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    基于尺度金字塔標(biāo)定的攝屏圖像重構(gòu)算法

    2020-06-19 08:45:58陳申渭馬漢杰馮杰許佳立
    軟件導(dǎo)刊 2020年4期

    陳申渭 馬漢杰 馮杰 許佳立

    摘要:為使數(shù)碼相機(jī)直接拍攝電子顯示屏獲得更清晰的攝屏圖像,提出一種基于液晶點(diǎn)物理結(jié)構(gòu)與原始像素點(diǎn)映射的空間重構(gòu)算法。該算法通過改進(jìn)的尺度金字塔標(biāo)定采樣的液晶結(jié)構(gòu)特征,并利用基于區(qū)域關(guān)系的向量?jī)?nèi)積插值算法恢復(fù)顏色通道。算法將圖像重構(gòu)至原始尺寸,在保留原始圖像信息的同時(shí)過濾高頻噪聲,避免縮放產(chǎn)生摩爾紋和鏡頭畸變。實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)圖像分割算法相比,基于尺度金字塔標(biāo)定的攝屏圖像特征算法運(yùn)行時(shí)間更短,樣本提取特征準(zhǔn)確度達(dá)到99.99%。其重構(gòu)圖像與原始圖像的直方圖相似度達(dá)到85%,遠(yuǎn)高于攝屏圖像與原始圖像36%的相似度,同時(shí)消除了鏡頭畸變與縮放類摩爾紋。

    關(guān)鍵詞:圖像金字塔;圖像濾波;圖像重構(gòu)

    DOI: 10. 11907/rjdk.191806

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    中圖分類號(hào):TP317.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672-7800(2020)004-0234-04

    0 引言

    數(shù)碼相機(jī)通過(光)電荷耦合器件CCD/COMS感光矩陣接收光學(xué)鏡頭傳遞的影像,替代原有膠片相機(jī)的感光膠片位置,使圖像數(shù)字化得到長(zhǎng)足發(fā)展[1]。隨著科技進(jìn)步,數(shù)碼相機(jī)取代了傳統(tǒng)膠卷相機(jī)的壟斷地位,并搭載智能手機(jī),成為信息化時(shí)代標(biāo)志性產(chǎn)品之一[2]。同時(shí),顯示技術(shù)快速發(fā)展,LCD( Liquid Crystal Display)液晶顯示屏取代CRT顯示器(陰極射線顯像管)成為主流,作為主要電子輸出設(shè)備應(yīng)用廣泛,開創(chuàng)了顯示領(lǐng)域新時(shí)代。無論是主流的LCD、LED(Light Emitting Diode,發(fā)光二極管)液晶技術(shù),還是新興的DLP(Digital Light Processing)激光投影顯示技術(shù),均通過一個(gè)或多個(gè)微小的單元格組成像素,通過矩陣排布組成完整屏幕畫面。該特性被定義為屏幕分辨率,屏幕分辨率直接反映屏幕精密度[3]。相較于快速發(fā)展的數(shù)碼相機(jī)像素,主流計(jì)算機(jī)顯示器屏幕分辨率仍停留在原來規(guī)格上[4]。

    在日常生活中,用戶常直接利用數(shù)碼相機(jī)拍攝液晶屏幕畫面,獲取并傳遞屏幕畫面文字信息,尤其是被封裝的設(shè)備無法通過正常數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞将@得屏幕信息時(shí),往往通過數(shù)碼相機(jī)拍攝電子屏幕捕捉信息,該方法極大程度上便利了信息存儲(chǔ)與交流[5]。但數(shù)碼相機(jī)和電子屏幕的物理特性使攝屏圖像在場(chǎng)景拍攝時(shí)過采樣顯示器液晶結(jié)構(gòu),在屏幕輸出時(shí)又由于圖像過大而進(jìn)行下采樣,因此造成諸如相機(jī)標(biāo)定、空間轉(zhuǎn)化、摩爾紋、不同終端設(shè)備的圖像縮放等不可避免的問題[6-7]。

    在數(shù)碼相機(jī)采樣與電子圖像成像過程中,圖像信號(hào)頻率與采樣頻率失調(diào)引起的圖像失真現(xiàn)象引起了學(xué)者關(guān)注[8-9]。研究發(fā)現(xiàn)可通過光學(xué)處理幕去除LED顯示屏摩爾紋,即在LED顯示屏表面疊加一層光學(xué)處理幕,該幕由特定比例的特殊吸光材料與表面微珠透鏡涂層組成,通過光學(xué)處理幕放大顯示離散的LED發(fā)光點(diǎn),改善LED顯示屏表面物理結(jié)構(gòu),使LED顯示屏由點(diǎn)發(fā)光轉(zhuǎn)換成面發(fā)光,最終在光學(xué)處理幕表面形成連續(xù)的高清晰圖像,消除摩爾紋[10]。

