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    影像與圖形融合的視覺信息可視化傳達(dá)仿真

    2021-11-19 08:17:56欒黎荔
    計(jì)算機(jī)仿真 2021年10期
    關(guān)鍵詞:均方圓環(huán)可視化

    欒黎荔

    (湖北工業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,湖北 武漢 430068)

    1 引言

    視覺信息可視化是圖像處理中的一個(gè)重要內(nèi)容,將信息轉(zhuǎn)化為可視化的階段是一個(gè)尤為復(fù)雜的設(shè)計(jì)過程。信息可視化可以在多方面促進(jìn)人們了解和掌握多種復(fù)雜數(shù)據(jù)或圖像,采用高效的視覺表達(dá)手段,使用戶完成對(duì)數(shù)據(jù)的讀取和識(shí)別,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)所期望有效信息的獲取,然而在獲取信息的過程中,通過可視化的方式,可以很大程度上減輕海量信息給用戶造成的壓力。

    影像與圖形是兩種不同形態(tài)的個(gè)體,會(huì)展現(xiàn)出與眾不同的視覺感受。將兩者融合后可以呈現(xiàn)出嶄新的感官效果。在信息交互的傳達(dá)時(shí)代,影像與圖形的融合能夠作為傳達(dá)信息的重要載體,是具備某種特定信息的視覺形象。圖形是對(duì)現(xiàn)實(shí)事物簡(jiǎn)化形態(tài),是人為創(chuàng)造,是虛假的,不僅能夠表達(dá)真實(shí)世界中存在的事物,對(duì)于其它不存在的事物也能夠抽象的進(jìn)行視覺化表達(dá)。但在視覺信息可視化傳達(dá)過程中很容易出現(xiàn)圖像過于復(fù)雜和效率較低等問題。

    朱立霞等人[1]提出一種基于時(shí)間序列的螺旋圖可視化方法,即可以將多個(gè)階段的數(shù)據(jù)同時(shí)展示在一個(gè)平面空間內(nèi),還能夠在有限的空間內(nèi)展示任意時(shí)長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。首先將狀態(tài)圓環(huán)上的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類,然后在相鄰的狀態(tài)圓環(huán)之間設(shè)置虛擬綁定圓環(huán),通過邊綁定的函數(shù)將狀態(tài)圓環(huán)上的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到其對(duì)應(yīng)的虛擬綁定圓環(huán)上。最后在狀態(tài)圓環(huán)與其對(duì)應(yīng)的虛擬綁定圓環(huán)之間繪制Bézier曲線,在虛擬綁定圓環(huán)與虛擬綁定圓環(huán)之間繪制螺旋線,從而實(shí)現(xiàn)邊綁定的效果。仿真結(jié)果表明:該方法能夠有效地對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,并能有效地緩解視覺雜亂的問題。

    孟令愚等人[2]提出一種基于電網(wǎng)信息三維可視化系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理。首先通過MongoDB技術(shù)、B/S技術(shù),通過數(shù)據(jù)讀取和改寫使其具有伸縮性能,能夠?qū)崟r(shí)處理數(shù)據(jù)。然后建立三維可視化平臺(tái),能夠從多方面提高資源搜索效率與空間的規(guī)劃管理。在三維可視化過程中,要重點(diǎn)關(guān)注設(shè)備管理三維化,一方面要提升設(shè)備上下架效率;另一方面要增加故障告警管理可視化程度,同時(shí)注重其機(jī)柜使用效率統(tǒng)計(jì)可視化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能夠提升數(shù)據(jù)集成的性能,使數(shù)據(jù)達(dá)到可視化傳達(dá)。

    上述兩種方法容易產(chǎn)生圖像失真率較高,對(duì)比度較低的現(xiàn)象,很難體現(xiàn)出圖像的具體結(jié)構(gòu)特征,圖像可視化傳達(dá)效果較差。本文所提方法將影像與圖形融合進(jìn)行融和,能夠合理處理畫面扭曲的現(xiàn)象。采用映射處理方式,將三維信息轉(zhuǎn)換成平行光模式下的成像效果,所得圖像質(zhì)量更高,能夠體現(xiàn)出細(xì)節(jié)特征,從而實(shí)現(xiàn)視覺信息可視化。

