图像多领域处理技术研究

### 图像多领域处理技术研究 #### 多聚焦图像深度扩展 在图像的处理中，多聚焦图像的深度扩展是一个重要的研究方向。对于一系列由显微镜捕获的包含八个不同聚焦图像的图像序列，我们可以通过自适应点扩散函数（PSF）来实现深度扩展。 在这个过程中，图像场景的深度分布会在右下角展示，灰度越暗表示物体离成像系统的镜头越近。最终具有深度扩展的结果图像可以通过向量\(a = (1, 4, 6, 4, 1)\)的PSF以及识别阈值178得到。 由于一幅图像中的散焦部分代表不同的模糊程度，因此原始图像的PSF向量是不同的。选择合适向量的“理想”方法是准确评估每个图像区域的模糊程度，这可以通过多种方式来确认，如灰度梯度差异、小波变换等。在数学上，通常用Lipschitz指数来衡量图像函数的局部规律性，我们的模糊估计方法就是基于计算水平或垂直方向上强度变化点的Lipschitz指数。 #### 基于颜色相关图子块能量的图像标注 随着网络和多媒体技术的发展，图像信息的存储迅速增长，图像检索成为了图像研究领域的热点。基于内容的图像检索（CBIR）利用图像的颜色和纹理等内容来计算图像的相似度，在指纹和标志识别等方面取得了成功。然而，存在一个被称为“语义鸿沟”的巨大差距，即从视觉特征中提取的低级特征与高级语义概念之间缺乏一致性，导致CBIR无法提供有意义的结果，当前的计算机视觉技术在语义层面上远远落后于人类的信息同化能力。 图像标注是利用不同的模型和机器学习方法来寻找图像视觉特征与关键词之间的关系，并将关键词传播到未标注的图像上。主要有三种图像标注方法：基于图像分割的标注、固定大小块的标注和基于图像分类的标注。 - 基于图像分割的标注依赖于图像的视觉特征和精确的分割结果，但目前图像分割的结果并不理想，图像对象层次部分的表达与人类视觉系统之间存在很大差异。 - 固定大小的图像分割也存在问题，可能会将一个对象分割成多个块或将多个对象放入一个块中。 - 相比之下，基于图像分类的标注可以避免因错误的图像分割而导致的低精度问题。 为了避免传统方法的问题，本文提出了一种基于颜色相关图子块能量的图像标注算法。该算法通过计算颜色相关图的直方图并分析其子块特征，利用子块能量来标注图像的类别，取得了满意的结果。该模型快速且对图像的大小和旋转具有不变性。 下面详细介绍相关内容： - **颜色相关图**：传统上，图像中点的距离可以用欧几里得空间来测量。相关图是一种展示自相关随距离变化信息的图形，它捕获了图像中颜色的空间相关性，弥补了经典直方图方法的主要缺点。对于分布在离散域\(I \subset Z^2\)且灰度级为\(L\)的图像，\(c_{i}, i = 1...C\)，其中\(c_{i}\)是第\(i\)个颜色索引，\(C \leq L\)是用于统计的灰度级，\(h_{i}\)是颜色相关图中\(c_{i}\)的直方图值。通过一个\(w_{h} \times w_{v}\)的窗口作为距离来计算\(p_1\)与\(p_2\)和\(p_3\)的灰度值直方图，移动窗口可以得到整个直方图表值，它表示了\(c_{i} \to c_{j}\)在\(C\)中的距离。如果要得到颜色自相关图，可以将\(i = j\)作为直方图的值。 - **子块能量**：相关图显示了颜色直方图随像素空间分布的变化。选择颜色相关图来实现子块能量模型是因为它是带有空间信息的颜色直方图，能够反映局部颜色分布的存在。在子块模型中，对给定图像计算相关图特征，然后将相关图分割成子块。子块通过相关图的绝对梯度计算得到，我们定义\(h_{i}\)的绝对梯度如下： \[Cov(k) = |h_{i} - h_{c}|\] 为了使用子块来标注图像，需要消除子块的空间变化。不同类别的图像对应的颜色相关图和子块能量会动态变化，同一类别的子块曲线相似，不同类别的则差异很大。子块能量通过对相关图块的平方值求和得到： \[E_{k} = \sum_{i = (k - 1) * blocksize}^{k * blocksize} COV(i)\] 对于图像标注的实现，每种类型的图像都有其独特的可识别特征，这里只将子块向量放入高维空间。当一个测试样本输入时，计算其基于该算法的子能量，由于能量已经排序，无需进行位置对齐。将能量子块描述为\(C / blocksize\)维空间中的点，就可以使用欧几里得距离来衡量类别。 - **子块能量算法** - **子块能量计算步骤**： - 输入：训练图像集\(S_{training}\)和测试图像集\(S_{testing}\)，选择窗口大小\(w_{h} \times w_{v}\)，直方图的步长\(Levelwidth\)，子块大小\(SubBlock\)，\(L = 256\)，\(C = 256 / levelwidth\)，图像大小为\(W \times H\)（通常\(W = H\)）。 - 输出：图像的子块能量。