多分辨率显示范文（精选9篇）
多分辨率显示 第1篇
19世纪30年代,科学家Wheatstone开始着手研究人的视觉,并于1838年发明了立体镜,拉开了人类对三维立体 显示研究 的帷幕[1]。2010年,3D浪潮席卷全球,从最初的3D科幻电影《阿凡达》引爆,到年初的CES展,各大电视商家竞相亮相3D电视,再到年中的世界杯和近期的3D亚运营销,各大厂家们和研究机构各显神通上演3D大战,2010年可谓是“3D电视元年”。而3D显示并不是一个很新的技术,它的基本原理是利用人的双眼视差所观察到的左右眼 不同的图 像在大脑 中形成立 体视觉[2]。现有的技术成熟的装置多是眼镜式或多视点立体,佩戴眼镜给观看者带来不便,还存在闪烁、视觉疲劳等现象;多视点立体的观看区域有限且离散,还会大幅度降低原图片的分辨率[3]。因此无需辅助设备、观看者可以在屏幕前自由移动的自由立体显示成为立体显示发展的必然趋势。
1基本原理
为实现全分辨率自由立体显示,本系统基于时分原理,采用菲涅尔透镜作为场分元件,在不同位置形成观察窗口。本系统主要包含三个模块:指向背光部件、人眼跟踪模块和控制接口模块。其基本实现流程为人眼跟踪模块获得观察者眼睛瞳孔位置,并发送给控制接口模块,从而确定指向光成像部件单元中应该点亮的LED发光源的位置,辅助以解码出的LCD液晶显示图像或视频内容的帧同步信号作为中断触发信号,以此控制对应点亮的LED亮灭时序;指向光成像部件中的光学部件则将LED发出的光线在显示器前形成左眼或右眼的指向性出瞳[4],使得观看者的左眼只能看到左图像右眼只能看到右图像,并且该画面无分辨率损失。图1为系统的总体框图。
1.1指向背光部件
1.1.1LED 阵列及其驱动电路
LED阵列及其驱动电路为整个系统提供显示光源,其是由多颗高亮度、小尺寸LED水平排列而成,每一颗LED灯可单独控制亮灭,与控制接口模块相连接,并使用TI的恒流芯 片TLC5927作为LED的驱动芯片,从而保证该电路单元达到稳定的可寻址性和随动性。下图2即为LED阵列及其驱动电路实物图。
1.1.2成像光学部件
我们所设计的立体显示器采用分场显示加菲涅尔透镜(FresnelLens)的结构,采用菲涅尔透镜取代普通凸透镜,既节省空间又节省成本,是立体显示成像光学部件的首选。如图3所示,利用菲涅尔透镜“不同位置处的物点经过菲涅尔透镜后汇聚成像于不同位置处”这一特性,实现左右视域分开以及多个视域互不干扰。为了保证垂直方向一定的视角范围,本装置中采用的是线性菲涅尔,只在水平方向有汇聚特性。
1.2控制接口模块
控制接口模块主要由AVR系列的Atmega128单片机及其外围电路组成,向上主要负责与人眼跟踪模块的串口通信,获取人眼位置坐标,向下则控制LED阵列的点亮位置及时序[5]。人眼跟踪程序对每一帧图像进行检测,当发现人脸并且确定好人眼位置之后,就通过RS232串口将数 据发送给 单片机,单片机再以视频帧同步信号作为中断信号,按显示左右图像的时序点亮对应左右眼的LED阵列。
1.3人眼跟踪模块
人眼跟踪模块的主要任务是追踪观察者瞳孔位置,利用人眼的亮瞳效应得到人眼瞳孔位置候选点,再通过人脸识别算法精确人眼的位置,从而大大提高人眼的检测速度[6]。该模块主要包含三个部分,包括红外图像采集设备,人脸识别算法和串口发送模块。红外图像采集采用CCD图像传感器,将采集到的模拟信号转化为数字信号;人脸识别算法负责人脸的识别以及人眼的精确定位;串口发送模块负责将计算得出的人眼坐标发送给光路的控制模块。
红外图像采集设备包含CCD传感器及其近轴、远轴红外LED灯,如下图4。CCD传感器用于捕捉图像,近轴LED的作用是将红外光照射到人眼上,然后产生亮瞳效应;两侧的LED负责图像的补光,图5便为捕捉到的观察者的亮瞳效应。