    2 影像與圖形融合

    影像與圖形這兩個(gè)元素獨(dú)立且兼容,兩者融合在一起,能夠給人們展現(xiàn)出一場(chǎng)與眾不同的視覺盛宴。被普遍應(yīng)用于廣告宣傳片和海報(bào)當(dāng)中,來增加宣傳內(nèi)容的視覺效果,并且十分吸引觀看者的眼球,增加視覺沖擊效果。

    通過融合不同來源的影像數(shù)據(jù),并將其充分利用,這兩個(gè)元素同時(shí)出現(xiàn)在一副畫面中,并且都保留了各自的主要特點(diǎn),在視覺上或者意象上具有關(guān)聯(lián)性[3]。綜合考慮影像與圖形兩者在融合時(shí)所耗費(fèi)的時(shí)間與成本,故運(yùn)用IHS變換方法與Brovery融合方法相結(jié)合的方式進(jìn)一步完成融合。

    2.1 IHS變換與Brovery融合

    IHS變換方式主要是通過多光譜影像的變換來實(shí)現(xiàn)的。首先獲取到I、H、S這其中的分量,然后根據(jù)黑白影像反復(fù)變換對(duì)多光譜影像I分量實(shí)施處理,通過黑白銳化的形式來突出融合后的圖像分辨率。能夠在一定程度上保存住其中的具體細(xì)節(jié)特征。

    在為解決IHS進(jìn)行變換時(shí)較為費(fèi)時(shí)且效率較低的問題[4],提出一種快速IHS變換方法,其表達(dá)式為

    (1)

    其中,δ=P-I,I=(R0+G0+B0)/3,P代表黑白影像的灰度值,R0、G0以及B0代表色彩影像的不同波段,Rnew、Gnew以及Bnew代表完成融合后的圖像。

    通過均值標(biāo)準(zhǔn)差實(shí)施歸一化處理[5],得出表達(dá)式即

    (2)

    其中,P′代表配準(zhǔn)結(jié)束后的高分辨率黑白影像,P代表未配準(zhǔn)時(shí)的高分辨率黑白影像,μHRP代表未配準(zhǔn)時(shí)的影像均值,σHRP代表未配準(zhǔn)時(shí)的方差,σLRI代表未配準(zhǔn)時(shí)較低分辨率的I均值,μLRI代表未配準(zhǔn)時(shí)低分辨率的I分量方差。

    Brovery融合完成后的影像方式主要根據(jù)較高分辨率的色彩影像和多光譜影像共有的波普區(qū)間為基礎(chǔ)[6],其表達(dá)式為

    (3)

    式中,R0、G0以及B0所描述的是色彩影像的不同波段,P所描述的是黑白影像。

    2.2 兩者相結(jié)合的融合方法

    針對(duì)多光譜影像與黑白影像融合后會(huì)出現(xiàn)光譜特性扭曲嚴(yán)重的現(xiàn)象。δ能夠決定在融合完成后影像的光譜扭曲程度,若P和所蘊(yùn)含的光譜信息距離十分貼近情況下,其差值只作為空間結(jié)構(gòu)信息,那么在影像與圖形融合之后避免了生成較大的光譜扭曲現(xiàn)象[7]。運(yùn)用合成后的Inew分量,需符合以下公式即

    min{(P-Inew)+(Inew-I)}

    (4)

    其中,Inew=(P-Inew)/2。當(dāng)Inew分量接近I過程中,P-Inew的數(shù)值將呈現(xiàn)增漲趨勢(shì),很容易導(dǎo)致空間分辨率出現(xiàn)較低的現(xiàn)象。當(dāng)Inew分量接近R過程中,Inew-I的數(shù)值將呈現(xiàn)增漲趨勢(shì),光譜扭曲程度也會(huì)隨之增大,光譜扭曲程度也會(huì)隨之增大?;诖嗽O(shè)置出調(diào)節(jié)值t,若1≤t<∞,那么Inew=I。若t→+∞,那么Inew=P。根據(jù)合理調(diào)節(jié)t因子的數(shù)值,獲取到完美的融合結(jié)果[8]。

