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    動 態(tài) 云 模 型 編 碼 的 圖 像 增 強(qiáng)

    2018-05-22 01:17:14姚成乾
    實驗室研究與探索 2018年3期
    關(guān)鍵詞:云滴論域圖像增強(qiáng)

    陳 偉, 姚成乾

    (永城職業(yè)學(xué)院 電子工程信息系, 河南 永城 476600)

    0 引 言

    圖像在傳輸過程中,由于人為以及環(huán)境噪聲因素的影響,導(dǎo)致了獲得的圖像暗淡或更加模糊,不能準(zhǔn)確識別圖像信息,嚴(yán)重地影響了圖像質(zhì)量,因此對圖像增強(qiáng)十分必要[1-2]。濾波算法對圖像增強(qiáng)是以圖像分辯率的降低為代價[3],對信噪比較低的圖像進(jìn)行增強(qiáng)時效果較差;全局二值化算法計算簡單,速度較快[4],但是若增強(qiáng)背景變得復(fù)雜,難于找到一個適用于整幅圖像的統(tǒng)一閾值;游程編碼算法特別適用于灰度等級少、灰度值變化小的圖像[5],但是傳輸中若某個符號發(fā)生錯誤,影響整個編碼序列;跳白塊編碼算法利用圖像有大量白色區(qū)域這一特點而提出的編碼[6],但是二值圖像在其不同的地方像素的分布情況是不一樣的,導(dǎo)致了編碼效率低;方塊編碼算法把整個圖像分成等大小的子塊,根據(jù)塊內(nèi)像素出現(xiàn)概率編碼,簡單、易于實現(xiàn)[7],但是若方塊尺寸過小時,以致信息集合的數(shù)量太大,以致編碼難以應(yīng)用;小波變換算法克服了增強(qiáng)窗口大小固定的缺點[8],但是小波基的選取太難,同時冗余度很大。

    本文采用動態(tài)云模型編碼算法,通過高斯云產(chǎn)生器產(chǎn)生云模型的云滴;確定云模型編碼域以及編碼規(guī)則,動態(tài)調(diào)整控制參數(shù);對圖像像素背景區(qū)域和目標(biāo)區(qū)分編碼,給出了增強(qiáng)過程。實驗仿真顯示本文算法對圖像增強(qiáng)清晰,運行時間較少,性能指標(biāo)較優(yōu)。

    1 動態(tài)云模型編碼過程

    1.1 基于高斯云的云滴產(chǎn)生器

    1.1.1云模型

    云模型是實現(xiàn)定性與定量之間相互轉(zhuǎn)換的不確定性模型[9-10]。設(shè)U是一個用精確數(shù)值表示的定量論域,C是U上的定性概念,對于論域中的任意一個元素x,且x是C的一次隨機(jī)實現(xiàn),x對C的確定度μ(x)∈0,1,是有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù),則稱

    μ:U→0,1, ?x∈U,x→μ(x)

    (1)

    式中:x在論域上的分布稱為隸屬云,簡稱云,云是從論域U到區(qū)間[0,1]的映射,其中每一個x稱為每一個云滴。

    基于高斯分布可以構(gòu)成高斯云模型,它有3個數(shù)字特征,可表示為(Ex,En,He),Ex是論域空間中最具代表性的數(shù)值,即期望;熵En反映了論域中可被接受的數(shù)域范圍,是標(biāo)準(zhǔn)差的期望;超熵He是標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)差,在數(shù)域中代表數(shù)據(jù)的凝聚性,是定性概念的不確定性度量。

    1.1.2產(chǎn)生云滴過程

    具有數(shù)字特征(Ex,En,He),N個云滴的生成過程如下[11]:① 生成以En為期望,He2為方差的一個正態(tài)隨機(jī)熵

    ,He2)

    ③ 計算

    具有確定度yi的xi成為論域U中的一個云滴。

    ④ 重復(fù)步驟①~③,直至產(chǎn)生N個云滴。

    不同高斯云模型比較如圖1所示。

    圖1 不同高斯云模型比較圖

    從圖1可以看出,云滴N的個數(shù)越多,越能反映該定性概念的整體特征;Ex在論域中的中心點;En反映定性概念的云滴離散程度,也反映了論域空間中可被概念接受的云滴的取值范圍;He的大小間接地反映云的厚度,超熵越大,云的厚度越大。

