基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的圖像處理技術(shù)研究

楊 璐

（南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院 江蘇 南京 210000）

1 引言

以往二維圖形只能顯示正面的投影，但如今隨著數(shù)字化社會(huì)的不斷進(jìn)步，一種新型技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，即利用三維模型對(duì)圖形進(jìn)行立體化處理，也就是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)對(duì)圖像本身進(jìn)行投影處理[1]。這與以前的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架相比，其校正精度是很高的，被廣泛應(yīng)用于處理圖像的過(guò)程中。

2 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)

2.1 圖像處理步驟

若要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)處理圖像，第1個(gè)步驟就是分析圖像，并得到圖像的詳細(xì)數(shù)據(jù)，最終獲得要處理的圖像信息。圖像進(jìn)行處理過(guò)程中主要步驟有兩個(gè)：（1）將要進(jìn)行處理的圖像轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)可以獲取的數(shù)據(jù)值，然后把數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，以方便后續(xù)圖像處理。（2）計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)使用不同的計(jì)算方法進(jìn)行圖像格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)處理。

2.2 圖像類(lèi)別

在計(jì)算機(jī)對(duì)圖像處理過(guò)程中，圖像種類(lèi)可以劃分成兩種：（1）模擬圖像。這種圖像的類(lèi)型日常非常容易見(jiàn)到。模擬圖像的傳輸特點(diǎn)是速度很快，但是精度比較低，應(yīng)用時(shí)不夠靈活。（2）數(shù)字圖像。隨著科技不斷發(fā)展，圖像也慢慢朝著數(shù)字科技發(fā)展。數(shù)字圖像是在信息技術(shù)和數(shù)字技術(shù)下產(chǎn)生的新型技術(shù)。數(shù)字圖像相比于模擬圖像精度更高。

2.3 技術(shù)特點(diǎn)

圖像處理技術(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)：（1）準(zhǔn)確性更高。由于數(shù)字化科技的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)科技已經(jīng)融入了人們的生活中，特別是數(shù)字圖像領(lǐng)域。利用數(shù)字化圖像，獲得一個(gè)二維的陣列，其二維陣列可以對(duì)圖像直接進(jìn)行數(shù)字化處理，以便能夠用任何一種大小來(lái)改變二維陣列。人們大多數(shù)會(huì)利用一個(gè)可以識(shí)別的儀器來(lái)判斷像素的灰度等級(jí)數(shù)值，而這個(gè)等級(jí)數(shù)值最高可以達(dá)到16位數(shù)，直接提高了數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)確性，同時(shí)仍然可以滿足人們對(duì)于圖像處理技術(shù)的需求。（2）擁有很強(qiáng)的再現(xiàn)能力。所以，人們對(duì)于圖像處理的要求是很簡(jiǎn)單的，他們的主要目的還是為了可以增大圖像的真實(shí)質(zhì)量。模擬圖像技術(shù)會(huì)大大降低圖像的原始品質(zhì)，并且其再現(xiàn)性也并非十分理想。在應(yīng)用了數(shù)字圖像處理技術(shù)之后，數(shù)字圖像就能夠比較準(zhǔn)確地重新再現(xiàn)原始的圖像，無(wú)論圖像是否被處理，圖像本身的質(zhì)量依舊沒(méi)有遭到破壞。另外，計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像信號(hào)處理技術(shù)也可以科學(xué)地在不影響原始數(shù)字圖像質(zhì)量的條件下保存數(shù)字圖像，復(fù)制數(shù)字圖像和傳輸數(shù)字圖像，并且具有高再現(xiàn)性。（3）計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，其意義非常廣泛。圖像的格式直接決定了圖像的處理方式，與以前的模擬圖像比較，這個(gè)技術(shù)可以處理的圖像更加的豐富，不論是光圖像、流行圖像，還是航空?qǐng)D像，只要使用了數(shù)字化圖像編碼儀器，就可以將圖像變成為二維的圖像。所以，計(jì)算機(jī)的圖像處理技術(shù)有非常好的意義。無(wú)論信息源的類(lèi)型是什么種類(lèi)，都可以對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，使用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以快速地對(duì)圖像進(jìn)行處理，遠(yuǎn)遠(yuǎn)可以滿足當(dāng)今社會(huì)日常的需要。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 光場(chǎng)重構(gòu)