    隨后對(duì)上述公式進(jìn)行改進(jìn),得出其表達(dá)式為

    1≤t<+∞

    (5)

    從式(5)中可得出,在t=1情況下,代表Brovery融合方式,在t→+∞情況下,則代表IHS變換方式,根據(jù)調(diào)節(jié)值t進(jìn)一步操控兩種方式間的變化。

    綜上所述,通過適當(dāng)改變其數(shù)值,進(jìn)一步增強(qiáng)兩者之間的對(duì)比度,突出主體和客體的分別,對(duì)所表達(dá)的具體內(nèi)容予以傳達(dá),讓整個(gè)畫面富含美感。

    3 視覺信息可視化傳達(dá)

    通過人眼視覺成像原則,采用映射操作,將ToF相機(jī)錐形區(qū)域中任意點(diǎn)投影到背景區(qū)域內(nèi),并需要保存其深度信息,從而把三維信息還原成平行光模式下的成像效果,進(jìn)一步達(dá)到人眼視覺效果[9]。設(shè)計(jì)出幾何映射模型,如圖1所示。

    圖1 幾何映射模型

    將圖形在空間內(nèi)的點(diǎn)全部映射至間隔相機(jī)小孔是d的ω平面當(dāng)中,f表示為焦距,ToF相機(jī)當(dāng)作小孔成像模型,因此在ω圖形平面和ω′圖形平面內(nèi)只差距一個(gè)相乘系數(shù)f/d?;谝曈X映射的幾何模型從圖2中展現(xiàn)。

    圖2 視覺映射幾何模型

    其中C點(diǎn)所描述的是模型的小孔,B點(diǎn)所描述的是空間內(nèi)的任意點(diǎn)[10]。依據(jù)三維TOF采集到數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息,并獲取到與B點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的各個(gè)坐標(biāo)系的維系信息(x1,y1,r1)。設(shè)置d代表歐式距離基礎(chǔ)上描述的深度信息,即d(CB)=r1。M為B在VA上進(jìn)行映射,N為B在UA上進(jìn)行映射。設(shè)置∠ACB=∠α,∠MAB=∠β?!夕滤枋龅氖荁AC和UAC之間的二面角。

    依據(jù)圖2能夠獲得以下公式即

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    為了達(dá)到視覺的舒適性,需要在藝術(shù)圖像的空間布局上合理規(guī)劃,突出層次感,并保留其特點(diǎn)不丟失。需要將空間內(nèi)各個(gè)點(diǎn)都映射到距離相機(jī)l(m)與光軸平行的平面ω中,然后在平面中建立坐標(biāo)系,原點(diǎn)同樣為平面與光軸的交點(diǎn),坐標(biāo)軸與圖像水平,垂直軸平行[11]。具體內(nèi)容如圖3所示。

    圖3 視覺映射幾何模型內(nèi)組成的相似三角形

    從視覺映射幾何模型內(nèi)組成的相似三角形,可得出其表達(dá)式為

    d(A′B′)=ltanα/cosα

    (10)

    (11)

    (12)

    在此基礎(chǔ)上又得出式(17)為

    (13)

    根據(jù)上述式(11)能夠獲得公式為

    (14)

    在三維相機(jī)灰度圖像坐標(biāo)系中的各個(gè)像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)深度信息實(shí)施相對(duì)變換[12]。故能夠把空間點(diǎn)內(nèi)的坐標(biāo)全部映射到ω的坐標(biāo)系中。

    視覺信息可視化的作用在于通過圖形化手段進(jìn)行清晰,有效的信息傳遞。取得美學(xué)形式和功能之間的平衡,從而創(chuàng)造出一些華麗的可視化圖表。