人眼识别算法是基于DirectShow写的客户端程序。人眼识别基于Adaboost算法[7],通过对样本的不同训练,得到很多的弱分类器,然后通过一定的方法将不同的弱分类器组合起来,形成一个强分类器。基于这种思想,首先在图像上面选取亮瞳点,然后用强分类器在亮瞳点附近进行判断。找到人脸后再采用SVM算法寻找人眼,最终得到的是人眼的位置坐标。该系统的人眼检测平均时间小于16ms,并且可以多人跟踪,见图6,跟踪准确率达96% 以上[8]。
2样机效果
下图7便是已完成的58.4cm样机,其所显示得是一幅画的静态画面,无分辨率损失,每幅图像分辨率1920×1080。可在2D和3D模式的之间自由切换,有效视距为570~650 mm,最佳观看距离为600mm,水平视角观看范围±25°。
3总结与展望
自由立体显示技术是指无需任何辅助设备便可实现3D效果观看的显示技术,亦称为无辅助立体显示。本文描述的是一种基于时分原理的全分辨率头跟踪式无辅助视差立体显示装置,其可供多人同时观看,并且观察者可在水平视角±25°范围内自由移动,都能取得良好的3D观看效果。另外所选择的LCD刷新频率为120 Hz,观察者左右眼分别看到的图像刷新率为60Hz,因此不会因闪烁而感到疲劳。
如何选择液晶显示器的分辨率 第2篇
不论是LCD液晶显示器，或一般的CRT显示器，分辨率是显示器主要的考查标准，因为显示器一定要能支持应用软硬件所需的分辨率。传统CRT显示器对于所支持的分辨率较有弹性。显示器的影像主要是由许多堆积的点或线组成的像素(Pixels)而产生的，因此像素的多少便是影响分辨率的重要因素。
LCD所支持的显示模式不像CRT那么多。LCD只支持所谓的真实分辨率，可比喻为一般CRT显示器的最高分辨率。其主要的不同点是，LCD液晶显示器只有在真实分辨率下，才能显现最佳影像。LCD显示器呈现分辨率较低的显示模式时，有两种方式显现。第一种为居中显示，
例如想在XGA1024×768的屏幕显示SVGA800×600的分辨率时，只有1024居中的800个像素，768居中的600条网线，可以被呈现出来。其他没有被呈现出来的像素与网线，就只好维持黑暗。整个画面看起来好像是影像居中缩小，外围还有阴影环绕。另一种为扩展显示。此种显示方法的好处是，不论您使用的分辨率是多少，所显示的影像一定会运用到屏幕上的每一个像素，而不至于产生阴影边缘环绕。然而，由于影像是被扩展至屏幕上的每一个像素，因此影像难免会受扭曲，清晰准确度也会受到影响。
所以，选择LCD时，一定要确保它能支持您所使用的应用软硬件的原始分辨率。千万不要盲目地相信分辨率要越高越好。要记得LCD液晶显示器是不同于一般CRT显示器的。如果您的设备要求XGA1024×768的分辨率，那您最好确定您的LCD液晶显示器可以支持原始XGA的分辨率。不多也不少，这样最好。多分辨率显示 第3篇
1资料和方法
1.1 试验器材和仪器
影像诊断工作站3台, 对应3台单色液晶显示器的性能指标见表1。为了实现图像显示一致性的要求, 3种显示器都进行了基于Barten模型的DICOM校正, 且使用同样的图像阅读软件 (东软Neusoft研发) , 该软件会将图像密度分辨率的210位灰阶降低为28位进行显示, 同时由于胸部影像图空间分辨率基本为7MP左右, 大于显示器的显示矩阵, 该软件还会对图像横向和纵向的数据进行双线性插值压缩显示。所有显示器均调至最适宜读图亮度500cd/m2, 且距离地板的高度相仿。DR系统为Kodak公司的DR 7500, 投照条件为115kV、2.0～2.5mAs, 物片距为180cm, 探测器的像素点距为143μm;CT为Philips公司的Brilliance 64层CT, 扫描参数为120kV、150～180mA, 螺距为1.1, 层厚和间隔均为3mm;采用室内正常的荧光灯照明 (由于该试验均在中国医大附属盛京医院阅片室内开展, 从而保证了同一环境照度) 。
