tinh LandSat Khuôn mẫu liệu ảnh viễn thám mô tả cách thức liệu ghi lên thiết bị lưu trữ, ví dụ DVD Một ảnh viễn thám thường lưu trữ hai tệp, ví dụ với Landsat ETM+ sau:  Tệp metadata: Chứa tập mô tả chữ hay số liệu lưu trữ tệp liệu ảnh (tệp thứ 2) Chúng bao gồm tổng số dòng quét, số pixel/dòng, phép chiếu sử dụng tọa độ địa lý tâm ảnh 49  Tệp liệu ảnh: Chứa giá trị điểm ảnh kênh 1-7, xếp theo kênh Với kênh, giá trị pixel dòng quét thứ lưu trữ từ trái sang phải thành ghi Tiếp theo lưu trữ liệu dòng quét thứ 2, Tệp ảnh LandSat ETM+ lưu trữ tất giá trị điểm ảnh dòng quét tất băng Ví dụ, số băng tệp phải lưu trữ sau: dòng băng, dòng băng hình 3.2 [1] Hình 3.2 Cấu trúc liệu ảnh viễn thám [1] 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm - Thuật toán sử dụng: Tăng cường ảnh sử dụng phân cụm mờ - Ngôn ngữ lập trình: C# - Công nghệ: NET Các chức chương trình: 50 Module chương trình gồm chức bản: - Mở file ảnh: Chọn đường dẫn, view ảnh form - Nhập thông tin phân cụm: Số cụm, số vòng lặp tối đa, số epsilon - Chức tăng cường ảnh: Tăng cường ảnh gốc sử dụng thuật toán tăng cường ảnh dựa phân cụm mờ - Ghi kết file hiển thị lên hình Một số giao diện chương trình Khi khởi động chương trình, hình chương trình hình 3.2 Hình 3.3 Màn hình chương trình thử nghiệm Tìm ảnh viễn thám thực đơn File để mở ảnh viễn thám Ảnh viễn thám hiển thị cửa sổ bên trái hình (Hình 3.4) 51 Hình 3.4 Giao diện mở tệp ảnh vệ tinh để tăng cường tương phản Ví dụ chọn tệp ảnh vệ tinh vùng Lạc Thủy, tỉnh Hòa Bình để xử lý (hình 3.5) Hình 3.5 Giao diện mở tệp ảnh vệ tinh Lạc Thủy, Hòa Bình 52 Sau nhập ảnh, nút ”FCM Enhance” phép sử dụng (hình 3.6) Hình 3.6 Giao diện chọn tham số chương trình Nhập thông tin cho việc phân cụm: Tổng số cụm, bước lặp cực đại, độ xác (hình 3.6) Kích hoạt chức tăng cường cách nhấn nút ”FCM Enhance” đợi hoàn thành, xem kết cửa sổ bên trái (Hình 3.7) Hình 3.7 Giao diện hiển thị ảnh nâng cao độ tương phản 53 3.4 Đánh giá kết thu Tập liệu phục vụ cho thử nghiệm loại ảnh LANDSAT ETM+ chụp khu vực Hòa Bình ngày 15/02/2001, bao gồm 11 ảnh ranh giới huyện ảnh theo ranh giới tỉnh tỉnh Hòa Bình Ảnh LANDSAT ETM+ gồm kênh: Chàm, Lục, Đỏ, Cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung, Hồng ngoại nhiệt, Hồng ngoại trung Dưới hai thử nghiệm tiêu biểu Thử nghiệm Ảnh đầu vào ảnh viễn thám có độ tương phản thấp, chụp khu vực huyên Lạc Thuỷ, tỉnh Hoà Bình Bảng 3.3 liệt kê ảnh: đầu vào, cân lược đồ xám, giãn mức xám ảnh tăng cường phương pháp đề xuất Về mặt trực quan, thấy ảnh tăng cường phương pháp đề xuất bật hẳn ảnh giãn mức xám cân Bảng 3.3 Ảnh tăng cường phương pháp Ý nghĩa Ảnh gốc Tăng cường với FCM Ảnh Trong bảng 3.4 ảnh 3.8, thấy Entropy ảnh tăng cường phương pháp đề xuất cao so với hai phương pháp truyền thông Bảng 3.4 So sánh entropy ảnh Band Ảnh đầu vào Sau tăng cường 2.81 4.13 3.04 4.10 3.22 4.18 54 Hình 3.8 So sánh Entropy ảnh Thử ngiệm Ảnh đầu vào ảnh viễn thám kích thước lớn có độ tương phản thấp, chụp khu vực huyên Cao Phong, tỉnh Hoà Bình Bảng 3.5 liệt kê ảnh: đầu vào, cân lược đồ xám, giãn mức xám ảnh tăng cường phương pháp đề xuất Về mặt trực quan, thấy ảnh tăng cường phương pháp đề xuất bật hẳn ảnh giãn mức xám cân Hơn nữa, màu ảnh cân lược đồ xám bị thay đổi Bảng 3.5 Ảnh tăng cường phương pháp Ý