可以利用三維立體顯示器與二維像素進(jìn)行比較，3D可以映射立體空間中3D數(shù)據(jù)字段中的每個(gè)點(diǎn)。成像點(diǎn)是用于3D圖像的體素點(diǎn)，一系列體素點(diǎn)形成真實(shí)的3D圖像。可以使用光學(xué)馬達(dá)和機(jī)械運(yùn)動(dòng)來(lái)重建光場(chǎng)。為了說(shuō)明此技術(shù)的原理，可以使用5D光場(chǎng)函數(shù)來(lái)分析3D空間中的光場(chǎng)函數(shù)。在3D光場(chǎng)功能中，空間點(diǎn)的3D坐標(biāo)和坐標(biāo)的向下方向指示數(shù)字圖像的顏色信息。圖1表示的就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的光場(chǎng)傳播。對(duì)點(diǎn)的集合進(jìn)行仔細(xì)的劃分，可以分為好多個(gè)子集。利用具有漫反射技術(shù)的二維屏幕與二維的投射構(gòu)建成一個(gè)光場(chǎng)，可以重建每個(gè)子集，并且所重建的圖像處于三維狀態(tài)。有研究表明，二維投影技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)剪切圖像的重建，并且隨著該技術(shù)的高速旋轉(zhuǎn)，重建圖像也屬于三維光場(chǎng)范圍。見(jiàn)圖1。

圖1 光場(chǎng)傳播圖

3.2 顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文主要采用的技術(shù)就是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法去解釋圖像進(jìn)行處理的過(guò)程，在實(shí)現(xiàn)技術(shù)的過(guò)程中，需要使用一個(gè)ARM儀器，來(lái)實(shí)現(xiàn)三維圖像的顯示，可以以任意的角度觀看圖像。在三維系統(tǒng)中，分辨率非常的高，體素的值也很高，最高可以達(dá)到30 m。通過(guò)與現(xiàn)有的點(diǎn)相比較，柱面狀態(tài)的圖像像素點(diǎn)可以重新建立3D光場(chǎng)，但像場(chǎng)角度不大，分辨率不高。在3D環(huán)境中拍攝的對(duì)象，需要在3D模式下查看對(duì)象并將投影對(duì)象的成像序列存儲(chǔ)在SDRAM中。

三維條件之下圖像的顯示步驟見(jiàn)圖2。

圖2 真三維立體顯示

4 圖像畸變矯正算法

4.1 畸變矯正過(guò)程

目前，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越好，已經(jīng)可以滿足當(dāng)今人們的基本使用需求。利用手機(jī)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)已經(jīng)失真的圖像進(jìn)行掃描識(shí)別。主要技術(shù)就是通過(guò)儀器將圖像豎直投射出來(lái)，由于投射出來(lái)的豎直倍率有可能會(huì)發(fā)生改變，這樣的改變會(huì)使智能交互式真實(shí)三維顯示裝置中透反射屏幕上的像素產(chǎn)生偏離[2]。

而偏離的距離會(huì)在很大程度上直接影響圖像本身。所以，又會(huì)產(chǎn)生一項(xiàng)新技術(shù)，即對(duì)已經(jīng)失真的圖像進(jìn)行處理。由于最終目標(biāo)地圖像失真具有幾何學(xué)習(xí)或者變形特性，所以我們很有必要基于最終目標(biāo)地圖像失真校正的算法從最終目標(biāo)地減少或去除失真，以便從最終目標(biāo)地圖像中盡可能多地減少或完全消除這些失真，并將它們恢復(fù)到原始狀態(tài)[3]。畸變類(lèi)型主要可以分成兩種：（1）切向畸變。由于切向類(lèi)型在對(duì)圖像處理之后所產(chǎn)生的影響比較小，所以使用該技術(shù)的次數(shù)比較少。（2）徑向畸變。使用徑向失真算法作為主要組成部分。徑向變化又有兩種類(lèi)型：桶狀和枕式變化。投影裝置所產(chǎn)生的圖像徑向失真就是一個(gè)桶形的失真類(lèi)型。在這樣扭曲的光學(xué)系統(tǒng)之下，三維空間中，任意一個(gè)直線，除了一條線性對(duì)稱的中心外，其余都不是一條直線。當(dāng)人們?cè)谟?jì)算機(jī)執(zhí)行視覺(jué)校正處理時(shí)，他們首先需要尋找一個(gè)對(duì)稱的中心，接著就是將計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)用到實(shí)際的圖像處理中。在一般情況之下，圖像本身的失真情況主要是由于空間狀態(tài)的曲線性失真所引起的，也可以簡(jiǎn)稱為曲線性失真。