1.2 病例资料的选择
仍然使用为了评价上述3种不同分辨率的单色液晶显示器对肺结节检出效能的影响[9]而选取的93幅DR影像图:38例经CT证实含结节的影像图;32例DR疑似有结节, 但CT证实无结节或证实为淡片状炎症的影像图, 其中淡片状炎症6例, 26例在CT上无任何病灶表现;余23例为DR和CT均无结节表现的影像图。所选病例女38例, 男55例;年龄为4.0～76.0岁, 平均 (49.4±20.2) 岁, 中位年龄54.0岁。
1.3 实验操作方法
放射科高年资 (主任或副主任) 、中年资 (主治) 、低年资 (住院医师或实习研究生) 医师各3名参与读图, 其中高年资医师工作年限分别为38.0、20.0和14.0年, 中年资医师为11.0、11.0和13.0年, 低年资医师为1.0、1.5、2.0年, 所有医师的矫正视力均在1.0以上。以上9名医师不含前期参与病例资料选取的人员, 且是放射科内同年资医师中日常工作状态比较稳定的。9名医师分别在3种单色液晶显示器上集中进行3次独立读图, 每次读图期间医师顺序、显示器类型顺序、病例样本顺序均为随机排列, 且每位医师连续两次读图的时间间隔在1周以上, 主要目的是消除同一医师两次读图期间学习的相互影响。医师读图不限时、不限制使用图像后处理工具, 尽量与平时实际工作条件相同。图像后处理是影像诊断过程中一个非常自然的行为, 只有这样才能将数字影像诊断的潜能完全挖掘出来, 故本研究不考虑限制使用后处理工具的情况[4]。
每次在医师正式读图之前, 先随机挑选几个病例进行预实验, 使得每个参与者熟悉该实验的评分方法和原则[3] (相当于医师的学习、记忆和积累经验阶段) 。对于右肺中上野 (以右肺门上缘为界限) 纹理显示质量优劣的评判采用3等分法[4,8]:优、良、差 (表2) , 之所以选择右肺中上野作为重点观察区域是考虑到该处纹理的显示质量受患者在拍摄时是否能屏住呼吸影响较小。每位观察者给出每幅影像图在特定显示器上表现出的相应等级的分数。
1.4 读图数据处理
统计分析前对采集到的2 511个数据做如下预处理:分别计算2MP、3MP、5MP显示器上各同年资医师的平均分, 下一步就用该些平均评分进行统计分析。不同年资的医师在不同分辨率的显示器上观测右肺中上野纹理显示质量的结果的比较采用配对样本的t检验 (为双侧检验, P<0.05表示有显著性差异) 。
2结果
不同年资的医师在不同分辨率的显示器上观测右肺中上野纹理显示质量的统计结果如表3、4所示。
同年资医师在不同分辨率的显示器上观测右肺中上野纹理的显示质量时, 差异均无统计学意义 (P均>0.05) ;在2MP或3MP显示器上不同年资的医师对肺纹理显示质量的识读结果比较差异无统计学意义 (P均>0.05) , 而在5MP显示器上高、低年资医师之间的P为0.038, 高、中年资医师之间的P为0.004, 有显著性差异, 其他比较差异无统计学意义。
3讨论
挑选合适空间分辨率的显示器时应充分考虑图像本身的采样分辨率, 无论在低分辨率的显示器上显示高分辨率的图像还是在高分辨率的显示器上全屏幕显示低分辨率的图像都会通过软件处理来对画面的数据进行改动[5]。由于胸部DR影像图的分辨率比较大, 一般都>5MP, 所以应尽量挑选分辨率比较高的显示器, 以便最大程度地显示影像本身的原有数据, 使得显示效果尽量接近实际效果。美国计算机在放射学中的应用学会 (the Society for Computer Application in Radiology) 建议凡以基本诊断为目的的影像工作站, 其监视器应为肖像型, 分辨率不得少于 2K2K[6]。我国PACS起步较晚, 诊断的准确性一直未引起放射学界的足够重视, 处于经济方面的考虑, 不少医院盲目采用空间分辨率10241280或1024768的显示器, 殊不知这要冒降低诊断精度的风险。