nghĩa Ảnh Ảnh gốc Ảnh tăng cường 55 Trong bảng 3.6 hình 3.9, thấy Entropy ảnh tăng cường phương pháp đề xuất cao so với hai phương pháp cân lược đồ xám giãn mức xám Bảng 3.6 So sánh entropy phương pháp Band Ảnh đầu vào Sau tăng cường 3.03 4.17 3.24 4.21 3.40 4.27 Hình 3.9 So sánh Entropy ảnh sau tăng cường 3.5 Kết chương Vận dụng nội dung nghiên cứu chương 1, làm sở tảng để xây dựng giải toán nâng cao chất lương ảnh viễn thám tỉnh vùng xác định 56 KẾT LUẬN Hiện áp dụng ảnh Viễn thám việc xây dựng đồ cần thiết, giúp xây dựng đồ nhanh chóng xác Trong trình tìm hiểu nghiên cứu, luận văn đạt kết sau: - Hệ thống hóa số vấn đề liên quan đến ảnh viễn thám ứng dụng ảnh viễn thám - Nắm kiến thức logic mờ ứng dụng logic mờ ảnh viễn thám - Nắm bắt số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh viễn thám, thuật toán ứng dụng sở liệu ảnh viễn thám - Xây dựng chương trình thử nghiệm nâng cao độ tương phản ảnh vệ tinh LandSat, thử nghiệm với ảnh chụp huyện tỉnh Hòa Bình Hướng nghiên cứu luận văn thử nghiệm với thuật toán nâng cao chất lượng ảnh viễn thám đề xuất gần đây, sử dụng ảnh vệ tinh khác nhau, đặc biệt ảnh vệ tinh Việt Nam VNRedSat Do thời gian có hạn lần đầu tác giả tiếp cận lĩnh vực Viễn thám nên Đề tài nhiều hạn chế, thiếu xót định Tác giả mong bảo đóng góp ý kiến Thầy Cô bạn để luận văn đạt kết tốt 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tiếng Việt: [1] Đặng Văn Đức, Phát triển phần mềm xử lý ảnh viễn thám phần mềm GRASS, Báo cáo tổng kết Đề tài cấp Nhà nước thuộc Chương trình Công nghệ vũ trụ, 2011 [2] Nguyễn Tu Trung, Vũ Văn Thỏa, Đặng Văn Đức, Một phương pháp tăng cường ảnh viễn thám kích thước lớn dựa tiếp cận cục bộ, Chuyên san Các công trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT&TT, Số 34, 2015 * Tiếng Anh: [3] Adlin S T., Kumudha R., A Survey on Color Image Enhancement Techniques, IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN), Vol 3, Issue (Feb 2013) [4] Anderson G., Fundamentals of Fuzzy Logic, SENSORS, 2001 [5] Canada Center for Remote Sensing, Fundamentals of Remote Sensing, Canada, 2007 [6] Chi-Farn Chen, Hung-Yu Chang, Li-Yu Chang, A Fuzzy-Based Method For Remote Sensing Image Contrast Enhancement, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol XXXVII Beijing 2008 [7] Hasanien A.E., Badr A., A Comparative Study on Digital Mamography Enhancement Algorithms Based on Fuzzy Theory, Studies in Informatics and Control, Vol.12, No.1, March 2003 [8] Tizhoosh H R., Fuzzy Image Processing, University of Waterloo, 2004 [9] Tizhoosh H R., Fochem M., Image Enhancement with Fuzzy Histogram Hyperbolization, Proceedings of EUFIT’95, vol 3, 1995 58 Xác nhận giáo viên hướng dẫn Học viên ... sử dụng logic mờ để nâng cao chất lượng ảnh viễn thám Phạm vi: Tìm hiểu thử nghiệm thuật toán nâng cao chất lượng ảnh viễn thám sử dụng logic mờ công bố với loại ảnh viễn thám cụ thể vùng Cấu... ảnh viễn thám, tập trung sâu vào kỹ thuật tăng cường độ tương phản sử dụng logic mờ 2.2 Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh viễn thám Tiền xử lý ảnh viễn thám nhằm nâng cao chất lượng ảnh. .. QUAN VỀ VIỄN THÁM VÀ LOGIC MỜ 1.1 Tiến trình viễn thám loại ảnh viễn thám 1.1.1 Tiến trình viễn thám 1.1.2 Nguyên lý hoạt động ảnh viễn thám 1.1.3 Đặc trưng ảnh viễn thám