云計(jì)算環(huán)境下的三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)方法

王永祥　王鵬

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)三維虛擬技術(shù)進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)時(shí)存在重構(gòu)精度低、清晰度不高的問(wèn)題，提出云計(jì)算環(huán)境下的三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)方法。構(gòu)建了Hadoop結(jié)構(gòu)的云計(jì)算環(huán)境，其由MapReduce編程應(yīng)用、HDFS分布式計(jì)算應(yīng)用、Hbase開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)以及多項(xiàng)Apache服務(wù)器軟件構(gòu)成。選取體素作為三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)的基本單元，采用各向異性分散過(guò)濾法在Hadoop結(jié)構(gòu)中腐蝕體素，達(dá)到圖像去噪和消除體素不穩(wěn)定形態(tài)的目的。采用一種跳躍性的三維空間索引方法進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)，減少對(duì)無(wú)用體素索引的過(guò)程，提高重構(gòu)效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的重構(gòu)效果好、清晰度高。

關(guān)鍵詞： 云計(jì)算環(huán)境； Hadoop結(jié)構(gòu)； 三維圖像數(shù)據(jù)； 重構(gòu)； 三維空間索引

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）20?0108?03

Abstract： As the traditional 3D virtual technology used to reconstruct 3D image data has the problems of low accuracy and poor resolution， a method of 3D image data reconstruction in cloud computing environment is put forward. The cloud computing environment based on Hadoop structure was constructed， which is composed of MapReduce programming application， HDFS distributed computing application， Hbase open source database and multi?term Apache server software. The voxel is selected as the basic unit of 3D image data reconstruction， and corroded in Hadoop structure with anisotropic dispersion filtering method to denoise the image and eliminate the unstable form of the voxel. A jumping 3D spatial index method is adopted to reconstruct the 3D image data， reduce the useless process of voxel index， and improve the reconstruction efficiency. The experimental results show that the proposed method has perfect reconstruction effect and high definition.

Keywords： cloud computing environment； Hadoop structure； 3D image data； reconstruction； 3D spatial index

圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、視覺(jué)處理技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等多種高科技方法，是幫助劣質(zhì)圖像恢復(fù)高清狀態(tài)的關(guān)鍵之處。對(duì)于三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)，其主要涉及到兩種處理方向，一是通過(guò)三維虛擬方法重建物體的幾何形態(tài)[1]，二是利用特殊方法取得真實(shí)物體形態(tài)和環(huán)境影響因素。第一種重構(gòu)方法十分常見(jiàn)，已經(jīng)設(shè)計(jì)出很多相關(guān)軟件，其中最成功的要數(shù)3ds MAX，這種軟件以函數(shù)為核心表達(dá)物體線條，但重構(gòu)精度并不是很高，僅可以滿足人們?nèi)粘Ｋ?。第二種方法的精度高、價(jià)格昂貴，并且應(yīng)用條件受限。就現(xiàn)有形式來(lái)說(shuō)，三維虛擬方法的應(yīng)用價(jià)值更高，其中，云計(jì)算環(huán)境是一種有利的數(shù)據(jù)分析狀態(tài)，可以實(shí)現(xiàn)靈活的并行處理，化繁為簡(jiǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體、大規(guī)模場(chǎng)景等三維圖像數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行復(fù)雜度相對(duì)較低的高清重構(gòu)。

1 三維圖像數(shù)據(jù)體素濾波

三維圖像數(shù)據(jù)分為曲面和體素兩種類型。可直接設(shè)置權(quán)值對(duì)曲面進(jìn)行等值面提取、繪制和重構(gòu)，期間使用了幾何變換、輪廓描繪等方法。體素是三維數(shù)據(jù)中正交面之間的最小繪制網(wǎng)格，是數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律的表述[2]，體素集群可以用來(lái)描述物體內(nèi)在結(jié)構(gòu)和外在輪廓，處理數(shù)據(jù)時(shí)通常不會(huì)消除體素的內(nèi)在知識(shí)。