    1.1.3云模型編碼域選擇

    若要對高斯云進(jìn)行編碼,由于其云滴所處的位置不同決定其對數(shù)據(jù)優(yōu)化的貢獻(xiàn)率,高斯云群中的云滴根據(jù)其對概念的貢獻(xiàn)的不同可以劃分成骨干域、基本域、外圍域和弱外圍域,如表1所示。

    表1 云模型域劃分

    用偏離度θ來衡量某一狀態(tài)下云重心與正理想狀態(tài)下云重心的差異[12],θ值越小,表示此狀態(tài)偏離正理想狀態(tài)越小;θ值越大,則偏離正理想狀態(tài)越大,把各云滴屬性指標(biāo)歸一化后的重心向量值乘以相應(yīng)權(quán)重值,再相加,即可得偏離度θ值,

    (2)

    1.2 編碼規(guī)則

    1.2.1編碼過程

    圖像像素的灰度值作為云模型的云滴[13],云滴首位用二進(jìn)制0、1值表示,其中0表示其像素的灰度值小于圖像平均灰度值,1表示其像素的灰度值大于圖像平均灰度值;中間位的位數(shù)最大為8位二進(jìn)制,代表像素空間位置;末位代表決策變量。通過云滴的編碼表示像素的位置和灰度特征,如xij:i為云中的第i個云滴;j為該云滴的第j個決策變量。決策變量用m個二進(jìn)制位編碼表示,長度為l=mD,D為云滴的維數(shù)。每個云滴末位有2個決策變量,每一個決策變量由5位二進(jìn)制編碼,第一個決策變量表示相似性屬性,其值越大則越相似,相似性屬性利于判斷像素是目標(biāo)還是背景,第二個決策變量表示權(quán)重性屬性,值越大則權(quán)越大,利于判斷像素在目標(biāo)或者背景中的性質(zhì),同時也利于判斷其周圍像素屬性,表2給出了xij的決策部分編碼規(guī)則。

    決策變量為編碼圖像劃分了不同的區(qū)域。

    1.2.2云編碼個體的評價

    設(shè)云編碼個體Pi=x1,x2,…,xn,對變量xm對應(yīng)的云進(jìn)行采樣的云為c1,c2,…,cn。設(shè)云滴數(shù)量為

    表2 決策部分編碼規(guī)則

    N,高斯云發(fā)生器算法生成云對個體Pi進(jìn)行采樣[14]。采樣后的個體Pi由解空間中的N個點組成,取N個點中的最優(yōu)點即代表云編碼個體Pi的適應(yīng)度值。

    1.3 動態(tài)控制過程

    En反映了獲取最優(yōu)解的能力[15],控制參數(shù)En的動態(tài)調(diào)整如下:

    (3)

    式中:k1為編程可搜索范圍1/3;k2為編程可搜索范圍1/6;fmax、favg分別為云中適應(yīng)度的最大值和平均值;f′為迭代操作中個體中較大的適應(yīng)度;α=9.906 541 6。

    2 圖像增強(qiáng)

    2.1 云模型編碼劃分圖像

    云編碼是對圖像像素進(jìn)行背景區(qū)域和目標(biāo)區(qū)分[16],對于任意像素(i,j),把包含該像素在內(nèi)的其周圍4個像素集合稱為像素(i,j)的鄰域,如圖2所示4-鄰域結(jié)構(gòu)。

    圖2 4-鄰域結(jié)構(gòu)

    若(i,j)編碼為:1000111111110010101, (i+1,j+1)為1111111111110010101,只有碼頭和決策部分一致條件下,才能夠判斷(i+1,j+1)與(i,j)屬性相同。從像素(i,j)到像素(in,jn)的路徑是指一個像素序列(i,j),(i1,j1),…,(in,jn),其中像素(ik,jk)是像素ik+1,jk+1的近鄰像素,0≤k≤n-1.如果近鄰關(guān)系是4-連通的,則路徑是4-路徑,如圖3所示。

    圖3 4-路徑示意圖

    通過棋盤距離:

    dChess=max(|i1-i2|,|j1-j2|)

    (4)

