基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现设计

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　　摘  要： 针对传统的三维虚拟动态重现方法效果不佳的问题，提出基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现设计。运用相关理论处理三维虚拟动态图像，再运用大型数字媒体中的Grab Cut 算法求解高斯混合模型表达式。在实现能量模型构建后，引入归一化直方图，计算像素点前景概率和背景概率。在完成上述计算过程后，根据三维虚拟动态重现流程得到[Bin]值，实现三维虚拟动态重现。由此，完成基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法的设计。最后，创建实验环境，按照实验流程，完成对比实验。实验应用公式计算两种方法重现结果的准确率、召回率和F?measure 值。实验结果表明，所提方法相比传统方法准确率高5.264%、召回率高2.054%、F?measure 值高3.652%。说明所提方法符合设计需求。
　　关键词： 大型数字媒体; 三维虚拟图像; 动态重现; 图像处理; 能量模型构建; 对比验证
　　Abstract： A design of 3D virtual dynamic reconstruction based on large?scale digital media is proposed to improve the effect of the traditional 3D virtual dynamic reconstruction method. The correlation theory is used to process the 3D virtual dynamic image， and then the Grab Cut algorithm in the large?scale digital media is utilized to solve the Gaussian mixture model expression. The energy model is built， after which the normalized histogram is introduced to calculate the foreground probability and background probability of pixels. After completing the above calculation process， the [Bin] values are obtained according to the 3D virtual dynamic reconstruction process， and the 3D virtual dynamic reconstruction is realized. Therefore， the design of 3D virtual dynamic reproduction method based on large?scale digital media is completed. The experimental environment was created and the comparative experiment was completed according to the experimental process. The accuracy， recall and F?measure value of the reconstruction results of the two methods were calculated by the formula. The experimental results show that the accuracy， recall and F?measure of the designed reconstruction method are 5.264%， 2.054% and 3.652% higher than those of the traditional methods. It shows that the porposed method meets the design requirements.
　　Keywords： large?scale digital media; 3D virtual image; dynamic reconstruction; image processing; energy model construction; comparison validation
　　0  引  言
　　传统的三维虚拟动态重现技术主要是通过扫描重建目标，获取目标对象的三维坐标实现重现[1]。这种方法可以在较短时间内，重现出高精度的三维模型，但操作复杂，不具有适用性。
　　为了减少建模成本，提出基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现设计。采用大型数字媒体的视频影像和相机等感觉媒体，获取动态目标的三维坐标，再运用Grab Cut 算法计算图像间的几何关系，获取三维重现动态目标。
　　1  三维虚拟动态分割
　　基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法处理过程如下：
　　Step1：为了更好地优化图像分割算法，运用相关理论，提高分割算法精度[2]。将动态图像分割成不相交的集合[R1，R2，…，Rn]，每个集合代表一个均匀分布的区域。由于任意两个相邻区域的并集是无法均匀分布的，依據图像分割形式化定义，获取图像分割区域：
