虛擬現(xiàn)實(shí)的圖像復(fù)原真實(shí)性優(yōu)化仿真研究

張明遙 干彬 四川傳媒學(xué)院

虛擬現(xiàn)實(shí)的圖像復(fù)原真實(shí)性優(yōu)化仿真研究

張明遙 干彬 四川傳媒學(xué)院

對虛擬現(xiàn)實(shí)中圖像復(fù)原的真實(shí)性進(jìn)行研究，能夠大大增加虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的真實(shí)感。傳統(tǒng)方法主要利用規(guī)則化約束項(xiàng)，卻沒有考慮圖像要素間的權(quán)重，造成復(fù)原效果不佳。本文首先對當(dāng)前虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原的主要方法進(jìn)行分析，并與基于非局部均值理論的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原方法進(jìn)行對比，總結(jié)出依據(jù)基于非局部均值理論虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原方法，在像的紋理細(xì)節(jié)信息處理上更完善，復(fù)原效果更好。

虛擬現(xiàn)實(shí) 圖像復(fù)原 非局部均值理論

1 當(dāng)前虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原的主要方法

隨著科技的發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原技術(shù)也得到了飛速發(fā)展，而當(dāng)前階段，針對虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原的方法主要包括以下幾種：

1.1 圖像區(qū)域分劃理論的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原

這種方法是一種將虛擬現(xiàn)實(shí)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分為主導(dǎo)思想的復(fù)原方法。它主要根據(jù)圖像的噪聲對虛擬現(xiàn)實(shí)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，主要將虛擬現(xiàn)實(shí)圖像細(xì)分成三個(gè)部分，分別是圖像邊緣區(qū)、平坦區(qū)、紋理區(qū)，然后分區(qū)域?qū)μ摂M現(xiàn)實(shí)圖像邊緣區(qū)與平坦區(qū)在進(jìn)行復(fù)原前后局部方差的平均變化量進(jìn)行計(jì)算，并最終得到復(fù)原圖像的評價(jià)值，該方法可以有效增強(qiáng)圖像復(fù)原效果，但其可擴(kuò)展性相對較差。

1.2 基于小波分析的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原

基于小波分析的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原方法首先對虛擬現(xiàn)實(shí)圖像中的噪聲分布情況進(jìn)行分析，進(jìn)而對虛擬現(xiàn)實(shí)圖像局部規(guī)則化參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)計(jì)算，并對圖像噪聲及圖像的邊緣進(jìn)行確定，通過對兩個(gè)不同的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像規(guī)則化約束項(xiàng)進(jìn)行設(shè)置，有效推斷虛擬現(xiàn)實(shí)圖像降質(zhì)點(diǎn)的擴(kuò)散規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的復(fù)原。該方法與區(qū)域分劃圖像復(fù)原技術(shù)相比效果較好，但是其它的計(jì)算過于復(fù)雜，虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原效率偏低。

1.3 最大似然理論的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原

該方法在虛擬現(xiàn)實(shí)觀測成像的角度下，結(jié)合奇異值分解理論估計(jì)虛擬現(xiàn)實(shí)成像結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展函數(shù)以及圖像之間的亞像素級平動(dòng)，在此基礎(chǔ)上融合于統(tǒng)計(jì)過程特細(xì)方法估計(jì)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像噪聲方差。這種方法圖像復(fù)原效果相對較好，但是具有實(shí)時(shí)性不佳的問題。

2 基于非局部均值理論的圖像復(fù)原真實(shí)性優(yōu)化方法

針對當(dāng)前存在的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原問題，本文通過分析研究提出了一種新理論—基于非局部均值理論，利用該理論來解決虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原中的問題，該方法可以做到將虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的微小細(xì)節(jié)得以保留，同時(shí)也具有非常好的復(fù)原效果。

