Nghiên cứu tích hợp mô hình phát hiện vật thể thời gian thực trên thiết bị quan sát dưới nước sử dụng kỹ thuật chiếu sáng xung laser
DOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.CSCE9.2025.13-22Từ khóa:
Thiết bị quan sát dưới nước; Chiếu sáng xung laser; Phát hiện vật thể thời gian thực; Xử lý hình ảnh thích ứng.Tóm tắt
Trong những năm gần đây, công nghệ quan sát dưới nước sử dụng kỹ thuật chiếu sáng xung laser (LRG) đã thu hút sự chú ý đáng kể. Điều này là nhờ khả năng cung cấp hình ảnh độ phân giải cao trong môi trường thiếu ánh sáng, đặc biệt trong môi trường nước biển sâu đến hàng trăm mét, vốn đặc trưng bởi không có ánh sáng và độ trong suốt thấp. Tuy nhiên, việc triển khai thực tế vẫn còn nhiều thách thức do sự suy giảm và tán xạ ánh sáng đáng kể trong môi trường nước. Bài báo này trình bày nghiên cứu tích hợp mô hình phát hiện vật thể thời gian thực trên thiết bị quan sát dưới nước sử dụng kỹ thuật LRG. Việc tích hợp này dựa trên phân tích tín hiệu laser phản xạ và xử lý hình ảnh thích ứng. Thiết bị sử dụng nguồn chiếu sáng xung laser với bước sóng 532 nm. Việc thu nhận hình ảnh được thực hiện bằng camera ICCD có độ nhạy cao, được đồng bộ hóa với các xung laser phát ra. Khung xử lý được xây dựng dựa trên Python–OpenCV. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, phát hiện rõ ràng các vùng phản xạ của hình ảnh mục tiêu. Hệ thống tự động điều chỉnh ngưỡng dựa trên độ sáng nền và đạt hiệu suất thời gian thực ở tốc độ 28 - 30 khung hình/giây (FPS).
Tài liệu tham khảo
[1]. Y. Hao et al., “Underwater Optical Imaging: Methods, Applications and Perspectives”, Remote Sensing, vol. 16, no. 20, p. 3773, (2024).
[2]. M. Islam et al., “Enhancing Underwater LiDAR Accuracy Through a Multi-Scattering Model for Pulsed Laser Echoes”, Remote Sensing, vol. 17, no. 13, p. 2251, (2025).
[3]. W. C. He et al., “Simulation and Design of an Underwater Lidar System Using Non-Coaxial Optics and Multiple Detection Channels”, Remote Sensing, vol. 15, no. 14, p. 3618, (2023).
[4]. K. Kinzel et al., “Quantitative Evaluation of Bathymetric LiDAR Sensors and Acquisition Approaches in Lærdal River in Norway”, Remote Sensing, vol. 15, no. 1, p. 263, (2023).
[5]. L. Chen et al., “Underwater object detection in the era of artificial intelligence: Current, challenge, and future”, ACM Computing Surveys, vol. 58, no. 3, pp. 1–34, (2025).
[6]. P. Pachaiyappan et al., “Enhancing underwater object detection and classification using advanced imaging techniques: A novel approach with diffusion models”, Sustainability, vol. 16, no. 17, p. 7488, (2024).
[7]. C. D. Mobley, “Light and Water: Radiative Transfer in Natural Waters”, Academic Press, (1994).
[8]. Y. Kuang et al., “Design of an underwater microscanning single-photon laser imaging system based on SPAD array”, Proceedings of SPIE, vol. 13511, p. 135113C, (2025).
[9]. Z. Wei et al., “Long-range laser imaging system for underwater mobile platforms”, SSRN Preprint, (2023).
[10]. J. Wang et al., “Underwater image enhancement via frequency and spatial domains fusion”, Optics and Lasers in Engineering, vol. 186, p. 108826, (2025).
[11]. E. D. Pisano et al., “Contrast limited adaptive histogram equalization image processing to improve the detection of simulated spiculations in dense mammograms”, Journal of Digital Imaging, vol. 11, no. 3, (1998).
[12]. R. C. Gonzalez et al., “Digital Image Processing”, Prentice Hall, (2008).
[13]. S. Pizer et al., “Adaptive histogram equalization and its variations”, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 39, no. 3, pp. 355–368, (1987).
[14]. D. Bradley et al., “Adaptive thresholding using the integral image”, Journal of Graphics, GPU, and Game Tools, vol. 12, no. 2, pp. 13–21, (2007).
[15]. N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62–66, (1979).
[16]. R. M. Haralick et al., “Image analysis using mathematical morphology”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-9, no. 4, (1987).
[17]. Rosenfeld et al., “Sequential operations in digital picture processing”, Journal of the ACM, vol. 13, no. 4, pp. 471–494, (1966).
[18]. Thai Hoai Son, Hoang Van Phong, Nguyen Hong Hanh, “Nghiên cứu tính toán năng lượng xung laser cho thiết bị quan sát dưới nước”, Journal of Military Science and Technology, Special Issue FEE, pp. 111–118, (2023).
[19]. X. Fu et al., “A weighted variational model for simultaneous reflectance and illumination estimation”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (2016).
[20]. W. Niblack, “An Introduction to Digital Image Processing”, Prentice-Hall, (1986).
[21]. J. Sauvola et al., “Adaptive document image binarization”, Pattern Recognition, vol. 33, no. 2, pp. 225–236, (2000).
