基于機(jī)器視覺技術(shù)的光照動(dòng)態(tài)化圖像優(yōu)化研究*

徐 奇 張佑春

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 安徽合肥 230001)

1 研究背景

在利用卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行圖像采集時(shí)，由于光線的改變，會(huì)對(duì)采集到的圖像質(zhì)量造成一定程度的影響，例如清晰度較低、圖像整體模糊、曝光過強(qiáng)或過弱等。傳統(tǒng)方法大多在圖像輸出后采用對(duì)應(yīng)算法進(jìn)行處理，這樣一來，不僅增加了圖像處理的流程，還消耗了大量的時(shí)間和精力。若將相關(guān)方法引入到圖像采集過程中，能夠減少動(dòng)態(tài)光照對(duì)成像質(zhì)量的影響，相比于后期圖像處理技術(shù)，質(zhì)量更高、更加方便簡單，這也是目前相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者熱議的話題之一。

魏興凱[1]等人利用動(dòng)態(tài)Niblack算法來處理光照不均導(dǎo)致的圖像二值化效果差問題。在Niblack算法中引入光照強(qiáng)度項(xiàng)，降低光照不均對(duì)圖像的影響；給定一個(gè)灰度閾值，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，降低目標(biāo)點(diǎn)和背景點(diǎn)誤判的概率，以此確定合適的二值化圖參數(shù)；通過Otsu算法確定圖像整體的閾值，利用整體閾值對(duì)灰度閾值進(jìn)行修正，增強(qiáng)二值化圖像之間的局部聯(lián)系，以此提升圖像質(zhì)量。徐望明[2]等人利用虛擬多曝光融合算法，對(duì)因光照不均導(dǎo)致的過曝或欠曝圖像，實(shí)現(xiàn)局部圖像增強(qiáng)。首先，將原始圖像的RGB(紅-綠-藍(lán))顏色模式轉(zhuǎn)換為為HSV(色調(diào)-飽和度-亮度)模式；根據(jù)相機(jī)響應(yīng)模型，求出V通道的最佳曝光率，以此獲得了增強(qiáng)曝光和弱化曝光后的圖像；其次，在虛擬多曝光融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，融合V通道和虛擬圖像，重構(gòu)得到一幅新的V通道圖像；最后，再將圖像的HSV顏色轉(zhuǎn)換為RGB模式，以此達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。

由于上述兩項(xiàng)研究沒有考慮人眼視覺特性處理機(jī)制，使得最后成像具有一定程度的失真和不自然?；诖?，文章將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于光照動(dòng)態(tài)化圖像的優(yōu)化研究中。首先，選取卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)來采集圖像，調(diào)整其參數(shù)保持在合理范圍內(nèi)；然后，在圖像成像過程中，構(gòu)建光照—反射模型，使圖像整體保持色彩平衡，避免出現(xiàn)過曝或欠曝的情況；利用Retinex算法對(duì)圖像進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，消除光照分量中的干擾信息；同時(shí)，在雙邊濾波算法的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像進(jìn)行清晰化處理，保留更多的邊緣信息，使圖像整體更加接近于真實(shí)場景圖像。最后，通過與其他方法展開對(duì)比實(shí)驗(yàn)測試，結(jié)果表明，文章方法取得的圖像與真實(shí)場景圖像之間最為接近，同時(shí)保持了最高的信噪比。這說明文章方法可有效消除光照動(dòng)態(tài)化干擾的影響，取得理想的圖像成像效果。

2 卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)成像流程分析

卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)采用的是軸對(duì)稱系統(tǒng)，像面是圓的，主鏡頭和副鏡頭是二次曲面。將4塊球面透鏡放置在像面前方。為了降低光照不均對(duì)光照動(dòng)態(tài)化成像的干擾，在主鏡頭前方和副鏡頭前方也都放置了消雜光鏡筒[3]?？ㄈ窳止鈱W(xué)系統(tǒng)的口徑為D=1.2m，焦距為f=12m，f/10，視場角大小為FOV=1°，MTF(42lp/min)=0.55。圖1(a)為卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，圖1(b)為光學(xué)系統(tǒng)傳遞函數(shù)曲線圖。表1給出了卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)。

(a)卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

表1 卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)的參數(shù)指標(biāo)

卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)中非球面的表達(dá)式如下：

(1)

