武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李志田

摘 要： 針對傳統(tǒng)增強(qiáng)系統(tǒng)一直存在效率低、效果不佳的問題，提出基于中心環(huán)繞法優(yōu)化Retinex增強(qiáng)模型的武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在圖像空間域上，通過均值濾波法對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行去噪處理，采用梯度算子求出能夠反映武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像的梯度向量，并在圖像的空間域上采用微分算子對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行銳化處理。以此為基礎(chǔ)，采用SSR算法進(jìn)行求解、加權(quán)，獲取武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像中準(zhǔn)確的非顯著性區(qū)域，引入中心環(huán)繞法對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行估計(jì)，引入Retinex增強(qiáng)模型對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用該設(shè)計(jì)系統(tǒng)的增強(qiáng)效率、增強(qiáng)效果均要優(yōu)于傳統(tǒng)增強(qiáng)系統(tǒng)，具有一定優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞： 武術(shù)運(yùn)動動作； 三維圖像； 非顯著性區(qū)域； 自適應(yīng)； 增強(qiáng)系統(tǒng)； 均值濾波

中圖分類號： TN911.73?34； TP91 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）13?0056?05

Abstract： Since the traditional enhancement system has the problems of low efficiency and poor effect， the design of non?salient region adaptive enhancement system of Wushu motion 3D image is proposed， which is based on center?surround method to optimize the Retinex enhancement model. In the spatial domain of the image， the mean value filtering method is used to denoise the Wushu motion 3D image. The gradient operator is used to determine the gradient vector which can reflect the Wushu motion 3D image. The differential operator is used to sharpen the Wushu motion 3D image in the spatial domain. On this basis， the SSR algorithm is used to solve， weight and acquire the accurate non?salient regions in Wushu motion 3D image. The center?surround method is introduced to estimate the Wushu motion 3D image. The Retinex enhancement model is introduced to perform the adaptive enhancement for the non?salient region of Wushu motion 3D image. The experimental results show that the designed system is superior to the traditional enhancement system in the aspects of enhancement efficiency and enhancement effect， and has a certain advantages.

Keywords： Wushu movement； three?dimensional image； non?saliency region； adaption； enhancement system； mean value filtering

0 引 言

武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像已經(jīng)發(fā)展為圖像研究領(lǐng)域中一個非常活躍的研究課題[1?2]，每種武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像都有其固定的特征，他們位于武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像中的某一點(diǎn)，但由于存在很多不定因素干擾，使得武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像存在非顯著性區(qū)域[3?5]，增加了對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像研究的難度，而對其非顯著性區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)，是解決武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域研究過難最有效的方法[6]，成為很多學(xué)者研究的重點(diǎn)。

文獻(xiàn)[7]提出基于小波變換的武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)方法，該方法將圖像轉(zhuǎn)到HSV空間，并利用離散小波變換對圖像進(jìn)行子帶分析。再利用雙邊濾波對圖像進(jìn)行快速估計(jì)與去除，降低圖像的非顯著性，自動對圖像非顯著性區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)，但該方法存在增強(qiáng)效果差的問題。文獻(xiàn)[8]提出基于人工魚群與粒子群混合的圖像非顯著性自適應(yīng)增強(qiáng)方法，該方法通過將人工魚群與粒子群算法混合隊(duì)圖像進(jìn)行非線性增強(qiáng)參數(shù)優(yōu)化尋優(yōu)，避免出現(xiàn)區(qū)域增強(qiáng)不全面的問題，該方法有較高的自適應(yīng)性，但容易陷入局部最優(yōu)，收斂速度慢的問題。文獻(xiàn)[9]提出基于混合蛙跳優(yōu)化的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法，該方法利用混合蛙跳算法中部分信息交換和全部信息交換的尋優(yōu)機(jī)制，自動搜索最佳灰度變換參數(shù)，得到一條最佳灰度變換曲線，實(shí)現(xiàn)圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)處理，但是該方法忽略了圖像背景對目標(biāo)的影響，存在細(xì)節(jié)部分信息保留不夠全面的問題。