4.2 畸變圖像處理

對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建議使用稀疏連接方式和權(quán)重進(jìn)行共享。主要原因在于這種方法更加容易，學(xué)習(xí)起來(lái)難度也很小，同時(shí)也比較適合運(yùn)用于已經(jīng)失真的圖像處理。在對(duì)失真的圖像進(jìn)行處理之后，圖像滲透到網(wǎng)絡(luò)中，不再需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新提取。在權(quán)重共享之下，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)不僅可以在控制圖像處理的同時(shí)減少訓(xùn)練參數(shù)，而且具有良好的泛化能力。如果數(shù)字化圖像的分辨率為227×227，則在減去平均值之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將具有5個(gè)卷積層和2個(gè)完全連接的層。對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，把圖像原本的信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而此時(shí)圖像可能會(huì)產(chǎn)生不同的形狀。所以，需要去考慮檢測(cè)區(qū)域的形狀，將其根據(jù)檢測(cè)窗口的比例切成特定的尺寸。

5 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的圖像處理技術(shù)

通過(guò)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)模型的實(shí)現(xiàn)來(lái)判斷程序是否實(shí)現(xiàn)了。在本文中，處理技術(shù)所用到的軟件是MATLAB軟件。在對(duì)實(shí)驗(yàn)的圖像進(jìn)行選取時(shí)，以1 000個(gè)畸變與標(biāo)準(zhǔn)的圖像為基礎(chǔ)，利用系統(tǒng)當(dāng)中的工具包，在校正期間，將圖像的每個(gè)點(diǎn)映射到失真圖像中，然后，通過(guò)兩種灰度數(shù)值之間的誤差來(lái)確定相應(yīng)的灰度。該圖像處理方法具有低通濾波器特性，具有圖像校正精度高、無(wú)灰度缺陷等優(yōu)點(diǎn)。為此，采用雙線性插值方法對(duì)二維和三維空間中的畸變點(diǎn)進(jìn)行灰度分析。當(dāng)圖像在視覺(jué)層中發(fā)生幾何變形時(shí)，可以通過(guò)上述的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)其輸入CNN模型，然后科學(xué)地分別設(shè)置卷積和下采樣兩層的數(shù)量、卷積和下采樣層的核心大小[4]。在設(shè)置完成之后，對(duì)卷積層進(jìn)行輸出器位置的選擇，此時(shí)失真的圖像灰度差值是通過(guò)灰度雙線性差值來(lái)確定的。隨后，將該方法應(yīng)用于每個(gè)影像中的畸變點(diǎn)，并重復(fù)地進(jìn)行，當(dāng)所有的畸變點(diǎn)被處理完畢，這時(shí)我們可以得到影片中校正后的完整圖像。

6 結(jié)語(yǔ)

目前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及利用其數(shù)字化模型圖像代替了傳統(tǒng)的圖像，而人們對(duì)于數(shù)字化圖像的接受程度也非常高，主要是因?yàn)槠錁O高的質(zhì)量以及真實(shí)感。然而，關(guān)于圖像失真的問(wèn)題，需要對(duì)圖像失真校正方法進(jìn)行進(jìn)一步的研究。本文主要利用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行圖像處理，基于圖像的灰度來(lái)提高圖像的清晰程度以及圖片的整體質(zhì)量，以保證對(duì)圖像進(jìn)行處理的質(zhì)量。