Tên đề tài luận án: Đánh giá chất lượng hình ảnh dựa trên thị giác cho bài toán nén video

1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Phạm Thanh Tùng             2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 01/10/1982                                                   4. Nơi sinh: Hoà Bình

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 1006/QĐ-CTSV ngày 07 tháng 12 năm 2015 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ.

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo:

Đổi tên đề tài:

Tên cũ: nghiên cứu xây dựng phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam sử dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu đa nguồn

Tên mới: Nâng cao hiệu năng mã hoá video dùng cho truyền thông đa phương tiện

Đổi tên đề tài theo kết luận hội đồng cơ sở:

Tên cũ: Nâng cao hiệu năng mã hoá video dùng cho truyền thông đa phương tiện

Tên mới: Đánh giá chất lượng hình ảnh dựa trên thị giác cho bài toán nén video

7. Tên đề tài luận án: Đánh giá chất lượng hình ảnh dựa trên thị giác cho bài toán nén video

8. Chuyên ngành: Khoa học Máy tính                                         9. Mã số: 9480101.01

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Thanh Hà và TS. Đinh Triều Dương

11. Tóm tắt các kết quả mớicủa luận án:

– Đề xuất hai bộ dữ liệu  đánh giá chất lượng hình ảnh chủ quan theo khối với biến dạng gây ra bởi nhiễu nén.

– Đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh theo khối với biến dạng gây ra bởi nhiễu nén.

– Áp dụng phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh theo khối vào trong bộ nén video.

Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Phạm Thanh Tùng (tiếng Anh)

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: các kết quả nghiên cứu áp dụng nâng cao hiệu năng bộ nén video dùng cho truyền thông đa phương tiện

13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: 

– Phát triển bộ dữ liệu thực nghiệm với nhiều kiểu biến dạng hơn.

– Áp dụng phương pháp đánh giá chất lượng hình ảnh đã đề xuất vào bộ tối ưu vòng lặp nhằm tăng hiệu năng nén hơn nữa.

14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án:

• T. Pham, X. V. Hoang, N. T. Nguyen, D. T. Dinh and L. T. Ha, “End-to-End Image Patch Quality Assessment for Image/Video With Compression Artifacts,” in IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040416.
• P. Thanh, C. Ma Thi, T. N. Manh, L. Le Dinh and H. Le Thanh, “Compression Artifacts Image Patch database for Perceptual Quality Assessment,” 2020 12th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2020, pp. 55-60, doi: 10.1109/KSE50997.2020.9287704.
• Pham, Thanh Tung and Dinh, Trieu Duong and Hoang, Van Xiem and Vu Huu, Tien and Le, Thanh Ha (2019), Distortion Model based on Perceptual of Local Image Content. In: http://www.icce-asia2019.org/, Bangkok, Thailand.
• Thanh Tùng Phạm, Triều Dương Đinh, Văn Trọng Đặng and Thanh Hà Lê, Phương pháp lựa chọn hệ số lượng tử trên bộ nén H265/HEVC theo đặc trưng thị giác bằng mạng Neural tích chập, Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin(REV-ECIT 2021).
• Le Dinh, L. V. Tung, X. H. Van, D. Dinh Trieu, T. P. Thanh and H. Le Thanh, “Improving 3D-TV view synthesis using motion compensated temporal interpolation,” 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 2016, pp. 312-317, doi: 10.1109/ATC.2016.7764796.
• Nguyễn Đình Nam, Lê Thanh Hà, Phạm Thanh Tùng, Vũ Hữu Tiến, Hoàng Văn Xiêm, Đinh Triều Dương, “Phương pháp nén viđeo dựa trên đặc trưng thị giác ảnh”, Bằng sáng chế, số đơn: VN 1-2018-00173.
• Phạm Thanh Tùng, Vũ Hữu Tiến, Đinh Triều Dương, Lê Thanh Hà, Phương pháp điều chỉnh hệ số lượng tử theo nội dung cục bộ khung hình video, Tạp chí khoa học công nghệ Thông tin và Truyền thông, số 04, 2022.