多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期增強(qiáng)技術(shù)仿真

單 峰,姜 皖

(1. 安徽師范大學(xué)皖江學(xué)院,安徽 蕪湖 241008;2. 安徽師范大學(xué),安徽 蕪湖 241002)

1 引言

多幀動(dòng)畫視頻后期處理方法普遍應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)游戲、微電影等領(lǐng)域中[1]。當(dāng)前,視頻圖像后期處理技術(shù)隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與信息技術(shù)的發(fā)展而快速發(fā)展。動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理的主要目的是令視頻圖像更具包容性[2],這種包容性可通過圖像來展現(xiàn)[3]。

考慮多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理過程中圖像分辨率校對(duì)、對(duì)比度不足、邊緣模糊等問題導(dǎo)致圖像內(nèi)大量信息丟失的問題[4,5],研究一種能夠提升圖像質(zhì)量的方法極為重要。

圖像增強(qiáng)技術(shù)是一種依照特定需求凸顯圖像內(nèi)重要信息,削弱不重要信息的技術(shù)[6]。利用圖像增強(qiáng)技術(shù)可使原始低分辨率的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂懈叻直媛是液写罅坑行畔⒌膱D像?；诖?提出基于圖像增強(qiáng)技術(shù)的多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理方法,以提升視頻后期處理質(zhì)量。

2 基于圖像增強(qiáng)的多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像優(yōu)化

2.1 視頻后期處理流程設(shè)計(jì)

以相機(jī)拍攝圖像為對(duì)象,采用三維動(dòng)畫技術(shù)完成特技鏡頭的處理,并對(duì)鏡頭進(jìn)行剪輯,并對(duì)剪輯后的鏡頭完成圖像增強(qiáng)處理獲取高質(zhì)量完整的影片,同時(shí)將聲音與影片相結(jié)合,完成多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理。處理流程可劃分為三個(gè)不同環(huán)節(jié)[7],分別為前期準(zhǔn)備環(huán)節(jié)、實(shí)際拍攝環(huán)節(jié)、后期制作環(huán)節(jié),在前期準(zhǔn)備環(huán)節(jié)中要完成拍攝地點(diǎn)的選取,確定配設(shè)對(duì)象,并完成相機(jī)選擇。實(shí)際拍攝環(huán)節(jié)則為拍攝整體過程。后期制作環(huán)節(jié)為多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理的核心[8],該環(huán)節(jié)的主要工作是合成素材并對(duì)合成后的視頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,該環(huán)節(jié)直接影響多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像展示效果。

如圖1所示。

圖1 多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理流程圖

2.2 視頻圖像增強(qiáng)處理

2.2.1 圖像平滑處理技術(shù)

選取具有較強(qiáng)實(shí)用性的圖像平滑處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理過程中的視頻圖像降噪處理[9]。圖像的平滑可分為兩個(gè)方面,分別為頻域平滑處理與空域平滑處理。

1)頻域平滑

一般情況下,視頻圖像頻域內(nèi)的噪音表示視頻圖像內(nèi)的高頻分量[10],可通過圖像的低通濾波方法實(shí)現(xiàn)圖像平滑處理。通過傅里葉變換方法以及小波變換,結(jié)合DCT變換方法,實(shí)現(xiàn)頻域圖像的增強(qiáng)。將視頻圖像由空間變換至頻域,完成平滑處理后對(duì)所得的結(jié)果實(shí)施反變換,由此完成視頻圖像頻域平滑處理。設(shè)定f(x,y)為初始視頻函數(shù),對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換,結(jié)果表示為F(u,v),對(duì)其進(jìn)行頻域平滑處理,即利用合理的濾波器H(u,v)處理F(u,v)的內(nèi)部頻譜成分,基于此采用逆傅里葉變換得到增強(qiáng)后圖像,表示為g(x,y)。視頻圖像頻域平滑處理流程如圖2所示。

視頻圖像頻域平滑處理過程中使用的低頻濾波器通常為理想低通濾波器。用D0表示傅里葉平面上理想低通濾波器離開原點(diǎn)的截止頻率,則通過式(1)可描述理想低通濾波器的傳遞函數(shù)

(1)

由于視頻圖像高頻成分中邊緣信息較多[11],導(dǎo)致圖像視頻的平滑處理過程易于出現(xiàn)邊緣信息損失,令視頻圖像出現(xiàn)邊緣模糊的問題。

為解決該問題,與傳統(tǒng)平滑處理中使用的低通濾波器相比,本文選擇Butter worth低通濾波器。式(2)為n階Butter worth低通濾波器的傳遞函數(shù)

(2)

Butter worth低通濾波器的主要優(yōu)勢(shì)為連續(xù)性衰減,由此在利用其進(jìn)行視頻圖像頻域平滑處理時(shí)刻顯著改善視頻圖像邊緣信息模糊的問題。

