文/王倩 羅萬(wàn)波,樂(lè)山職業(yè)技術(shù)學(xué)院
相對(duì)于傳統(tǒng)光學(xué)成像,單像素成像方法將采樣和成像分開(kāi),能夠?qū)?fù)雜度要求較高的成像計(jì)算轉(zhuǎn)移到計(jì)算能力較強(qiáng)的平臺(tái)。同時(shí)單像素成像只需要一個(gè)單像素探測(cè)器,降低了成像系統(tǒng)的復(fù)雜度,且靈敏度更高。所以,單像素成像更適合暗光環(huán)境下成像,特別是夜間成像。得益于單像素成像的優(yōu)勢(shì),單像素成像已經(jīng)用于廣泛的領(lǐng)域,如圖像加密、紅外成像等。單像素成像方法的研究不僅具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值,并且具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
DMD只能實(shí)現(xiàn)二值測(cè)量矩陣。如果要實(shí)現(xiàn)灰度型測(cè)量矩陣,需要先將灰度測(cè)量矩陣轉(zhuǎn)換為二值測(cè)量矩陣。例如0-255范圍的測(cè)量矩陣,需要將其轉(zhuǎn)換為8比特的二值測(cè)量矩陣,采樣時(shí)間大大增加?,F(xiàn)有基于DCT系數(shù)的單像素成像方法[1]利用DMD直接采集給定數(shù)量的DCT系數(shù),且一般針對(duì)整幅圖像進(jìn)行采樣,測(cè)量矩陣尺寸較大,占用的空間也較大。當(dāng)目標(biāo)物體圖像分辨率較大時(shí),同時(shí)反轉(zhuǎn)的D MD鏡片比較多,反應(yīng)時(shí)間會(huì)有所增加,這樣增加了采樣時(shí)間,降低了采樣效率。另一方面,直接對(duì)整個(gè)目標(biāo)進(jìn)行采樣,所有區(qū)域均進(jìn)行一致性采樣,沒(méi)有利用不同圖像塊紋理復(fù)雜程度的區(qū)別。相同成像質(zhì)量情況下,紋理復(fù)雜的區(qū)域稀疏性較差,需要的采樣資源較多;平滑區(qū)域的稀疏性較好,需要的采樣資源較少。因此,這種一致性壓縮采樣方法還存在較大的采樣資源浪費(fèi)。
為了提高采樣效率并充分利用采樣資源,本文提出了一種跨域預(yù)測(cè)的自適應(yīng)單像素成像方法。8*8圖像塊ziag排序前四個(gè)重要DCT系數(shù)可以通過(guò)四個(gè)子圖像塊的像素平均值估計(jì)得到。本文根據(jù)該先驗(yàn)知識(shí),首先利用四個(gè)二值測(cè)量矩陣采樣目標(biāo)物體圖像每個(gè)8*8圖像塊的四個(gè)4*4大小子圖像塊的平均值,然后根據(jù)四個(gè)平均值估計(jì)出該8*8圖像塊的前四個(gè)重要DCT系數(shù)。根據(jù)DCT系數(shù)判斷該圖像塊的復(fù)雜程度。圖像塊越復(fù)雜,采集較多的DCT系數(shù);圖像塊越平滑,采集較少的DCT系數(shù)。最終利用采樣的DCT系數(shù)進(jìn)行反變換得到目標(biāo)物體圖像。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法可以進(jìn)一步提高基于DMD的單像素成像方法的采樣效率,且在相同壓縮率下得到更好的重構(gòu)質(zhì)量。
假設(shè)目標(biāo)物體圖像I的分辨率M*N,則相應(yīng)用于成像的DMD鏡片數(shù)為M*N。每個(gè)DMD鏡片對(duì)應(yīng)目標(biāo)物體圖像的一個(gè)像素點(diǎn)。
本文利用數(shù)字水印算法中重要DCT系數(shù)估計(jì)得方法計(jì)算重要D CT系數(shù)。
2.1.1DMD鏡片分塊:將M*N個(gè)DMD鏡片分成若干個(gè)8*8的鏡片區(qū)域塊。j是鏡片區(qū)域塊序號(hào),j=1,2,3,…,M/8*N/8。假設(shè)M和N是8的整數(shù)倍。每個(gè)鏡片區(qū)域塊對(duì)應(yīng)個(gè)目標(biāo)物體圖像塊Ij.