    找到一幅圖像中2個連通成分之間的距離,這樣可避免誤增強(qiáng)的發(fā)生,因為只有2個連通成分的碼頭才為一致。

    2.2 雙量子算法增強(qiáng)過程

    輸入圖像f中m,n處像素的雙量子比特態(tài)為|ψ〉mn,m∈1,2,…,M,n∈1,2,…,N,第1個量子比特態(tài)反映以m,n為中心區(qū)域的灰度中值;第2個量子比特態(tài)反映以m,n的灰度值[17]。雙量子比特態(tài)的4個基態(tài)為|00〉,|01〉,|10〉和|11〉,雙量子比特態(tài)處于這4個基態(tài)的疊加態(tài):

    |f′(l,k)〉=cosf(l,k)·π/2|00〉+

    sinf(l,k)·π/2|01〉+cosf(l,k)·π/2|10〉+sinf(l,k)·π/2|11〉

    (5)

    (6)

    E(l,k)為增強(qiáng)后圖像,灰度值范圍[0,255],其中fi為歸一化數(shù)值。設(shè)圖像質(zhì)量測量函數(shù)(Quality Measurement Function,QMF)為:

    (7)

    算法過程:① 輸入圖像,通過動態(tài)云模型進(jìn)行編碼;② 對比像素之間的編碼,找出編碼之間的差異;③ 對差異編碼的像素進(jìn)行雙量子比特態(tài)測量,獲得雙量子比特最佳概率;④ 對圖像增強(qiáng),滿足圖像質(zhì)量測量函數(shù),轉(zhuǎn)至步驟⑤;否則轉(zhuǎn)至步驟②;⑤ 輸出圖像。

    3 實驗仿真

    3.1 增強(qiáng)視覺分析

    實驗PC配置為CPU3.0 GHz、內(nèi)存4 GB、IntelH61主板,集成顯卡,Matlab編程實現(xiàn)仿真,原始模糊Lena圖像如圖4(a)所示,各種算法的增強(qiáng)如圖4(b)~(h)所示。圖4(h)為本文算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4 (b)為濾波算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4(c)為全局二值化算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4 (d )為游程編碼算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4(e)為跳白塊編碼算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4(f)為方塊編碼算法增強(qiáng)結(jié)果,圖4(g)為小波變換算法增強(qiáng)結(jié)果。從增強(qiáng)結(jié)果中可以看出,本文算法能夠?qū)δ:膱D像進(jìn)行增強(qiáng),增強(qiáng)結(jié)果清晰,同時背景凈化,使得人像和背景更加區(qū)分,其他算法增強(qiáng)結(jié)果雖然比原始灰度圖像有所改善,但是依然無法清晰度需求,達(dá)不到增強(qiáng)圖像的目的。這是因為本文算法以圖像影像中的像素灰度值為觀測值,在云發(fā)生器中得到該像素隸屬度,云模型中云滴的選擇域也具有多樣性和重要性,使得兩個連通的像素域能夠進(jìn)行正確增強(qiáng)。

    (a)(b)(c)(d)(e)(f)(g)(h)

    圖4 增強(qiáng)對比結(jié)果

    3.2 算法性能分析

    峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)是圖像灰度的峰值與噪聲方差之比,單位是dB,其評價相對客觀,

    (8)

    式中:f(x,y)為增強(qiáng)后圖像;g(x,y)為增強(qiáng)前圖像;M、N為圖像寬和高。PSNR值越大,表明增強(qiáng)質(zhì)量越好。

    偏差指數(shù)(Difference Index,DI)用來比較增強(qiáng)圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像偏離的程度,定義增強(qiáng)圖像的偏差指數(shù)的表達(dá)式為:

    (9)

    對圖4(a)各種算法完成增強(qiáng)所需要的時間、PSNR值和DI值的仿真結(jié)果分別如圖5~7所示。

    圖5 各種算法完成所需要的時間

    圖7 各種算法的DI仿真結(jié)果

    從圖5~7的仿真結(jié)果可以看出,本文算法處理時間少,PSNR值最大,DI指標(biāo)最小,這些指標(biāo)所具有的優(yōu)勢使得增強(qiáng)效果更加實用。

    4 結(jié) 語

    采用動態(tài)云模型編碼算法,通過高斯云產(chǎn)生器產(chǎn)生云模型的云滴;確定云模型編碼域以及編碼規(guī)則,動態(tài)調(diào)整控制參數(shù);對圖像像素背景區(qū)域和目標(biāo)區(qū)分編碼,給出了增強(qiáng)過程,實驗仿真顯示本文算法對圖像增強(qiáng)清晰,運行時間較少,性能指標(biāo)較優(yōu)。為圖像增強(qiáng)提供一種新思路。

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