实验结果表明, 在5MP显示器上观测肺纹理的显示质量时, 高和中年资、高和低年资医师之间有显著性差异, 而前个实验[9]证实在5MP显示器上检测肺结节时高和中年资、高和低年资医师之间检出效能比较差异却无统计学意义, 其实两者并不矛盾, 主要因为肺纹理相对结节而言, 较窄方向上比较细, 所占像素比较少, 显示软件在计算显示矩阵时有可能将这几个像素丢掉, 造成显示效果不能真实反映图像采样数据, 换言之肺纹理的显示受显示器分辨率的影响则更大。
就纹理显示质量而言, 除在5MP显示器上高和中年资医师、高和低年资医师之间比较存在显著性差异外, 其他均无统计学意义。笔者认为胸部影像图在低、中分辨率的显示器上整体显示质量较差, 限制了高年资医师经验能力的发挥, 造成了高、中、低年资医师之间差异无统计学意义, 而5MP显示器比3MP、2MP能更大程度地显示原图像的真实数据 (实际工作中在2MP显示器上显示成人胸部DR影像图时一般只用到图像真正采样数据的27%左右, 而在5MP显示器上可以达到70%左右) , 提高了信噪比, 此时高年资医师观察时会得到更多的信息, 这也说明高年资医师只有在图像充分显示时才能发挥其经验作用。
单色液晶显示器由于分辨率不同而价格差异很大 (以Barco品牌为例, 2009年4月Barco Z-2261报价约为4万人民币/台, Barco Z-3620约为8万人民币/台, 而Barco Z-5620约为17万人民币/台) , 在医疗资金投入不足的情况下中、小医院根本没有能力完全使用高分辨率的显示器, 而且实验证实低、中年资的医师也没必要使用高分辨率的显示器。对于影像科单色显示器的配置而言, 完全可以采用高、中和低分辨率显示器相结合的原则, 低和中年资医师可以使用3MP或2MP显示器完成初审报告, 而高年资的审核医师是保证影像诊断质量的最后关口且其在高分辨率的显示器上能得到最多的细节信息, 所以应用5MP显示器修定、发布报告, 完成终审, 这样既不会降低放射科影像诊断最终出口的准确率, 又节省了成本, 提高了性价比, 这也体现了本实验的临床实际指导价值。本院就采取如此配置方案, 实践证实该方案可行且高效。
实验中并没有涉及单色液晶显示器的观察视角问题, 由于液晶显示器和CRT显示器的成像原理不同, 它们在视角上的要求也不同, 其中液晶显示器的要求更为苛刻。实际上, 当脱离正常的观察视角30°时就会丢失显示器30%的亮度[7]。在该实验过程中我们只是强调观察视线应尽量和显示器的屏幕保持垂直, 之所以没有进行严格控制, 一是因为控制起来比较麻烦和复杂, 不可能在实验中去测量和纠正每个观测者的视角, 二是笔者认为各个医师会自发地正确校正视角问题, 从而不会给实验带来太大的影响。观察视角问题对影像识读是否有影响、具体有多大影响还需要进一步证实。