    摩爾紋是由于不同物體之間發(fā)生波的干涉現(xiàn)象產(chǎn)生的,而波在干涉時(shí)受到頻率、振幅和方向等因素影響。因此可通過改變拍攝對(duì)象與感光元器件的空間頻率、振幅、距離和方向消除摩爾紋[11-12]。然而在數(shù)碼攝像上簡(jiǎn)單地改變相機(jī)角度、相機(jī)位置、焦點(diǎn)、鏡頭焦長(zhǎng)已不足以面面俱到,同時(shí)違背了產(chǎn)品智能化的設(shè)計(jì)理念。

    本文針對(duì)攝屏圖像的重構(gòu)算法與傳統(tǒng)圖像插值及超分辨率重構(gòu)的不同,提出基于尺度金字塔標(biāo)定的攝屏圖像重構(gòu)算法。該算法針對(duì)攝屏圖像的獨(dú)特性質(zhì),一方面通過先驗(yàn)的液晶屏幕物理結(jié)構(gòu),在濾波算法基礎(chǔ)上通過尺度金字塔提取圖像特征信號(hào)模型,進(jìn)而完成空間重構(gòu)[13-14];另一方面通過對(duì)相機(jī)采樣的先驗(yàn)知識(shí),利用改進(jìn)的插值算法,有效抑制物理結(jié)構(gòu)帶來的噪聲干擾,獲得色調(diào)還原度與細(xì)節(jié)保存較好的重構(gòu)圖像[15]。同時(shí)重構(gòu)圖像還可克服鏡頭畸變[16]和拍攝角度傾斜引起的相機(jī)標(biāo)定問題[17]。算法通過圖像直方圖相似度,可清晰、準(zhǔn)確地判別出重構(gòu)圖像的空間結(jié)構(gòu),并使顏色接近于被采樣圖像[18-19]。

    1 攝屏圖像形成與還原

    攝屏圖像的形成過程復(fù)雜,被采樣的攝屏圖像具體形成過程如圖1所示。首先原始圖像信息作為數(shù)字信號(hào)存儲(chǔ)于電子存儲(chǔ)設(shè)備中,通過顯示設(shè)備轉(zhuǎn)換為光信號(hào)輸出;然后在世界坐標(biāo)系中轉(zhuǎn)換為光信號(hào),使原始圖像信息與環(huán)境信息相交融,之后在轉(zhuǎn)化至相機(jī)坐標(biāo)系的過程中,又受相機(jī)采樣分辨率、光學(xué)效應(yīng)、白平衡等相機(jī)成像因素影響進(jìn)一步失真;最終再轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)存儲(chǔ)于數(shù)碼相機(jī)內(nèi)存中,形成本文描述的攝屏圖像[20]。

    通過拍攝屏幕獲取的目標(biāo)信息實(shí)際并不是攝屏圖像,而是在顯示設(shè)備輸出時(shí)的原始圖像。然而經(jīng)過圖1所示的復(fù)雜過程后,攝屏圖像與原始圖像已有顯著差異。首先是圖像尺寸和數(shù)據(jù)大小,目前主流的智能手機(jī)攝像頭已達(dá)到千萬像素,而主流的顯示攝屏依舊停留在1920*1080左右,當(dāng)僅對(duì)屏幕的一部分進(jìn)行采樣時(shí),其尺寸差異進(jìn)一步拉大,往往一張?jiān)谟?jì)算機(jī)內(nèi)存中幾KB壓縮格式的原始圖像經(jīng)過攝屏操作后,得到幾十MB大小的位圖格式的攝屏圖像;其次是圖像結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,相機(jī)采樣的實(shí)質(zhì)并非原始圖像,而是承載原始圖像光信號(hào)的液晶點(diǎn)矩陣,這使相機(jī)過采樣液晶點(diǎn)物理結(jié)構(gòu)信息,這些結(jié)構(gòu)形成了周期性高頻信號(hào)并在縮放過程中造成摩爾紋現(xiàn)象;最后受屏幕模式、相機(jī)模式、環(huán)境光等多種復(fù)雜因素的影響,使攝屏圖像與原始圖像之間的顏色產(chǎn)生極大失真。

    本文設(shè)計(jì)思路是通過解決空間結(jié)構(gòu)還原與顏色通道還原兩方面的問題,使攝屏圖像重構(gòu)還原接近原始圖像水平。算法流程如圖2所示。

    2 算法實(shí)現(xiàn)

    2.1 攝屏圖像與原始圖像的空間映射

    通過改進(jìn)尺度金字塔提取兩個(gè)方向的圖像高頻信號(hào)特征,利用兩個(gè)方向上的映射重組建立信號(hào)模型,在重構(gòu)圖像的具體過程中,先重構(gòu)圖像空間矩陣,再恢復(fù)像素值插值。

    在圖像空間重構(gòu)過程中,需計(jì)算從大小為m×m的原圖像g到大小為nxn的目標(biāo)圖像h的空間非線性映射φ。引人大小為mxn的過度圖像t,將映射φ拆解為從g到t的豎直方向映射φ1與從t到h的水平方向映射φ2。

    h=φ(g)=φ2(t)=φ2(φ1(g))