2)空域平滑

對(duì)視頻圖像進(jìn)行空域平滑處理時(shí)通常采用模板操作計(jì)算鄰域,通過視頻圖像自身像素點(diǎn)與鄰域點(diǎn)的值約定平滑處理后視頻圖像的像素點(diǎn)值。用N×N表示f(x,y)內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)量,用g(x,y)表示平滑處理后的圖像,用S、Wm,n和M分別表示預(yù)先設(shè)定的模板窗口、模板矩陣和模板矩陣系數(shù),則需滿足式(3)條件

(3)

視頻圖像空域平滑處理過程中選用box模板,即對(duì)處理的像素點(diǎn)與其附近的8個(gè)像素點(diǎn)實(shí)施平均處理,由此消除變異像素點(diǎn),降低圖像內(nèi)包含的噪聲干擾。利用box模板進(jìn)行視頻圖像空域平滑處理過程中最大限度上提升了鄰接像素點(diǎn)的功能,但也具有一定約束條件,即該模板忽略像素點(diǎn)方位對(duì)視頻圖像產(chǎn)生的影響,導(dǎo)致復(fù)雜圖像平滑處理的效果未達(dá)到需求。高斯模板的應(yīng)用可改善上述問題,利用該模板進(jìn)行視頻圖像空域平滑時(shí),距離被處理點(diǎn)越近,加權(quán)系數(shù)越大,因此適用于復(fù)雜視頻圖像的空域平滑處理。

2.2.2 直方圖均衡

對(duì)視頻圖像進(jìn)行平滑處理后會(huì)導(dǎo)致視頻圖像的邊緣清晰度下降,這主要是因?yàn)槠交幚磉^程需經(jīng)過均分或積分運(yùn)算。為提升視頻圖像的邊緣清晰度,對(duì)平滑處理后的視頻圖像進(jìn)行直方圖均衡處理。

直方圖均衡技術(shù)可將輸入視頻圖像的灰度級(jí)直方圖映射為均勻直方圖,通過擴(kuò)展視頻圖像內(nèi)不同像素值的動(dòng)態(tài)范圍,令較暗的像素更暗,并保障較亮的像素不變。直方圖均衡化處理是以直方圖均衡中使用完全圖像的直方圖變換為基礎(chǔ),獲取視頻圖像的均勻直方圖。設(shè)定平滑處理后視頻圖像g(x,y)的一個(gè)灰度級(jí)隨機(jī)變量為r,其具有連續(xù)性特征,在閉合區(qū)間[0,1]內(nèi),r值為0時(shí),表示該灰度級(jí)為白色,r值為1時(shí),表示該灰度級(jí)為黑色。用式(4)表示制定區(qū)間的任意r形式變換

s=T(r)

(4)

式(4)表示平滑處理后的視頻圖像內(nèi)各像素r通過變換T轉(zhuǎn)變?yōu)閟級(jí)。式(4)這一過程中,變換T需滿足:條件1:T(r)處于[0,1]之間;條件2:T(r)為單值函數(shù),且在[0:1]區(qū)間內(nèi)單調(diào)提升。通過上述兩個(gè)條件可確保函數(shù)與像素灰度值的允許范圍相同,且保留視頻圖像由黑至白的灰度級(jí)次序。

利用式(5)可以表示由s至r的逆變換

r=T-1(s)

(5)

設(shè)定Pr(r)為視頻圖像的概率密度函數(shù),Ps(s)為轉(zhuǎn)變后視頻圖像的概率密度函數(shù)。根據(jù)概率論原理,假設(shè)在Pr(r)和Ps(s)已知的條件下,T-1(s)符合條件2,則式(6)可表示變換灰度級(jí)概率密度的函數(shù)

(6)

若變換為

(7)

用變量i表示平滑處理后視頻圖像內(nèi)各像素的灰度值,針對(duì)L級(jí)圖像,在i=0至L=1的條件下,hist[i]=hist[i]+1…。

根據(jù)直方圖陣列,確定直方圖的積累頻率

histcf[i]=hiscft[i-1]+histcf[i]

(8)

由此獲取均衡直方圖

(9)

式(9)內(nèi),L和N2分別表示圖像灰度級(jí)的數(shù)量和在N×N的視頻圖像內(nèi)像素的數(shù)量,針對(duì)每個(gè)灰度值i,利用eqhist[i]取代灰度值i,eqhist表示包含新映射的灰度值。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證本文所提多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期增強(qiáng)方法的實(shí)際應(yīng)用性能,選取某影視公司當(dāng)前制備的動(dòng)畫模糊視頻為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,采用本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行后期處理,所得結(jié)果如下。

3.1 圖像增強(qiáng)效果對(duì)比

在實(shí)驗(yàn)對(duì)象中隨機(jī)選取一幀視頻圖像,采用本文方法進(jìn)行增強(qiáng)處理,對(duì)比原始圖像與本文方法增強(qiáng)處理后的圖像,結(jié)果如圖3所示。