在利用云計(jì)算環(huán)境下的Hadoop結(jié)構(gòu)進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)體素濾波時(shí)，應(yīng)絕對(duì)確保三維圖像梯度可以被提取，采用各向異性分散過(guò)濾法填補(bǔ)梯度空缺，通過(guò)該方法所用的形態(tài)學(xué)自適應(yīng)原則提高三維圖像清晰度。這種方法對(duì)梯度噪聲非常強(qiáng)的三維圖像數(shù)據(jù)同樣適用，能夠?qū)D像褶皺撫平，構(gòu)建高清輪廓線[3]，Hadoop結(jié)構(gòu)為其提供云計(jì)算支持，更加突出了真實(shí)物體的邊界線，減少了數(shù)據(jù)丟失率。首先引入各向異性分散過(guò)濾法的分散因子，表示為：

各向異性分散過(guò)濾法的實(shí)質(zhì)是三維圖像體素腐蝕，依次分為距離圖生成、腐蝕集合計(jì)算、體素重新生長(zhǎng)和區(qū)域匯合四步進(jìn)行。距離圖就是梯度權(quán)值圖，描述了三維圖像體素內(nèi)像素灰度與真實(shí)物體邊界線之間的距離。在所生成的距離圖中，圖像體素可以被分成環(huán)境背景和真實(shí)物體，進(jìn)行迭代后可以得到二值化腐蝕圖像，真實(shí)物體的輪廓清晰地顯示在腐蝕圖像中，進(jìn)而達(dá)到目標(biāo)分割的目的。處于云計(jì)算環(huán)境下的三維圖像體素用[A]，[B]表示環(huán)境背景和真實(shí)物體[4]，[A⊕B]為[A]受到[B]的膨脹，Hadoop結(jié)構(gòu)的分布式計(jì)算結(jié)果用[X]表示，體素膨脹結(jié)果[A⊕B，X]表示為：

經(jīng)過(guò)形態(tài)自適應(yīng)濾波的三維圖像體素尺寸有所縮減，將體素等比例迭代放大至原有尺寸，并將分割開(kāi)進(jìn)行濾波的各個(gè)區(qū)域按照原有序列匯總到一起。如果匯總后的三維圖像數(shù)據(jù)不存在體素形態(tài)不穩(wěn)定的情況，則視為濾波成功。

2 三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)

云計(jì)算環(huán)境下的Hadoop結(jié)構(gòu)采用一種跳躍性的三維空間索引方法進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)[5]。這種方法支持跳躍無(wú)用體素，可以提高對(duì)圖像無(wú)用體素的重構(gòu)效率，如圖1所示，用黑白格子分別表示有用體素和無(wú)用體素。首先設(shè)置一個(gè)基本索引步長(zhǎng)，其次給出索引方向[6]，通常來(lái)講，有用體素分布情況都比較分散，因此設(shè)置三個(gè)平行的索引方向，分別對(duì)應(yīng)三維空間中的三個(gè)坐標(biāo)軸。

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

實(shí)驗(yàn)挑選出一張環(huán)境復(fù)雜度高、光線弱的三維圖像，如圖2所示，使用C語(yǔ)言編譯測(cè)試環(huán)境，采用三種不同的三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

3ds MAX、調(diào)焦法和本文所提云計(jì)算環(huán)境下的三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)方法的重構(gòu)圖像如圖3～圖5所示。

由圖3～圖5可知，所提云計(jì)算環(huán)境下的三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)方法對(duì)圖像光源要求不高，可減少圖像時(shí)間與空間的復(fù)雜度，從而有效提高圖像清晰度，重構(gòu)效果很好。

4 結(jié) 論

本文提出利用云計(jì)算環(huán)境優(yōu)勢(shì)進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法。云計(jì)算的首次提出是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，它將虛擬技術(shù)、并行計(jì)算、分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算等一系列成熟的智能化產(chǎn)物，以“去糟留精”的原則融入計(jì)算環(huán)境，其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)易且靈活的計(jì)算模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在云計(jì)算環(huán)境下進(jìn)行三維圖像數(shù)據(jù)的體素處理可以得到相較傳統(tǒng)3ds MAX等方法而言更高層次的重構(gòu)效果。

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