    (1)

    通過內(nèi)積操作,自適應(yīng)地增大高灰度值采樣點(diǎn)的權(quán)重,合理規(guī)避液晶點(diǎn)間隙帶來的顏色質(zhì)量干擾,同時(shí)削弱圖像分割引起空間映射的誤差。實(shí)際算法實(shí)現(xiàn)時(shí),內(nèi)積法計(jì)算前不需要先驗(yàn)區(qū)域的長(zhǎng)度T,可大幅降低算法時(shí)間復(fù)雜度。

    2.2 基于尺度金字塔的特征標(biāo)定

    如圖4所示,本文改進(jìn)的尺度金字塔不同于傳統(tǒng)圖像金字塔。算法保持一個(gè)方向尺度不變的情況下,構(gòu)建分辨率逐級(jí)降低的兩個(gè)圖像合集,通過低通濾波盡可能削弱相切方向的高頻信號(hào)干擾,從而將攝屏圖像的網(wǎng)狀特征信號(hào)分離成兩個(gè)相切方向的特征信號(hào),構(gòu)建液晶點(diǎn)區(qū)域與像素點(diǎn)的空間映射關(guān)系。

    如圖5所示,在攝屏圖像偏轉(zhuǎn)角度允許的范圍內(nèi),盡量壓縮圖像,通過圖像金字塔低通濾波算子削弱噪聲,以提取連續(xù)穩(wěn)定的圖像特征;然后,將特征信號(hào)模型恢復(fù)至原圖大小,獲得兩個(gè)相切方向的高頻信號(hào)模型,進(jìn)而完成空間映射的計(jì)算。

    受限制于特征條紋的偏轉(zhuǎn)角度限定,理論最優(yōu)狀態(tài)是圖像中特征條紋最大偏轉(zhuǎn)角度為45°,否則將由于過度下采樣造成待提取特征信號(hào)缺失。本文算法通過在圖像高頻信號(hào)的周期領(lǐng)域內(nèi)取灰度極小值點(diǎn),從而標(biāo)定液晶點(diǎn)間隙對(duì)應(yīng)的高頻特征信號(hào)。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    實(shí)驗(yàn)以50張分辨率為3 024*3 024且對(duì)應(yīng)原始圖像為525*525的攝屏圖像作為樣本集,其最大偏轉(zhuǎn)角度控制在10°以內(nèi)。如圖6所示,攝屏圖像通過本文重構(gòu)算法還原至原始圖像尺度,并消除了高頻噪聲干擾,直方圖相似度達(dá)到85%左右,遠(yuǎn)高于攝屏圖像和原始圖像36%的直方圖相似度與傳統(tǒng)縮放算法和原始圖像40%的直方圖相似度。如表1所示,實(shí)驗(yàn)利用各級(jí)尺度金字塔提取圖像特征,圖像收縮尺度越大,則過濾噪聲信號(hào)越明顯、識(shí)別度越精確,重構(gòu)圖像與原始圖像的直方圖相似度越高;但當(dāng)過度收縮時(shí),由于單一尺度收縮圖像使偏轉(zhuǎn)角度被過度放大,造成有效信號(hào)丟失。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文通過重構(gòu)攝屏圖像,使其尺寸和空間結(jié)構(gòu)達(dá)到原始圖像水平,不僅可解決攝屏類圖像分辨率過大的問題,同時(shí)基于空間映射的顏色通道插值恢復(fù)算法抑制了液晶點(diǎn)物理結(jié)構(gòu)帶來的噪聲干擾,消除了過采樣液晶點(diǎn)間隙形成的高頻周期信號(hào),從而避免了縮放后產(chǎn)生摩爾紋的問題。此外,圖像空間映射過程中對(duì)液晶點(diǎn)單元的標(biāo)定使重構(gòu)圖像嚴(yán)格按照顯示屏像素點(diǎn)逐行逐列排布,解決了圖像拍攝角度傾斜、相機(jī)鏡頭光學(xué)畸變等圖像偏轉(zhuǎn)問題。

    數(shù)碼相機(jī)與電子顯示屏的技術(shù)突破,通過拍攝屏幕獲取信息的方法愈加常見。本文算法將攝屏圖像重構(gòu)為實(shí)際需求的原始尺度圖像畫面,更貼近用戶實(shí)際需求,對(duì)封裝的電子顯示設(shè)備(如柜臺(tái)機(jī)、廣告屏)更具有現(xiàn)實(shí)意義與實(shí)用價(jià)值。

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    (責(zé)任編輯:江艷)

    作者簡(jiǎn)介:陳申渭(1994-),男,浙江理工大學(xué)信息學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、圖像處理;馬漢杰(1982-),男,博士,浙江理工大學(xué)信息學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、多媒體傳輸。本文通訊作者:馬漢杰。

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