Khung kỹ thuật:

• Phân loại kỹ thuật phục hồi ảnh: PDE-based và exemplar-based.
• - PDE-based thường gây mờ ảnh khi vùng hư hỏng lớn.
• - Exemplar-based dùng vùng tham chiếu để thay thế vùng hư hỏng, nhưng dễ gây sai lệch cạnh.

Đề xuất cải tiến:

• Áp dụng phát hiện cạnh bằng Canny để tăng độ chính xác trong xác định độ ưu tiên phục hồi.
• - SSD nâng cao tính trung bình lân cận trước khi tính sai khác, giúp tìm vùng tham chiếu phù hợp hơn.
• - Nhúng watermark bán bền vững vào vùng phục hồi để bảo vệ bản quyền người cải tiến.

Quy trình CPIR:

• Xác định vùng hư hỏng và tính độ ưu tiên phục hồi dựa trên độ tin cậy pixel và độ tin cậy cạnh.
• - Tìm vùng tham chiếu phù hợp bằng SSD nâng cao.
• - Chia vùng phục hồi thành các khối 2×2 để nhúng watermark.
• - Watermark được nhúng vào giá trị Y trong mô hình YUV.
• - Dùng DWT hai cấp để phân tích và điều chỉnh watermark.
• - Sau khi phục hồi, chuyển về RGB và lặp lại cho đến khi hoàn tất.

Phân tích watermark:

• Watermark có thể được trích xuất từ ảnh đã phục hồi bằng cách so sánh với ảnh gốc bị hư hỏng.
• - Khả năng chống nén JPEG được kiểm chứng qua các mức nén 90%, 80%, 70%.
• - Chỉ số BCR (Bit Correct Ratio) luôn > 0.8, đảm bảo độ chính xác cao.

Thử nghiệm:

• Áp dụng trên 6 ảnh thử nghiệm: tường nứt, ruộng khô, gạch D, hình vẽ mặt đất, sóng, ảnh chà xát.
• - So sánh với 3 phương pháp khác: Agrawal et al., Florinabel et al., Wu et al.
• - CPIR cho kết quả phục hồi tốt hơn, giữ được đặc trưng ảnh và watermark rõ ràng.

Kết luận:

• CPIR là phương pháp hiệu quả để phục hồi ảnh quy mô lớn và bảo vệ bản quyền người cải tiến.
• - SSD nâng cao và độ tin cậy cạnh giúp tăng độ chính xác phục hồi.
• - Watermark bán bền vững đảm bảo nhận diện người cải tiến ngay cả khi ảnh bị nén.