    4 仿真結(jié)果分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    為證明所提方法可行性,需要對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),在Windows10環(huán)境下構(gòu)建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),2.93GHZ處理器,48.0G內(nèi)部?jī)?chǔ)存空間,64為Windows10教育版。實(shí)驗(yàn)圖像來源于艾瑞數(shù)據(jù)庫(kù),并將實(shí)驗(yàn)圖像的大小設(shè)置為188×188的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)圖像。

    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    直方圖對(duì)于增強(qiáng)的像素不加選擇,所以在增強(qiáng)的過程中,有可能降低圖像中有用信號(hào)的對(duì)比度,使得變換后圖像的灰度級(jí)減少,圖像細(xì)節(jié)消失。因而對(duì)所提方法映射前后直方圖進(jìn)行對(duì)比。

    由圖4可以看出,圖(b)英文字母要比原始圖像矩形框內(nèi)字母清晰度較高,說明在細(xì)節(jié)處直方圖均衡化得到了增強(qiáng)。整張圖片的平均亮度得到了提升,對(duì)比度得到了增強(qiáng)。原始圖像的直方圖有尖峰的,經(jīng)過映射后,尖峰消失,增加了圖像中有用信號(hào)的對(duì)比度。主要原因在于本文方法把三維信息還原成平行光模式下的成像效果,進(jìn)一步達(dá)到人眼視覺效果。

    圖4 直方圖增強(qiáng)仿真圖

    由圖5可以看出,原始圖像較暗,無法準(zhǔn)確觀測(cè)圖像細(xì)節(jié),相比于文獻(xiàn)方法,所提方法人眼直接看到的信息含量增多,圖片整體光澤度上升。

    圖5 仿真測(cè)試對(duì)比圖

    (15)

    從表1中能可知,所提方法的峰值信噪比較高,證明圖像質(zhì)量檢測(cè)精度高,較好地保留可視化圖像細(xì)節(jié)信息,并有效地提升了視覺信息可視化傳達(dá)與識(shí)別質(zhì)量。

    表1 峰值信噪比值對(duì)比

    如果峰值信噪比的值變大,則圖像的對(duì)比度增強(qiáng)并且在一定程度上絕對(duì)均方亮度誤差減小。均方誤差(MSE)表達(dá)式如下

    (16)

    式中,f表示輸入圖像,G表示輸出圖像,M和N表示圖像的行數(shù)以及列數(shù)。

    絕對(duì)均方亮度誤差用來衡量圖像亮度保持的程度,AMBE值越小圖像亮度維持效果越好;模糊熵越大表示圖像質(zhì)量越高。其中,絕對(duì)均方亮度誤差被定義成如下形式

    AMBE=|Meanf-MeanG|

    (17)

    式中,Meanf表示輸入圖像的均值,MeanG表示輸出圖像的灰度均值。

    從表2中可得出,相比其它方法,所提方法的均方誤差、均方亮度誤差以及模糊熵均滿足條件,融合處理后的圖像視覺信息顯著性提高,所得圖像信息質(zhì)量更優(yōu)質(zhì)。主要原因在于所提方法將ToF相機(jī)錐形區(qū)域中任意點(diǎn)投影到背景區(qū)域內(nèi),并需要保存其深度信息,從而把三維信息還原成平行光模式下的成像效果,進(jìn)一步增強(qiáng)了人眼視覺效果。

    表2 影像與圖形融合后的評(píng)價(jià)指標(biāo)

    5 結(jié)論

    針對(duì)視覺信息可視化傳達(dá)效果較差問題,運(yùn)用所提方法,首先將IHS變換法和Brovery融合法相結(jié)合,運(yùn)用調(diào)節(jié)值合理調(diào)節(jié)兩者的對(duì)比度,使畫面更加和諧。然后采用映射方式將空間內(nèi)的全部點(diǎn)都映射到距離相機(jī)和光軸平行的平面中,在平行光模式下完成圖像成像,從而達(dá)到有效的信息傳遞。仿真結(jié)果表明:所提方法逼近人類視覺效果,峰值信噪比較高,證明圖像質(zhì)量檢測(cè)精度高,較好地保留可視化圖像細(xì)節(jié)信息,且均方誤差、均方亮度誤差以及模糊熵均滿足條件。

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