2.1 虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原原理

虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原第一步是組建虛擬現(xiàn)實(shí)圖像采樣結(jié)構(gòu)的成像模型，這個(gè)過程是通過將非局部均值理論和整體變差虛擬圖像復(fù)原結(jié)構(gòu)進(jìn)行結(jié)合，第二步是將規(guī)則的取樣點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)的概率化偏移，進(jìn)而得到由不規(guī)則的取樣及插值計(jì)算得到相應(yīng)的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像；第三部是在虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的基礎(chǔ)上，對圖像進(jìn)行后期的加工處理，從而得到相應(yīng)的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像信號，實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的復(fù)原。

2.2 虛擬現(xiàn)實(shí)圖像片的匹配

要實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖的復(fù)原，首先是要對虛擬現(xiàn)實(shí)圖像片進(jìn)行匹配，進(jìn)而選取恰當(dāng)?shù)膮⒖蓟鶞?zhǔn)面，然后進(jìn)行計(jì)算得到所有圖像片與參考基準(zhǔn)面的對應(yīng)矩陣，并使用最小化距離插值法來對圖像片間的矩陣進(jìn)行調(diào)整，利用雙線插值方法將匹配區(qū)的兩個(gè)虛擬圖像片進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使它們同處一個(gè)平面內(nèi)實(shí)現(xiàn)拼接，同時(shí)對重疊區(qū)的虛擬現(xiàn)實(shí)拼接圖像的灰度值進(jìn)行計(jì)算，最終得到復(fù)原區(qū)域的灰度值，實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的匹配。

2.3 建立虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原模型

在實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)圖像片匹配的基礎(chǔ)上，構(gòu)建虛擬圖像復(fù)原模型，首先將虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的非局部數(shù)字信息和前期匹配的圖像的稀疏表示進(jìn)行融合，進(jìn)而通過計(jì)算機(jī)計(jì)算得到虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的退化模型。在此基礎(chǔ)上，利用在虛擬圖像局部結(jié)構(gòu)化信息，對未復(fù)原的圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化約束，并結(jié)合非局部均值原理來對虛擬圖像進(jìn)行去噪處理，并最終建立虛擬圖像復(fù)原模型。

應(yīng)用該方法對虛擬現(xiàn)實(shí)的圖像復(fù)原達(dá)到了很好的效果，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的復(fù)原方法，傳統(tǒng)方法在處理退化程度較高的虛擬現(xiàn)實(shí)圖像時(shí)，細(xì)節(jié)信息不能很好的恢復(fù)，另外噪聲處理效果也不是很好，從而造成復(fù)原效果不佳的現(xiàn)象；而非局部均值方法應(yīng)用非結(jié)構(gòu)約束技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了細(xì)節(jié)信息逼真復(fù)原的效果，同時(shí)也可以使得虛擬現(xiàn)實(shí)圖像的原有結(jié)構(gòu)不被破壞。

3 結(jié)論

當(dāng)前隨著科技的日新月異，虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原技術(shù)也得到了快速發(fā)展，但是由于設(shè)備、操作、環(huán)境等多方面的影響，一些虛擬現(xiàn)實(shí)圖像復(fù)原技術(shù)在圖像復(fù)原中存在許多問題，導(dǎo)致復(fù)原的圖像質(zhì)量相對不高。而基于非局部均值理論的虛擬圖像復(fù)原技術(shù)很大程度上提高了復(fù)原圖像的質(zhì)量，既解決了紋理不能有效保存的問題，也保證了虛擬現(xiàn)實(shí)圖像很好的復(fù)原效果。

[1]李孟江. 基于紋理合成和基于鄰近像素點(diǎn)的圖像修復(fù)[D].東南大學(xué), 2008.

[2]郭元. 基于歐式重構(gòu)的虛擬現(xiàn)實(shí)還原機(jī)制研究[J]. 佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017, 35(4):655-658.

[3]蔣自成. 基于虛擬現(xiàn)實(shí)的航天器手控交會(huì)技術(shù)研究[D].國防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2008.

通訊作者：干彬，四川傳媒學(xué)院。