摘要：目的:评价不同分辨率的医用单色液晶显示器对肺纹理显示质量的影响, 探讨放射科诊断显示器的合理配置方案。方法:请放射科高、中、低年资医师各3名, 分别在3种不同分辨率的显示器上对93幅胸部DR影像图集中3次独立读图, 对右肺中上野纹理显示质量的优劣采用3等分法:优、良和差, 每位医师分别针对每台显示器上的每幅图像给出自己的信任等级。采用SPSS13.0对结果进行统计分析。结果:各同年资的医师在不同分辨率的显示器上对肺纹理显示质量的观测结果比较差异无统计学意义 (P>0.05) ;不同年资的医师在2MP或3MP显示器上对肺纹理显示质量的观测结果比较差异无统计学意义 (P>0.05) , 而在5MP显示器上高和中、高和低年资医师之间比较存在显著性差异 (P为0.004、0.035, 均<0.05) , 中和低年资医师之间比较差异无统计学意义。结论:高年资医师在5MP显示器上能得到更多的信息;可采用低、中、高分辨率显示器相结合的诊断工作站系统, 高年资的医师应使用高分辨率的显示器来完成终审, 而中、低年资医师应在中或低分辨率的显示器上完成初审;通过不同分辨率的显示器和不同年资的医师之间的合理配置, 可以获得较好的性价比。
关键词：肺纹理,计算机终端,影像归档和通信系统
参考文献
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[8]何强, 朱纯生, 郑晓林, 等.CR胸部床边X线摄影的质量分析.南方医科大学学报, 2008, 28 (12) :2290.
多分辨率显示 第4篇
但是在Linux Mint下却无法正常识别，
Google了一番，解决了。
Ctrl+Alt+T调出终端，输入
1
xrandr
输出
1
VGA1 connected 1600x900+1366+0 (normal left inverted right x axis y axis) 0mm x 0mm
2
1024x768 60.0
3
800x600 60.3 56.2
4
......
可见外接显示器 VGA1 的最佳分辨率是1600x900，接着在终端输入
1
cvt 1600 900
输出
1
# 1600x900 59.95 Hz (CVT 1.44M9) hsync: 55.99 kHz; pclk: 118.25 MHz
2
Modeline “1600x900_60.00” 118.25 1600 1696 1856 2112 900 903 908 934 -hsync +vsync
接着取
1
“1600x900_60.00” 118.25 1600 1696 1856 2112 900 903 908 934 -hsync +vsync
在终端输入
1
xrandr --newmode “1600x900_60.00” 118.25 1600 1696 1856 2112 900 903 908 934 -hsync +vsync
最后输入
1
xrandr --addmode VGA1 “1600x900_60.00”
2
xrandr --output VGA1 --mode 1600x900_60.00
于是乎就出现了希望得到的分辨率
但每次注销或重启计算机后都要重来，于是直接弄个简单的脚本，
1
xrandr --newmode “1600x900_60.00” 118.25 1600 1696 1856 2112 900 903 908 934 -hsync +vsync
2
xrandr --addmode VGA1 “1600x900_60.00”
3
xrandr --output VGA1 --mode 1600x900_60.00
保存为.sh文件，chmod+x添加可执行权限(或者直接右键属性设置可执行亦可)，每次双击运行一次即可(这个不需要root权限)
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多分辨率显示 第5篇
彩色等离子体显示技术是20世纪90年代初飞速发展起来的一种大屏幕平板显示技术, 具有显示图像清晰、亮度高、固有数字化特性、视角大、体积小, 重量轻等优点, 在屏幕对角线尺寸107～254 cm范围内, 显示了很强的技术优势。21世纪初将在大屏幕壁挂数字电视、高清晰度电视、商用显示等领域形成巨大的应用市场。
