整體結(jié)構(gòu)性信息在圖形圖像處理中的應(yīng)用研究

摘 要：在計算機的圖形學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中，圖形或者圖像的特征中一個非常重要的方面就是它的整體結(jié)構(gòu)性信息，對圖形圖像的整體結(jié)構(gòu)性信息進(jìn)行處理和研究具有非常重要的意義。本文主要就從處理的實際問題出發(fā)，對整體結(jié)構(gòu)性信息在圖形圖像處理中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞：整體結(jié)構(gòu)性信息；圖形圖像處理；應(yīng)用

中圖分類號：TP391.41

隨著社會科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，計算機圖形學(xué)也得到了很好的發(fā)展機會，現(xiàn)在也開始不斷的出來了很多各種各樣的技術(shù)。在解決很多技術(shù)問題的過程當(dāng)中，如果能夠有效利用對象的整體結(jié)構(gòu)性信息的話，那么在解決這些問題的時候就會變得非常的有效。本文主要就根據(jù)一些實際的問題，充分的利用對象的整體結(jié)構(gòu)性信息來有效的解決在處理圖形圖像中的相關(guān)問題，主要就包括了泊松圖像的編輯等，在這些問題當(dāng)中因為主要考慮到了對象的整體結(jié)構(gòu)性信息，所以得到的結(jié)果就會變得更好一些。

1 在灰化交互式雙尺度彩色圖像過程當(dāng)中的實際應(yīng)用分析

灰度圖像是沒有彩色信息的，它的像素點只包含了強度明暗的信息。灰度圖像之所以受到人們的歡迎和喜歡，主要就是因為經(jīng)濟(jì)方面的原因，在書籍、雜質(zhì)以及報紙當(dāng)中，灰度打印現(xiàn)在的應(yīng)用還是比較的廣泛，另外就灰度圖像的對比效果比較的明顯，而且還能夠產(chǎn)生凹凸主題。

現(xiàn)在在生成灰度圖像的時候主要還是通過轉(zhuǎn)化彩色圖像得到，具體的方式就是采用彩色圖像的灰度化算法。在對彩色圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換的過程當(dāng)中其實是一個降維的過程，就是把三維的彩色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一維的灰度數(shù)據(jù)，而在這個過程當(dāng)中肯定是會發(fā)生信息的損失。在對彩色圖像進(jìn)行灰度化的時候，直接采用強度信息來作為灰度化的結(jié)果是一種最簡單和直接的辦法，但是這種辦法的缺點就是在等亮度區(qū)域當(dāng)中圖像所有的細(xì)節(jié)特征都會失去，那么為了能夠讓原本彩色圖像當(dāng)中的所有細(xì)節(jié)都能夠有效的保持，現(xiàn)在在對彩色圖像灰度化的時候又提出了一些其他的辦法。

現(xiàn)在很多彩色圖像灰度化算法所產(chǎn)生的最終結(jié)果，對保持單個像素和單個像素之間的差異是最主要關(guān)注的問題，但是如果從我們的視覺系統(tǒng)特征來進(jìn)行實際的分析，那么這些方法就顯得不是很合理。我們的視覺系統(tǒng)在對這個世界進(jìn)行具體感知的時候，并不是依靠的單個的像素集合，它比較傾向的是對相近的元素進(jìn)行組合，而不是對很多小的刺激進(jìn)行處理。而本文就根據(jù)這樣的一種原理提出了一種新的處理彩色圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像的方法，就是雙尺度的方法。采用這種方法對彩色圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)化的時候，首先需要把彩色圖像的相近像素進(jìn)行組合，在對這些像素進(jìn)行組合之后就把它們分成塊，劃分塊的原則就是每個塊當(dāng)中的像素紋理細(xì)節(jié)特征以及顏色應(yīng)該要相近。最終轉(zhuǎn)化生成的灰度圖像它整體的色調(diào)就是通過這些像素塊以及周圍這些像素塊相互影響所決定的。那么在采用這種方法對彩色圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)化的時候其實可以看成是一個二次優(yōu)化的問題來進(jìn)行解算。在每一個像素塊當(dāng)中，都是通過增強局部對比度處理來得到局部的細(xì)節(jié)。最后在結(jié)合了局部的細(xì)節(jié)以及整體的色調(diào)之后就能夠得到灰度圖像。

