影像與圖形融合的視覺信息可視化傳達仿真

欒黎荔

(湖北工業大學工程技術學院，湖北 武漢 430068)

1 引言

視覺信息可視化是圖像處理中的一個重要內容，將信息轉化為可視化的階段是一個尤為復雜的設計過程。信息可視化可以在多方面促進人們了解和掌握多種復雜數據或圖像，采用高效的視覺表達手段，使用戶完成對數據的讀取和識別，進一步實現用戶對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的個體，會展現出與眾不同的視覺感受。將兩者融合后可以呈現出嶄新的感官效果。在信息交互的傳達時代，影像與圖形的融合能夠作為傳達信息的重要載體，是具備某種特定信息的視覺形象。圖形是對現實事物簡化形態，是人為創造，是虛假的，不僅能夠表達真實世界中存在的事物，對于其它不存在的事物也能夠抽象的進行視覺化表達。但在視覺信息可視化傳達過程中很容易出現圖像過于復雜和效率較低等問題。

朱立霞等人[1]提出一種基于時間序列的螺旋圖可視化方法，即可以將多個階段的數據同時展示在一個平面空間內，還能夠在有限的空間內展示任意時長的數據。首先將狀態圓環上的數據點進行分類，然后在相鄰的狀態圓環之間設置虛擬綁定圓環，通過邊綁定的函數將狀態圓環上的數據點映射到其對應的虛擬綁定圓環上。最后在狀態圓環與其對應的虛擬綁定圓環之間繪制Bézier曲線，在虛擬綁定圓環與虛擬綁定圓環之間繪制螺旋線，從而實現邊綁定的效果。仿真結果表明：該方法能夠有效地對大規模數據進行可視化，并能有效地緩解視覺雜亂的問題。

孟令愚等人[2]提出一種基于電網信息三維可視化系統數據管理。首先通過MongoDB技術、B/S技術，通過數據讀取和改寫使其具有伸縮性能，能夠實時處理數據。然后建立三維可視化平臺，能夠從多方面提高資源搜索效率與空間的規劃管理。在三維可視化過程中，要重點關注設備管理三維化，一方面要提升設備上下架效率；另一方面要增加故障告警管理可視化程度，同時注重其機柜使用效率統計可視化。實驗結果表明：該方法能夠提升數據集成的性能，使數據達到可視化傳達。

上述兩種方法容易產生圖像失真率較高，對比度較低的現象，很難體現出圖像的具體結構特征，圖像可視化傳達效果較差。本文所提方法將影像與圖形融合進行融和，能夠合理處理畫面扭曲的現象。采用映射處理方式，將三維信息轉換成平行光模式下的成像效果，所得圖像質量更高，能夠體現出細節特征，從而實現視覺信息可視化。

2 影像與圖形融合

影像與圖形這兩個元素獨立且兼容，兩者融合在一起，能夠給人們展現出一場與眾不同的視覺盛宴。被普遍應用于廣告宣傳片和海報當中，來增加宣傳內容的視覺效果，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據，并將其充分利用，這兩個元素同時出現在一副畫面中，并且都保留了各自的主要特點，在視覺上或者意象上具有關聯性[3]。綜合考慮影像與圖形兩者在融合時所耗費的時間與成本，故運用IHS變換方法與Brovery融合方法相結合的方式進一步完成融合。

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現的。首先獲取到I、H、S這其中的分量，然后根據黑白影像反復變換對多光譜影像I分量實施處理，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節特征。

在為解決IHS進行變換時較為費時且效率較低的問題[4]，提出一種快速IHS變換方法，其表達式為

(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。

通過均值標準差實施歸一化處理[5]，得出表達式即

(2)

其中，P′代表配準結束后的高分辨率黑白影像，P代表未配準時的高分辨率黑白影像，μHRP代表未配準時的影像均值，σHRP代表未配準時的方差，σLRI代表未配準時較低分辨率的I均值，μLRI代表未配準時低分辨率的I分量方差。

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

(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 兩者相結合的融合方法

針對多光譜影像與黑白影像融合后會出現光譜特性扭曲嚴重的現象。δ能夠決定在融合完成后影像的光譜扭曲程度，若P和所蘊含的光譜信息距離十分貼近情況下，其差值只作為空間結構信息，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象[7]。運用合成后的Inew分量，需符合以下公式即

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

(4)