面对这样一个潜在的巨大市场, 日本和韩国的一些大公司投入巨资进行开发生产, 产品的性能在满足商业化要求的基础上不断提高, 目前已进入规模生产的初期阶段。彩色PDP技术和产业不断集聚, 形成了以日本松下、日立、先锋和韩国LG、三星等五家公司为主的彩色PDP核心部件研发和生产厂商。长虹集团等也投入了巨资进行彩色PDP生产线建设和产品研发。
随着TFT-LCD在大屏幕技术和生产能力方面的突破, 彩色PDP不仅要面对同行业的竞争, 而且要面对TFT-LCD技术的挤压, 这要求彩色PDP技术除了保持自身的技术优势外, 还要向高分辨率方向发展。
在国内, 随着数字电视标准的出台和实施, 将形成以平板显示为主要显示器的巨大数字电视市场, 为彩色PDP发展带来机遇的同时, 同样也要求彩色PDP技术向高分辨率方向发展。
五十五所在国家相关部委的支持下, 已完成了107 cm WVGA级的彩色PDP的研发平台和显示屏及模块的开发[1,2], 为进一步的彩色PDP技术研发打下了良好基础。为了适应彩色PDP技术发展趋势, 掌握高分辨率的彩色PDP的显示屏结构设计、驱动和控制电路、制造工艺等, 在国家有关部门的支持下, 五十五所进行了64 cm彩色PDP显示屏和电路的开发, 达到了预期的目标, 同时培养彩色PDP技术人才队伍。这些技术的掌握, 必将为国内彩色PDP产业的发展起到积极作用。
1 64 cm SVGA彩色PDP显示屏
在高分辨率彩色PDP显示屏研究开发方面, 防止由于彩色PDP显示屏在分辨率提高后由于放电单元变小而导致的发光效率的下降, 是显示屏结构设计和优化的重要目标之一;此外, 还需解决实现高分辨率显示屏的制造而在设备、制造工艺控制等方面带来的新的问题。采用计算方法来优化彩色PDP单元结构设计, 并结合在15 cm试验屏上进行实验验证等方法进行显示屏的设计。在显示屏的工作气体选配和充气压强的确定方面做了大量工作并取得了较好的效果。在五十五所已有试验线的基础上, 完善并改进原工艺线和生产工艺, 完成了项目任务。
本项目的彩色PDP显示屏结构采用三电极交流面放电反射式结构, 如图1所示, 实际结构的前基板需按图示转动90°位置。显示屏由前板、 后板和Penning气体构成。前基板由前玻璃基板、ITO透明电极和汇流电极复合而成的扫描电极和维持电极、黑条、透明介质、MgO保护层构成, 后基板由后玻璃基板、选址电极、白色介质、障壁、三基色荧光粉构成, Penning气体为Ne和Xe的混合气体。显示屏对角线为64 cm, 显示容量为800600。
显示屏工艺流程主要有精密电极制作工艺、精密障壁制作工艺、精密荧光粉发光层制作工艺、精密丝印网版制作工艺、MgO薄膜制作工艺、封接排气工艺、Penning工作气体优化、显示屏老炼等工艺。
精密障壁制作工艺是彩色PDP显示屏的关键工艺, 影响彩色PDP的性能和成本, 各个公司开展了各种制造方法的研究, 随着彩色PDP向高精细化方向发展, 刻蚀的方法成为主要工艺方法。刻蚀又分为物理刻蚀即喷砂刻蚀和化学刻蚀, 化学刻蚀又分障壁烧结前和烧结后的化学刻蚀。本项目的障壁采用喷砂刻蚀的方法制造障壁, 研究和开发的重点在于彩色PDP障壁喷砂浆料材料的选择、涂覆工艺的控制、干燥工艺的控制、抗喷砂光刻胶的形成以及喷砂砂粒、工艺等诸多方面优化和控制。最后实现了稳定的高精细的障壁制造, 开发出的障壁的SEM图片见图2, 障壁高度约为140 μm、宽度约为35 μm。