2.1.2 子圖像塊平均值采樣:對(duì)每個(gè)鏡片區(qū)域塊四個(gè)4*4等大小的子區(qū)域塊內(nèi)依次加載全為1的DMD控制矩陣,相應(yīng)的單像素探測(cè)器探測(cè)得到相應(yīng)圖像塊的像素值總和S,則平均值為S/14。從左到右從上到下四個(gè)子圖像塊的平均值依次為a,b,c,d。
2.1.3 重要DCT系數(shù)預(yù)測(cè):按照ziag排序,每個(gè)8*8圖像塊的前4個(gè)重要DCT系數(shù)分別為DC,AC(1,2),AC(2,1), AC(2,2)。則四個(gè)重要D CT系數(shù)的計(jì)算公式為[2]
根據(jù)2.1節(jié)計(jì)算的重要DCT系數(shù),我們可以大致評(píng)價(jià)該圖像的紋理復(fù)雜程度。根據(jù)AC系數(shù)反映的紋理復(fù)雜程度,我們就可以自適應(yīng)確定每個(gè)圖像總共需要多少個(gè)DCT系數(shù)。
(1)圖像塊紋理復(fù)雜度預(yù)測(cè):DC系數(shù)只表明了圖像塊的低頻分量,無(wú)法表達(dá)圖像塊的紋理信息。所以只需要用AC系數(shù)預(yù)測(cè)目標(biāo)物體圖像塊的紋理復(fù)雜程度。AC系數(shù)的絕對(duì)值越大,說(shuō)明紋理越復(fù)雜。由于這三個(gè)AC系數(shù)都表明圖像塊的紋理復(fù)雜程度,本文將三個(gè)AC系數(shù)的絕對(duì)值之和W作為紋理復(fù)雜程度的判定標(biāo)準(zhǔn)。
(2)圖像塊DCT系數(shù)采樣資源分配:由于單像素成像在成像之前需要確定壓縮率或者采樣率,所以本文在給定壓縮率下進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)。假設(shè)壓縮率為p,則總共保留的系數(shù)個(gè)數(shù)為L(zhǎng)=M*N*p。第一步采樣系數(shù)個(gè)數(shù)分配:由于前期每個(gè)圖像塊已經(jīng)采樣四個(gè)DCT系數(shù),剩余的DCT系數(shù)個(gè)數(shù)為L(zhǎng)1=L-4*M/8*N/8。第二步采樣系數(shù)個(gè)數(shù)分配:將目標(biāo)物體圖像的所有8*8圖像塊的W值按照從大到小排序,并均分成四個(gè)區(qū)間。位于W值最小的區(qū)間的每個(gè)圖像塊只采樣四個(gè)DCT系數(shù),即2.1節(jié)采樣的四個(gè)系數(shù)。其他三個(gè)區(qū)間分配的系數(shù)個(gè)數(shù)分別為0.5*L1,0.3*L1,0.2*L1,同時(shí)取整。每個(gè)區(qū)間內(nèi)的圖像塊分配的DCT系數(shù)是一樣的。
(3)DCT系數(shù)采樣:根據(jù)(2)步分配的DCT系數(shù)個(gè)數(shù),按照zi ag排序順序,依次采樣前四個(gè)重要DCT系數(shù)后面的若干DCT系數(shù);
(4)目標(biāo)物體圖像重構(gòu):利用第(3)步采樣的DCT系數(shù),進(jìn)行DCT反變換,就可以得到目標(biāo)物體圖像。
本節(jié)我們分別考察單像素成像的采樣效率和重構(gòu)性能。利用峰值信噪比PSNR衡量重構(gòu)圖像的質(zhì)量。對(duì)比算法是現(xiàn)有基于DCT系數(shù)一致性采樣的單像素成像方法。
采樣效率主要是采樣的時(shí)間。我們假設(shè)兩種方法的壓縮率相同,即采樣的DCT系數(shù)個(gè)數(shù)相同。假設(shè)一個(gè)比特的二值測(cè)量矩陣單位采樣時(shí)間為t,則一個(gè)DCT系數(shù)的采樣時(shí)間為t1。由于DCT測(cè)量矩陣是灰度的,根據(jù)DCT余弦基的特性,一個(gè)DCT余弦基需要轉(zhuǎn)換成塊1024級(jí)灰度才能進(jìn)行較為精確的采樣;否則采樣精度就較差。因此可以得到,t1=1024*t。相對(duì)于現(xiàn)有方法,每個(gè)8*8圖像塊本文方法可以大約減少3*1023*t的采樣時(shí)間。對(duì)于M*N的目標(biāo)圖像,采樣時(shí)間減少率為3*1023*t*(M/8*N/8)/(L*t1)=3*1023*t*(M/8*N/8)/ (M*N*p*t1)=3*1023*t/(64*p*t1)。所以,采樣效率與目標(biāo)物體圖像大小無(wú)關(guān),只與壓縮率有關(guān)。壓縮率越大,采樣時(shí)間減少率就越小,這是因?yàn)槊總€(gè)目標(biāo)物體圖像塊實(shí)用二值測(cè)量矩陣采樣的系數(shù)數(shù)量是固定的。
圖1 20%壓縮率下的成像結(jié)果
本節(jié)考察相同壓縮率下兩種單像素成像方法的重構(gòu)質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)中,我們利用分辨率為128*128的二值數(shù)字圖像作為基準(zhǔn)圖像。圖1是壓縮率為20%時(shí)兩種方法的重構(gòu)結(jié)果。本文方法和一致性采樣方法的重構(gòu)圖像與基準(zhǔn)圖像的PSNR分別為27dB、24dB。從視覺(jué)結(jié)果可以看出,本文成像結(jié)果的細(xì)節(jié)信息誤差更小,細(xì)節(jié)更清晰,背景噪聲更小。但是一致性采樣單像素成像方法的重構(gòu)結(jié)果背景噪聲較強(qiáng),文字內(nèi)部細(xì)節(jié)信息誤差較大。由此可以看出,本文方法采樣相同數(shù)量的DCT系數(shù)獲得更好的成像效果,說(shuō)明本文自適應(yīng)成像方法的有效性。
從提高采樣效率和采樣資源利用率的角度,本文提出了跨域預(yù)測(cè)的自適應(yīng)單像素成像方法。本文利用二值測(cè)量矩陣采樣并計(jì)算得到目標(biāo)物體圖像的重要DCT系數(shù),提高了采樣效率。我們進(jìn)一步利用重要DCT系數(shù)判斷每個(gè)目標(biāo)區(qū)域的紋理復(fù)雜程度,自適應(yīng)采樣不同數(shù)量的DCT系數(shù),以提高采樣資源的利用率,并在相同壓縮率下獲得更好的成像質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法大大降低了采樣時(shí)間,提高了采樣效率。成像結(jié)果和性能指標(biāo)表明,本文方法的成像質(zhì)量要比現(xiàn)有算法高3dB。下一步研究不同圖像塊大小的跨域預(yù)測(cè)方法。