3 光照動(dòng)態(tài)化圖像的優(yōu)化研究

3.1 色彩平衡調(diào)整

在光照動(dòng)態(tài)化圖像成像過程中，通過建立光照—反射模型，可以得到亮度、光照和反射三者之間的關(guān)系，表達(dá)式如下：

I(m，n)=L(m，n)×Qf(m，n)

(2)

式(2)中，I表示的是光照分量，L表示圖像成像過程中的亮度分量，Qf表示反射分量。

利用卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)采集圖像過程中，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理[4]，得到亮度圖像I，光照—反射模型對(duì)其進(jìn)行分解得到L和Qf；然后，對(duì)L進(jìn)行非線性調(diào)節(jié)，獲得一個(gè)新的亮度分量L'，將L'和Qf融合在一起進(jìn)行重構(gòu)，生成一幅新的亮度圖像I'；最后，在RGB顏色空間內(nèi)[5]對(duì)I'進(jìn)行色彩補(bǔ)償，調(diào)整圖像中因光照不均而導(dǎo)致的色彩不平衡。具體步驟如圖2所示。

圖2 光照動(dòng)態(tài)化圖像色彩調(diào)整流程圖

對(duì)于反射分量Qf，可由(2)延伸得到如下的表達(dá)式：

(3)

利用對(duì)數(shù)非線性算法對(duì)新的亮度分量L'進(jìn)行處理，使亮度較高的部分得以壓縮，亮度較低的部分得到調(diào)整，更趨近于人眼視覺系統(tǒng)[6]對(duì)光照圖像的感知。經(jīng)過處理后的灰度圖像表達(dá)式如下：

IE(m，n)=L'(m，n)×Qf(m，n)

(4)

在成像過程中，為了保證圖像整體的色彩平衡，還需對(duì)R、G、B這3個(gè)顏色分量進(jìn)行調(diào)整，使三者保持合適的色彩配比值。R、G、B顏色分量調(diào)整系數(shù)如下所示：

(5)

3.2 光照分量干擾的去除

Retinex算法是一種圖像處理算法，可以有效去除圖像成像過程中光照分量的干擾。定義一幅圖像表達(dá)式如下：

α=η×μ

(6)

式(6)中，α表示圖像成像過程中的反射光，η表示成像過程中照射進(jìn)鏡頭的入射光，μ表示光照影響下，被拍攝物體的反射光[7]。

對(duì)式(6)兩邊分別取對(duì)數(shù)，得到：

lgα=lgη+lgμ

(7)

由于μ很難通過算法直接計(jì)算得到，為此，文章先對(duì)η進(jìn)行估計(jì)，然后通過式(6)計(jì)算得到μ的值。利用Retinex算法提取得到圖像中的光照分量，消除其中包含的干擾因素。Retinex算法表達(dá)式為：

(8)

3.3 清晰化處理

在智能光學(xué)系統(tǒng)采集圖像過程中，引入雙邊濾波對(duì)圖像進(jìn)行非線性濾波處理[11-13]，可以對(duì)圖像鄰域像素值進(jìn)行折中處理。將i(z)和o(z)分別定義為輸入圖像和輸出圖像，利用雙邊濾波算法可以得到：

(9)

式(9)中，kd(e)為歸一化常數(shù)項(xiàng)[14-15]，c(ξe)表示幾何距離度量值，d表示鄰域像素[16-17]。

對(duì)式(9)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到：

(10)

式(10)中，s(i(ξ)，i(e))表示i(ξ)和i(e)之間的光度相似情況，i(ξ)表示折中處理后得到的輸入圖像，kd(e)表示算法中的常數(shù)項(xiàng)。

將式(9)與式(10)結(jié)合在一起，可以得到雙邊濾波算法的表達(dá)式為：

(11)

式(11)中，kd(e)的定義公式為[18]：

(12)

在圖像成像過程中引入雙邊濾波算法，不僅可以使圖像鄰域像素之間過渡更加平滑，而且還可以在一定程度上增強(qiáng)圖像的光度域，去除圖像中的一部分干擾因素，同時(shí)盡可能地保留圖像邊緣不被破壞，使圖像整體呈現(xiàn)出較高的清晰度，通過人眼觀察與真實(shí)場景中的圖像更加接近。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證文章方法在實(shí)際應(yīng)用中是否同樣合理有效，與引言中提到的動(dòng)態(tài)Niblack算法和虛擬多曝光融合算法展開了對(duì)比實(shí)驗(yàn)測試。