彩色PDP前板上有ITO透明电极、复合在透明电极上的汇流电极, 后板上有选址电极。在其它平板显示器件工艺中, 如LCD、EL等, 都需要加工精细电极, 但彩色PDP电极的特点是长且精细, 并且制造成本要低。为此, 透明电极采用薄膜光刻的工艺, 汇流电极采用光敏银浆的工艺。后基板的选址电极要求精细且较小的电阻以防止串扰和防止选址延时的增大。经过改进红外干燥设备及光刻工艺的优化、控制, 采用光敏银浆光刻工艺制造出了精细且缺陷极少的精细电极。开发出的精细电极的SEM图片如图3所示。
在彩色PDP工艺中, 前后基板要多次经过高温烧结过程, 如光敏银浆电极、介质层、障壁、荧光粉等, 势必使玻璃基板变形, 给各层图形的精密对位带来困难。为了控制制造过程中等离子体显示屏前后基板上的各层图形的精密对位, 我们应用了“低成本高套准精度的等离子体显示屏的设计制造方法”[3]专利技术。通过掩膜板图形尺寸预较正的方法, 均匀或非均匀地将预校正量分布到掩膜图形单元中, 提高了等离子体显示屏前后基板上各层图形之间的套准精度, 改善了显示屏的综合性能指标, 简化了等离子体显示屏制造工艺, 降低了制造成本, 提高了制屏的成品率。
精密丝印网板在彩色PDP制作过程中也是一个非常重要的角色, 为配合64 cm彩色PDP荧光粉涂覆工艺, 自主开发出用于三基色荧光粉浆料印刷的精密丝印网版。采用特殊的胶刮, 将三种荧光粉均匀地涂覆到后基板的障壁槽内。
在工作气体方面, 经过大量试验, 仍以Ne-Xe潘宁气体为工作气体, 在Xe气的分压和总的工作气体压强等方面进行优化改进, 较大程度地提高了显示屏的发光效率。
2 64 cm彩色PDP模块电路
本项目总体电路方案采用ADS工作方式, 改进了能量恢复电路, 在实现显示功能的同时, 较大程度地降低了显示模块的功耗和电磁噪声, 从驱动控制电路方面提高了显示模块的发光效率。
模块电路主要由图像处理电路、驱动控制电路、Y电极扫描驱动电路、X电极驱动电路、选址驱动电路等部分组成, 如图4所示。图像处理电路主要由时序控制电路和DRAM电路两部分组成, 将接口电路送来的图像数据信号暂存在DRAM中, 然后产生读取信号将存储器中的内容按顺序送往选址驱动器。驱动控制电路接收图像处理电路产生的时序信号, 利用转换电路形成高压MOS管的驱动信号, 去控制VMOS管的工作, 并将直流高压电源斩波成所需的高压驱动信号。选址电压较低, 主要由集成驱动电路实现。
为了实现256级灰度, 将一电视场分为8个子场, 每个子场内分三个阶段:初始化阶段、选址阶段和维持阶段。初始化阶段用于消除上一子场在单元内部产生的壁电荷, 选址阶段用于对在本子场内显示的单元进行选址, 使选址单元内部产生壁电荷, 初始化阶段和选址阶段各子场相同。维持阶段各子场通过控制维持脉冲数量来调节已选址单元的发光亮度, 通过各子场维持时间的组合, 实现电视场画面的256级灰度显示。
在彩色PDP工作过程中, 随着显示内容的变化, 所有放电单元的等效电容也在不断变化, 可以通过计算所要显示图像中的发光单元数再计算出显示屏的瞬时的等效电容, 根据计算出的等效电容调整能量恢复电路中相应的参数使电路的谐振处于最佳状态, 使得彩色PDP在显示不同图像时节能效率达到85%～95%, 同时可使各种图像负载下的维持驱动波形边沿保持一致, 保证了图像的显示质量[4]。64 cm SVGA彩色PDP显示模块主要性能指标见表1, 模块的电路图见图5, 显示效果见图6。
3 结束语
通过对较高分辨率64 cm彩色PDP器件参数的优化, 完善和改进了五十五所已有的彩色PDP试验线, 开发出了适合高分辨率彩色PDP制造的工艺, 并完成了显示屏幕的制造, 开发了显示模块电路, 达到了较好效果, 为今后组建彩色PDP生产线和开发高清晰度彩色PDP打下了坚实的技术基础。
