可視媒體交互與合成技術的融合

王上上　盛欣

摘 要：在數(shù)字媒體技術快速發(fā)展的背景下，可視媒體迎來新的發(fā)展機遇，其中可視媒體交互和合成技術是近年來的熱點問題。筆者將從交互編輯、畫質增強與無縫合成三個角度討論可視媒體交互與合成技術的融合。

關鍵詞：可視媒體交互；交互編輯；畫質；無縫合成

0 前言

人類接受的信息有超過八成來自于視覺，因此基于圖像與視頻的可視媒體一直以來是信息傳播的重要載體。隨著可視媒體交互和合成技術的發(fā)展與融合，可以實現(xiàn)更加高效的交互編輯，考慮多種環(huán)境因素，完成高質量合成目標。

1 可視媒體交互編輯

目前可視媒體交互編輯主要采用圖像軟扣取、顯著性檢測等技術。其中軟扣取技術以三分圖的方式計算出未知區(qū)域透明度，從而實現(xiàn)精確提取。顯著性檢測技術基于視覺注意理論，以從下而上的估計方式自動地提取出感興趣的對象。這些技術的應用大大緩解人工交互的負擔，降低編輯復雜程度，并可以達芙通提高提取精度，可視媒體交互編輯使資源處理更加高效。

1.1 混合式圖像軟摳取

軟摳取是從參數(shù)優(yōu)化角度實現(xiàn)感興趣對象精確提取的技術，在此基礎上可以生產(chǎn)透明度信道，用于無縫合成。軟摳取技術屬于欠約束問題，由于求解時需要實現(xiàn)有效的估計，因此軟摳取難度往往較大。目前國內(nèi)應用較多的軟摳取方法包括閉形式與魯棒式兩類。前者基于局部平滑假設，后者基于置信度評價。魯棒式軟摳取的關鍵性問題是解決平滑假設違背問題，顏色采樣錯誤率高?；旌鲜綀D像軟處理是在上述兩種方式基礎上發(fā)展出的技術，通過引進優(yōu)化參數(shù)，實現(xiàn)兩種方法優(yōu)勢的提取。三種軟摳取的結果對比如圖1所示。可見采用混合式摳取方法使得局部平滑違背問題和無效置信度評價均不再出現(xiàn)。

閉形式軟摳取的優(yōu)點在于連通誤差小，魯棒式軟摳取在絕對差和、平均平方誤差、梯度誤差與連通誤差四方面均表現(xiàn)較差，而混合式軟摳取絕對差和最小，且有更小的梯度誤差。

1.2 基于軟摳取相似度的圖像編輯傳播

圖像編輯傳播的方法得以為用戶提供直觀的交互接口，并進行粗略編輯?；谙嗨贫饶Ｐ偷木庉媯鞑ゴ蠖嗖捎弥赶蛴诒粯擞浀南袼鼗蛘吒呦嗨贫认袼貎煞N編輯策略，而下文的基于軟摳取相似度的圖像編輯傳播能夠獲得完整的編輯圖，從而得到高水平表面特性調整，直觀上實現(xiàn)更佳亮度特性等。

基于軟摳取相似度的圖像編輯傳播的能量方程由數(shù)據(jù)項與傳播項兩項組成，分別對應用戶標記策略與高相似度策略。這種圖像編輯傳播方法可以處理界限模糊圖像，從而實現(xiàn)高質量的圖像表面特性調整。

總而言之，交互編輯的最終目的是降低人工交互復雜程度，使媒體編輯的準確度更高。

2 畫質增強

可視媒體交互與合成技術融合下實現(xiàn)畫質增強主要是基于銳度增強的，此技術的運用能夠增加邊界區(qū)域對比度，還能夠加強細節(jié)的表現(xiàn)。利用去運動模糊技術可以估算得到模糊核，然后以反卷積技術實現(xiàn)結果的精確求解。提取可視媒體銳度特性和運動模糊并進行相應處理，能夠基本消除模糊去除問題，并改善調整問題，使媒體畫質得到優(yōu)化。銳度增強技術與去運動模糊技術很好地滿足用戶的畫質需求。