針對上述問題，本文提出基于中心環(huán)繞法優(yōu)化Retinex增強(qiáng)模型的武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)系統(tǒng)。

1 武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像處理

1.1 去噪處理

本文設(shè)計(jì)的武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)系統(tǒng)，重點(diǎn)設(shè)計(jì)其軟件部分。在進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)前，需要對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行去噪和銳化處理，在現(xiàn)實(shí)生活中，對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行采集時(shí)，一般會因?yàn)橐环N或幾種因素，使得武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像采集設(shè)備形成的圖像包含一定的噪聲[10]，影響圖像的質(zhì)量，增加非顯著性區(qū)域面積，降低圖像質(zhì)量，因此，需要對武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像進(jìn)行去噪處理。在圖像空間域上，通過均值濾波法進(jìn)行去噪處理。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文方法在武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域增強(qiáng)方面的有效性及可行性，設(shè)計(jì)了對比實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。將本文系統(tǒng)與混合蛙跳優(yōu)化法、小波變換增強(qiáng)系統(tǒng)進(jìn)行了對比分析。在每組實(shí)驗(yàn)中，為了保證圖像增強(qiáng)的同時(shí)，進(jìn)一步增加方法的時(shí)間效率，對每一個武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像選用其鄰近的圖像為研究對象進(jìn)行增強(qiáng)。

實(shí)驗(yàn)1：增強(qiáng)處理效果對比實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文方法在武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域增強(qiáng)方面的有效性及可行性，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比分析，結(jié)果如圖1所示。

從圖1可以看出，采用本文方法在自適應(yīng)增強(qiáng)方面較傳統(tǒng)增強(qiáng)系統(tǒng)的處理效果較好，傳統(tǒng)方法增強(qiáng)后圖像出現(xiàn)失真的情況，本文方法增強(qiáng)后圖像較為自然，細(xì)節(jié)更為清晰，更具有優(yōu)勢。

實(shí)驗(yàn)2：魯棒性對比實(shí)驗(yàn)

在實(shí)驗(yàn)中，選擇空間序列和標(biāo)準(zhǔn)序列，采用3×3的統(tǒng)一掩模進(jìn)行增強(qiáng)處理，對每個圖像進(jìn)行2倍采樣處理，由于武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像具有一定的噪聲，因此實(shí)驗(yàn)以噪聲水平為基準(zhǔn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。實(shí)驗(yàn)在不同噪聲級別下，將混合蛙跳優(yōu)化法、小波變換增強(qiáng)法與本文增強(qiáng)方法進(jìn)行對比，以PSNR和MSSIM為指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，對比曲線圖如圖2，圖3所示。

由圖2，圖3可知，相比于混合蛙跳優(yōu)化法和小波變換增強(qiáng)法，本文方法無論在任何噪聲級別下，均具有更高的PSNR和MSSIM值，并且隨著噪聲級別的增大，優(yōu)勢更為明顯，PSNR指標(biāo)依然保持在36.66 dB以上，MSSIM指標(biāo)保持在0.84以上。相比其他比較方法中的最優(yōu)者，本文方法在PSNR指標(biāo)方面平均提升了5%，在MSSIM指標(biāo)方面平均提升了4%。由此說明本文方法具有較好的增強(qiáng)性能，魯棒性較高。

4 結(jié) 論

針對傳統(tǒng)增強(qiáng)系統(tǒng)一直存在效率低、效果不佳的問題，本文提出基于中心環(huán)繞法優(yōu)化Retinex增強(qiáng)模型的武術(shù)運(yùn)動動作三維圖像非顯著性區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文方法時(shí)，其增強(qiáng)效率、增強(qiáng)效果等均要優(yōu)于傳統(tǒng)增強(qiáng)方法，具有一定優(yōu)勢。

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