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)對(duì)象

為了更加公平、合理地對(duì)比三種算法的綜合性能，文章通過計(jì)算機(jī)模擬了真實(shí)場景，計(jì)算機(jī)各項(xiàng)參數(shù)如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)中使用的計(jì)算機(jī)參數(shù)

實(shí)驗(yàn)在4種不同類型的光照下，分別利用文章方法、動(dòng)態(tài)Niblack算法和虛擬多曝光融合算法處理并拍攝了相應(yīng)的圖像。4種真實(shí)場景下的光照圖像如圖3所示。

圖3 4種不同類型光照下的真實(shí)場景圖像

4.2 人眼主觀效果評(píng)價(jià)

利用三種算法分別進(jìn)行處理并拍攝了4幅圖像，如圖4～6所示。

圖4 文章方法成像結(jié)果

圖5 動(dòng)態(tài)Niblack算法成像結(jié)果

圖6 虛擬多曝光融合算法成像結(jié)果

通過觀察圖4～6可以很明顯地看出，文章方法成像效果最好，從人眼主觀感受上來說，圖像整體清晰度較高，細(xì)節(jié)豐富，有效消除了光照分量的影響，使成像后的效果與真實(shí)場景非常接近。反觀其他兩種方法，動(dòng)態(tài)Niblack算法沒有消除光照動(dòng)態(tài)化對(duì)圖像的干擾，使得圖像整體清晰度較低；而虛擬多曝光融合算法色彩嚴(yán)重失衡，導(dǎo)致最終圖像的成像結(jié)果與真實(shí)場景圖像相差較大。

4.3 客觀效果評(píng)價(jià)

僅通過人眼的主觀感受來評(píng)判三種算法的成像效果顯然是不具備說服力的，因此，實(shí)驗(yàn)中將信噪比和結(jié)構(gòu)相似度作為三種算法的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，比較三種算法在實(shí)際應(yīng)用中的綜合性能。首先，對(duì)比三種算法取得的信噪比，結(jié)果如圖7所示。

圖7 三種算法信噪比對(duì)比結(jié)果

觀察圖7可以看出，三種算法中，文章方法取得的信噪比最高，達(dá)到了48dB，其他兩種方法最高分別為45dB和38dB。這是由于文章方法運(yùn)用了機(jī)器視覺技術(shù)，考慮到了人眼視覺特性處理機(jī)制，增強(qiáng)了圖像的層次感，豐富了圖像的信息，因此取得了更為理想的光照動(dòng)態(tài)化圖像。然后，從結(jié)構(gòu)相似度方面對(duì)比三種算法的性能。結(jié)構(gòu)相似度反應(yīng)了真實(shí)圖像與實(shí)際圖像之間的相似程度，結(jié)果越接近1，說明算法圖像與真實(shí)圖像之間越接近。三種算法對(duì)比結(jié)果如圖8所示。

圖8 三種算法結(jié)構(gòu)相似度對(duì)比結(jié)果

觀察圖8可以看出，文章方法取得的結(jié)構(gòu)相似度最接近于1，說明文章方法成像結(jié)果與真實(shí)圖像的結(jié)構(gòu)和紋理特征最為接近，由此驗(yàn)證了文章方法可有效抵抗光照動(dòng)態(tài)化干擾，取得清晰度最高、與真實(shí)場景最接近的圖像。

5 結(jié)論

在利用卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)采集圖像過程中，由于光照動(dòng)態(tài)化的干擾，使得圖像最終成像效果較差，偏離真實(shí)場景圖像。為此，文章運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)，研究光照動(dòng)態(tài)化圖像的優(yōu)化方法。文章采用的是卡塞格林光學(xué)系統(tǒng)，在成像過程中通過建立光照—反射模型、運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)，引入Retinex和雙邊濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像色彩平衡的調(diào)整、去除光照干擾分量以及清晰化處理。將文章方法與其他方法展開對(duì)比實(shí)驗(yàn)測試，并與真實(shí)場景中的圖像進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，從人眼主觀評(píng)價(jià)的角度來看，文章方法取得的成像結(jié)果與真實(shí)場景圖像最為接近，同時(shí)在客觀指標(biāo)評(píng)價(jià)種，文章方法處理下的圖像具有較高的清晰度和信噪比，說明文章方法具有較好的應(yīng)用效果。