2.1 梯度域內(nèi)邊界保持的圖像銳度增強

所謂圖像銳度增強指的是使銳度特性得到提升的技術，盡管銳度增強使所有像素均同步增強，但是經(jīng)常受到噪聲的影響。Photoshop可以通過濾波器使銳度增強，但是噪聲問題長期困擾著用戶。本文提出的梯度域內(nèi)邊界保持的圖像銳度增強能夠緩解由于同步增強產(chǎn)生的噪聲，通過平滑的梯度變換保留邊界特征。此銳度增強流程分為銳度特征表示、梯度變換與圖像重構三個步驟。第一部是將局部最大梯度像素作為特征像素，然而針對特征路徑上所有像素進行初始化的梯度變換，最后通過構建能量方程生成結果。系統(tǒng)流程最為關鍵的步驟是梯度變換過程，該過程直接影響邊界的質量。

人們多以視覺的方式驗證銳度增強效果，驗證過程的準確性很難保證。而基于銳度分布的評價模型客觀性更強，通過此評價模型可以有效評價不同銳度增強方法的效果優(yōu)劣。第一步是根據(jù)計算特征路徑銳度的公式，估算出源圖像銳度特征，第二步計算不同銳度特征圖像銳度分布差異，最后一步是深入分析銳度分布差異。筆者曾對雙邊濾波器、拉普拉斯濾波器、顯著性濾波器進行運行性能的評測，雙邊濾波器時間消耗最少。

2.2 面向高質量圖像合成的銳度轉移

通常在圖像合成工作中，工作人員常常在消除源圖像和目標圖像差異時遇到困難，其中邊界、銳度等因素差異的縮小可以大大提升合成質量。通過實現(xiàn)銳度估計、梯度變換、圖像重建與無縫合成四個環(huán)節(jié)可以確保源圖像和目標圖像銳度特征一致。

3 無縫合成

可視媒體交互與合成技術融合下的無縫合成可以借助于可視媒體克隆技術充分發(fā)揮邊界插值機制的作用，直接把感興趣的對象無縫合成至媒體中。無縫合成和黏貼合成技術有本質差別，無縫合成更大程度地考慮周圍環(huán)境特征，從而實現(xiàn)風格、畫質、亮度、色調等方面的共同提升。

以往在進行圖像無縫合成時常應用泊松圖像克隆法，但是對場景要求高，否則光照與顏色差異大，除此之外，泊松克隆法還要求標注邊界范圍的準確性，因此基于顏色協(xié)調的無縫合成技術應運而生。這種圖像無縫合成方法第一步是摳取感興趣的對象，構建過渡區(qū)域；第二步是通過梯度與軟摳取共同形成梯度；第三步把混合式引導向量以參數(shù)優(yōu)化的形式導入泊松克隆方程里?；旌蠀?shù)優(yōu)化是決定合成效果的重要因素，賦予混合參數(shù)0.4可以取得良好效果，同時提升源圖像與目標圖像的顏色特性。通過軟摳取與泊松克隆的融合，可以有效解決失色現(xiàn)象，合成圖像過程中可以更好地與周圍環(huán)境相互匹配，從而表現(xiàn)更好的顏色特性，提高無縫合成質量。在將可視媒體交互與合成技術融合的過程中，必須使源圖像與目標圖像再畫質、光照等特性方面實現(xiàn)統(tǒng)一性，基于均值坐標克隆的框架可以避免出現(xiàn)邊界模糊的問題。

4 小結

目前可視媒體交互的發(fā)展仍然有許多瓶頸問題需要解決，本文通過對關鍵性技術的討論，對可視媒體交互和合成技術的融合理論完善與技術創(chuàng)新均有一定參考價值。

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