　　式中：[I]表示虚拟动态图像;[R′I]表示图像分割区域。虚拟动态图像分割结果要满足以下几点：第一，虚拟动态图像的每个像素点都有属于自己的区域;第二，每个区域必须要满足连通性;第三，任意区域之间都不能相交[3]。
　　Step2：在完成虚拟动态图像分割后，提取颜色特征。在虚拟动态图像中目标都具有一定性质，而颜色特征的具体表现是基于像素点的，通常会采用颜色图像直方图，用以表示虚拟动态图像中亮度分布的直方度[4]。图像中包含每个亮度像素的个数，根据颜色直方图的信息分布情况，调整图像的亮度。 　　Step3：提取虚拟动态图像纹理[5]。纹理基元和纹理基元排列方式分别为规则排列和不规则排列，通常会采用自相关函数和灰度差分统计这两种方法提取纹理特征。本次设计采用自相关函数，在反应纹理的周期性上，可以表现出较好的效果，一幅三维虚拟动态图像[I=fx，y]，则它的自相关函数为：
　　式中：[ε]，[η]，[j]，[k]分别表示虚拟动态图像的每个像素;[w]表示模板参数。在通常情况下，纹理越粗糙，偏离量就越大[6?7]。
　　Step4：图像处理。在图像处理中，为了能够准确设定像素点之间的权值，就需要建立图和虚拟动态图像之间的关系，运用图的理论知识，处理二者的关系[8]，完成虚拟动态图像的处理。
　　2  大型数字媒体三维虚拟动态重现
　　改善图像分割效果是基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法的第一步，也是最重要的一步。在完成图像处理后，需要处理虚拟动态图像的背景，运用大型数字媒体的Grab Cut算法，判断像素属于前景还是背景。需要注意的是，在构图的过程中，要先增加一类节点用于标记像素所属类别，最后使用最小割完成三维虚拟动态重现[9]。具体过程如下：
　　首先，将虚拟动态图像的所有像素映射成S?T网络，如图1所示。图1中，S为源点，对应前景终点，T为汇点，对应背景终点。由图1可知，每个像素点可以分为，与S相连的边和与T相连的边。每条边上的权值都能反映出像素点在前景或者背景的颜色差异。最后，通过最小割来实现图像分割[10]。
　　在实现图像分割后，要构建能量模型，简化求解过程。先求解图像前景和背景的像素点，得到各个高斯分量，再计算每个高斯分量比重，求解高斯混合模型表达式。
　　引入一种新的能量函数，表达式为：
　　式中：[θS]表示目标[S]的直方图;[H]表示概率分布函数;[E（S）]表示新能量函数[11]。运用式（3）可优化高斯混合模型表达式，减少传统算法计算量。
　　式（3）在考虑颜色直方图[θS]分布式时，仅设定了一种黑白分布情况。由式（3）可得，当黑白像素在完全分割的情况下，[H]值最小为0。当颜色增多时，可以利用式（3）判断对图像像素分配正确与否，给予相应的惩罚。
　　应用式（3）的变换可以得到新的能量函数，表达式为：
　　式中，[θS]表示[S]内像素的概率分布[12]。
　　在实现能量模型构建后，重现三维虚拟动态图像结构。在构建三维虚拟动态图像结构时，要先计算像素点前景和背景的概率。在计算[S]和[T]权值时，要判断该像素点属于能量模型的第几个高斯分量。通过计算[S]和[T]相连的边权值，构建图结构，实现三维虚拟动态重现[13]。引入归一化直方图，增加辅助节点[Bin]，运用算法图求解每个像素所属的[Bin]值，如图2所示。
　　由图2可知，S和T相连的边权值为固定值，被标记的点为前景，与S相连的边权值为一个极大的常数，与T相连的边权值[14]为0。[Bin]值的计算公式为：
　　式中：若[numBin]小于255，在计算过程中[numBin]值会影响最终重现效果;若[numBin]值小于0，会出现重影;若[numBin]大于255，最终呈现的效果图会出现大量空洞。重现好的图要经过最大流和最小割计算，待计算后，得到权值之和，也就是三维虚拟动态图像最终的重现效果[15]。
　　由此，完成基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法的设计。
　　3  实验分析
　　通过比较传统三维虚拟动态重现方法和所提方法重现结果的召回率、准确率和F?measure 值，来衡量三维虚拟动态图像重现的优劣。
　　3.1  实验环境设置
　　选择的操作系统为Windows 7，内存为4 GB。开发环境为Microsoft Visual Studio 2017。
　　3.2  实验结果评价方法
　　在三维虚拟动态重现领域内，通过采用主观评价分析法、客观评价法来评价重现效果的优劣。在评价的过程中，要观察重现目标的完整性;观察重现结构是否出现欠分割的现象;观察重现目标的边缘是否光滑，或者是否存在未重现的结构。
　　3.3  實验对比结果
　　根据计算得到基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法与传统方法重现结果的召回率、准确率和F?measure值，如图3所示。
　　由图3可知，运用本次设计的基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法的准确率、召回率和F?measure 值相比传统方法准确率高5.264%、召回率高2.054%，F?measure 值高3.652%。说明，所提方法三维虚拟动态重现效果达到了改进的目的。
　　4  结  语
　　本次设计引入了新的能量函数，创建基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现算法，减少了求解高斯混合模型花费的时间。使用非归一化直方图判断像素前景概率和背景概率，有效解决了传统算法在多次迭代过程中仍处于欠重现的问题。该方法优化了传统方法图像分割算法的精度。通过实验验证了基于大型数字媒体的三维虚拟动态重现方法的可行性。在实验中，发现Grab Cut 算法的迭代次数仍处于过分割的状态，在后续研究中，应提高Grab Cut 算法的效率。
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