其中，Inew=(P-Inew)/2。當Inew分量接近I過程中，P-Inew的數值將呈現增漲趨勢，很容易導致空間分辨率出現較低的現象。當Inew分量接近R過程中，Inew-I的數值將呈現增漲趨勢，光譜扭曲程度也會隨之增大，光譜扭曲程度也會隨之增大。基于此設置出調節值t，若1≤t<∞，那么Inew=I。若t→+∞，那么Inew=P。根據合理調節t因子的數值，獲取到完美的融合結果[8]。

隨后對上述公式進行改進，得出其表達式為

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，根據調節值t進一步操控兩種方式間的變化。

綜上所述，通過適當改變其數值，進一步增強兩者之間的對比度，突出主體和客體的分別，對所表達的具體內容予以傳達，讓整個畫面富含美感。

3 視覺信息可視化傳達

通過人眼視覺成像原則，采用映射操作，將ToF相機錐形區域中任意點投影到背景區域內，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，進一步達到人眼視覺效果[9]。設計出幾何映射模型，如圖1所示。

圖1 幾何映射模型

將圖形在空間內的點全部映射至間隔相機小孔是d的ω平面當中，f表示為焦距，ToF相機當作小孔成像模型，因此在ω圖形平面和ω′圖形平面內只差距一個相乘系數f/d。基于視覺映射的幾何模型從圖2中展現。

圖2 視覺映射幾何模型

其中C點所描述的是模型的小孔，B點所描述的是空間內的任意點[10]。依據三維TOF采集到數據的細節信息，并獲取到與B點相關聯的各個坐標系的維系信息(x1，y1，r1)。設置d代表歐式距離基礎上描述的深度信息，即d(CB)=r1。M為B在VA上進行映射，N為B在UA上進行映射。設置∠ACB=∠α，∠MAB=∠β。∠β所描述的是BAC和UAC之間的二面角。

依據圖2能夠獲得以下公式即

(6)

(7)

(8)

(9)

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

圖3 視覺映射幾何模型內組成的相似三角形

從視覺映射幾何模型內組成的相似三角形，可得出其表達式為

d(A′B′)=ltanα/cosα

(10)

(11)

(12)

在此基礎上又得出式(17)為

(13)

根據上述式(11)能夠獲得公式為

(14)

在三維相機灰度圖像坐標系中的各個像素點所對應深度信息實施相對變換[12]。故能夠把空間點內的坐標全部映射到ω的坐標系中。

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

4 仿真結果分析

4.1 實驗環境

為證明所提方法可行性，需要對圖像質量進行檢測，在Windows10環境下構建實驗平臺，2.93GHZ處理器，48.0G內部儲存空間，64為Windows10教育版。實驗圖像來源于艾瑞數據庫，并將實驗圖像的大小設置為188×188的國際標準圖像。

4.2 實驗結果分析

直方圖對于增強的像素不加選擇，所以在增強的過程中，有可能降低圖像中有用信號的對比度，使得變換后圖像的灰度級減少，圖像細節消失。因而對所提方法映射前后直方圖進行對比。

由圖4可以看出，圖(b)英文字母要比原始圖像矩形框內字母清晰度較高，說明在細節處直方圖均衡化得到了增強。整張圖片的平均亮度得到了提升，對比度得到了增強。原始圖像的直方圖有尖峰的，經過映射后，尖峰消失，增加了圖像中有用信號的對比度。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，進一步達到人眼視覺效果。

圖4 直方圖增強仿真圖

由圖5可以看出，原始圖像較暗，無法準確觀測圖像細節，相比于文獻方法，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 仿真測試對比圖

(15)

從表1中能可知，所提方法的峰值信噪比較高，證明圖像質量檢測精度高，較好地保留可視化圖像細節信息，并有效地提升了視覺信息可視化傳達與識別質量。

表1 峰值信噪比值對比

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

(16)

式中，f表示輸入圖像，G表示輸出圖像，M和N表示圖像的行數以及列數。

絕對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量越高。其中，絕對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，所得圖像信息質量更優質。主要原因在于所提方法將ToF相機錐形區域中任意點投影到背景區域內，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，進一步增強了人眼視覺效果。

表2 影像與圖形融合后的評價指標

5 結論

針對視覺信息可視化傳達效果較差問題，運用所提方法，首先將IHS變換法和Brovery融合法相結合，運用調節值合理調節兩者的對比度，使畫面更加和諧。然后采用映射方式將空間內的全部點都映射到距離相機和光軸平行的平面中，在平行光模式下完成圖像成像，從而達到有效的信息傳遞。仿真結果表明：所提方法逼近人類視覺效果，峰值信噪比較高，證明圖像質量檢測精度高，較好地保留可視化圖像細節信息，且均方誤差、均方亮度誤差以及模糊熵均滿足條件。