圖3 本文方法圖像增強(qiáng)效果

對(duì)比圖3(a)與圖3(b)得到,由于拍攝時(shí)間、攝影設(shè)備與拍攝過程中光照等問題影響,研究對(duì)像中所選的視頻幀圖像整體較為模糊。采用本文方法進(jìn)行增強(qiáng)處理后,所選視頻幀圖像整體與局部的對(duì)比度均有顯著提升,且圖像過度不突兀,圖像細(xì)節(jié)刻畫的更為精確,由此說明本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)圖像增強(qiáng)功能。

為進(jìn)一步說明本文方法對(duì)視頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的性能優(yōu)勢(shì),利用2種文獻(xiàn)方法作為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組,與所提方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。選取文獻(xiàn)[6]提出基于Retinex理論的低照度圖像增強(qiáng)方法和文獻(xiàn)[7]提出基于直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的改進(jìn)方法,分別采用兩種對(duì)比方法對(duì)圖3(a)所示原始圖像進(jìn)行處理,并對(duì)比兩種對(duì)比方法處理結(jié)果與圖3(b)中本文方法處理結(jié)果。

圖4所示為兩種對(duì)比方法對(duì)圖3(a)中所示原始圖像的處理結(jié)果。對(duì)比圖3(b)和圖4可得,文獻(xiàn)[6]方法能夠整體提升原始圖像亮度,但無法提升局部細(xì)節(jié)區(qū)域?qū)Ρ榷取Ｎ墨I(xiàn)[7]方法在提升原始圖像整體對(duì)比度的同時(shí),模糊問題沒有徹底解決,部分細(xì)節(jié)內(nèi)容丟失。由此可知,相較于兩種對(duì)比方法,本文方法處理后的圖像質(zhì)量更高。

3.2 對(duì)比評(píng)價(jià)

當(dāng)前普遍使用的多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理評(píng)價(jià)方法主要可分為兩種:主觀評(píng)價(jià)(主觀評(píng)價(jià))與客觀評(píng)價(jià)。因此在進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)時(shí),分別從這兩方面出發(fā),對(duì)比本文方法與對(duì)比方法對(duì)于多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理的結(jié)果。

3.2.1 主觀評(píng)價(jià)

主觀評(píng)價(jià)是基于人眼的直觀感受評(píng)價(jià)多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理結(jié)果。在主觀評(píng)價(jià)過程中,選取8位相關(guān)領(lǐng)域的專家作為評(píng)價(jià)人員,基于評(píng)價(jià)人員的視覺感知對(duì)本文方法與對(duì)比方法的處理結(jié)果實(shí)施評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)由10—1依照1的梯度由高至低高壓劃分為10個(gè)等級(jí),分?jǐn)?shù)越高表示研究對(duì)象處理效果越好。不同方法主觀評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)如圖5所示。

圖5 主觀評(píng)價(jià)結(jié)果

分析圖5得到,本文方法主觀評(píng)價(jià)結(jié)果約為8.2分,與文獻(xiàn)[6]方法相比提升1.1分,與文獻(xiàn)[7]方法相比提升1.2分。由此說明本文方法對(duì)研究對(duì)象后期處理效果最好。

3.2.2 客觀評(píng)價(jià)

主觀評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)結(jié)果雖然具有權(quán)威性,但存在受個(gè)人主觀因素影響顯著的問題,為增強(qiáng)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性,采用客觀評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)三種方法對(duì)研究對(duì)象的后期處理結(jié)果?？陀^評(píng)價(jià)方法以信息熵與對(duì)比度提升指數(shù)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo),兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體計(jì)算公式如下:

(10)

式(10)內(nèi),Pi表示灰度值i出現(xiàn)的概率。

(11)

式(11)內(nèi),CF和C0分別表示不同方法處理后研究對(duì)象內(nèi)圖像的對(duì)比度和不用方法處理前研究對(duì)象內(nèi)圖像的對(duì)比度,Gmax和Gmin分別表示區(qū)域內(nèi)像素值上限和像素值下限。

不同方法客觀評(píng)價(jià)結(jié)果如圖6所示。

分析圖6(a)得到,本文方法的信息熵與對(duì)比方法相比顯著提升,由此說明本文方法中包含的更多的有效信息。分析圖6(b)得到,本文方法在圖像對(duì)比度提升指數(shù)上略高于兩種對(duì)比方法說明本文方法處理后的研究對(duì)象對(duì)比度更高,圖像最容易辨識(shí)。綜合圖5與圖6中本文方法對(duì)對(duì)比方法的評(píng)價(jià)結(jié)果可知本文方法更適用于視頻動(dòng)畫后期處理,具有較高的推廣價(jià)值。

4 結(jié)論

本文研究提出新的多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像增強(qiáng)處理方法,設(shè)計(jì)多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期流程,并利用圖像平滑處理技術(shù)與直方圖均衡

技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文方法能夠有效提升多幀動(dòng)畫模糊視頻圖像后期處理質(zhì)量,令圖像中包含更多的有效信息。