2 在合成紋理細(xì)節(jié)需要保持的無縫圖像過程當(dāng)中的實際應(yīng)用分析

在對圖像進(jìn)行處理的過程當(dāng)中對圖像進(jìn)行合成是一個非常常見的問題。圖像合成主要就是指在目標(biāo)圖像當(dāng)中嵌入源圖像當(dāng)中的某一區(qū)域或者是某一物體從而來形成一個新的圖像。那么為了能夠讓合成的圖像實際效果比較的自然和真實，那么在合成圖像的時候?qū)D像邊界的處理就應(yīng)該要比較的自然而且要沒有縫隙，面對這個問題的時候，泊松圖像編輯就能夠提出一個很好的解決辦法。采用泊松圖像編輯主要就是根據(jù)用戶實際需求所提出來的邊界條件，然后來對相應(yīng)的泊松方程進(jìn)行解算，從而讓梯度域能夠很好的實現(xiàn)連續(xù)，最終就能夠很好的實現(xiàn)圖像邊界上的顏色無縫結(jié)合。但是如果要想保證合成的圖像比較真實的話，只是依靠在邊界上的顏色無縫結(jié)合還是不夠，而采用泊松圖像編輯的方法也只能夠有效的實現(xiàn)顏色的無縫結(jié)合，如果合成圖像的兩個區(qū)域內(nèi)的紋理細(xì)節(jié)特征有明顯的區(qū)別，那么編輯區(qū)域內(nèi)的邊界就會出現(xiàn)比較明顯的區(qū)別，這樣合成的圖像也就會不真實，出現(xiàn)這種情況的話那么就只有在后期進(jìn)行手工修改，需要很多的時間和精力才能夠完成。

本文針對這樣的問題就提出了一種新的處理方式，先進(jìn)行圖像的分解然后在進(jìn)行合成來解決這個問題，這種方式能夠?qū)吔缣幍募y理細(xì)節(jié)特征進(jìn)行自動的融合，這樣就能夠很好的解決因為紋理細(xì)節(jié)特征不一樣而產(chǎn)生的真實性問題，用戶在后期對圖像進(jìn)行處理的時候就能夠節(jié)省很多的時間和精力。這種方法主要就是采用了圖像的分層技術(shù)，把合成的圖像分成了細(xì)節(jié)層以及結(jié)構(gòu)層，在處理結(jié)構(gòu)層的時候就可以采用泊松圖像編輯，從而讓合成圖像的邊界顏色能夠有效的無縫結(jié)合；而在對細(xì)節(jié)層進(jìn)行處理的時候，那么就需要先把源圖像以及目標(biāo)圖像的紋理細(xì)節(jié)特征的像素以及相互之間的差異到邊界的距離度量出來，然后根據(jù)這個度量出來的距離計算出一張權(quán)重圖，這張權(quán)重圖能夠有效的對源圖像和目標(biāo)圖像的細(xì)節(jié)對最終合成圖像真實性的貢獻(xiàn)進(jìn)行度量。根據(jù)這張權(quán)重圖，那么就能夠有效的合成出新的細(xì)節(jié)層，最后就可以把新的細(xì)節(jié)層和結(jié)構(gòu)層進(jìn)行疊加，那么合成出來的圖像不管是邊界的顏色還是紋理細(xì)節(jié)特征都能夠有效的縫合融合，合成的圖像就更加的真實和自然。

3 在檢測全局網(wǎng)格顯著度過程當(dāng)中的實際應(yīng)用分析

在計算機的圖形學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中，一個非常重要的領(lǐng)域就是檢測3D模型上的顯著性區(qū)域，現(xiàn)在在幾何處理的很多方面應(yīng)用得都非常的廣泛。現(xiàn)在已有的網(wǎng)格顯著性計算方法只是簡單的對區(qū)域的局部對比進(jìn)行了考慮，也就是在對顯著性進(jìn)行檢測的時候主要是通過對周圍相鄰區(qū)域的差異進(jìn)行對比來完成的。而對于整體的稀少性還沒有被考慮到。

本文則提出了一種新的對網(wǎng)格顯著性進(jìn)行檢測的算法。在經(jīng)過相關(guān)的觀察之后可以發(fā)現(xiàn)，一般顯著區(qū)域都具有整體稀少性以及局部突出性，在度量局部突出性的時候，就可以引入一種新的具有多尺度的局部描述子，它能夠很好的對頂點周圍的多尺度相鄰區(qū)域的幾何特點進(jìn)行編碼，同時它還具有旋轉(zhuǎn)不變性，魯棒性也更好。為了保證在度量頂點局部的對比度時速度更快以及更加的穩(wěn)定，那么首先就要分割網(wǎng)格，對這些分割塊以及周圍相鄰區(qū)域塊的局部對比進(jìn)行計算，再經(jīng)過插值之后就能夠得到頂點的局部對比度。在度量整體稀少性的時候，可以把頂點的整體稀少性定義為網(wǎng)格中所有頂點的對比。這樣如果頂點的特征相似的話，那么它們的顯著性也會比較的相近。

4 結(jié)束語

通過對上面的三個實例的簡單介紹就能夠發(fā)現(xiàn)，在對圖形圖像進(jìn)行處理的時候，如果能夠很好的應(yīng)用整體結(jié)構(gòu)性信息的話，那么最終得到的處理效果也會更加理想一些。

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作者簡介：易唐唐（1983-），女，講師，碩士，研究方向：主要研究領(lǐng)域為圖形圖像處理、智能信息處理與模式識別。

作者單位：湖南女子學(xué)院信息技術(shù)系，應(yīng)用數(shù)學(xué)與智能信息處理研究所，長沙 410004