摘要：在完成了107 cm WVGA彩色等离子体显示 (PDP) 屏及模块研究和开发的基础上, 又进行了对角线为64 cm、单元节距为0.63 mm×0.63 mm、分辨率为SVGA (800×600) 的彩色PDP显示屏的工艺及模块电路的研究和开发。在适合高分辨显示的彩色PDP显示屏和模块电路方面进行了努力, 开发出具有SVGA物理分辨率的64 cm彩色PDP显示屏和模块。
关键词：彩色等离子体显示,高分辨率,SVGA
参考文献
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多分辨率显示 第6篇
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集笔者所在科2008年5月～2010年7月间行副鼻窦扫描患者1272例,其中男734例,女538例,年龄8月～71岁。包含行动不便、老年患者316例,少儿患者57例,假牙(补牙)患者549例。将1272例患者随机分为MPR组、直接冠扫组,两组假牙(补牙)比较,具有可比性(表1)。
注:两组比较,P=0.639>0.05
1.2 扫描方法
使用飞利浦6层螺旋CT机做鼻窦区扫描。体位:冠状位(为常规扫描体位),俯卧头后仰,下颌尽量前伸,头颅矢状面与中线平行,眶耳线与扫描线垂直或接近垂直,扫描从前至后,包括额窦前壁至蝶窦。横轴位:自然平卧,头颅矢状面与中线一致,眶耳线与扫描线平行,扫描包括上颌牙槽齿尖至额窦上缘。适用于行动不便、小儿患者及固定金属假牙患者。
扫描参数:管电压120 kv,管电流150 mA,扫描模式UHRCT 6 mm×0.75 mm,螺距0.9,FOV 200 mm,层厚2 mm、层距1 mm重叠重建。
图像处理:冠状位直接成像,横轴位图像通过工作站进行多平面重建(MPR);采用骨算法软组织窗观察,同时显示骨结构及鼻窦黏膜,窗宽1500 Hu,窗位150 Hu。
1.3 解剖变异及鼻窦病变确认
变异(1)中鼻甲气化:中鼻甲水平部、垂直部存在气化腔。(2)钩突肥大、偏曲。肥大:钩突增生与中鼻甲、筛泡下缘间距或(和)筛漏斗宽度变窄专2 mm;钩突内移:钩突角度<135°,外移>145°;钩突气化:钩突内出现气化腔。(3) Haller气房:眶内下缘出现气化腔。(4)筛泡过度气化。筛泡明显气化:筛泡内缘与中鼻甲外壁/筛泡下缘与钩突上缘间距≤2 mm[3]。(5)鼻中隔偏曲。高位偏曲:中鼻甲前端以后、游离缘以上区域相对应的偏曲;此区域以下部位发生的偏曲为低位偏曲[4]。
鼻窦病变(鼻甲肥大、鼻腔/鼻窦息肉、鼻窦炎、鼻窦肿瘤样病变)采用“有或无”的评估方法:即中鼻道区域、额窦、前筛房、后筛房、上颌窦和蝶窦有黏膜增厚、密度增高或积液等,不论其程度如何均为1例。
OMC变异与相应病变同时存在,则列入OMC变异内统计,相应病变不另计。
1.4 图像伪影甄别
选择冠状位图像,软组织窗(窗宽300,窗位30)观察,片内上颌窦、颌颞部软组织内能显示条状伪影者则有伪影干扰,上颌窦区、领颞部软组织内密度分辨层次均匀则无伪影干扰。
1.5 统计学处理
两组比较用χ2检验,P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 本研究1272例检查患者中,阳性(变异、病变)显示1088例(占85.53%)。
阳性显示中:窦口鼻道复合体区变异196例(18.01%),鼻中隔偏曲386例(35.48%),鼻甲肥大117例(10.75%),鼻腔息肉75例(6.89%),鼻窦息肉61例(5.60%),鼻窦炎(真菌感染)217例(19.94%),肿瘤样病变13例(1.19%)及其他异物定位23例(2.11%)。
2.2 两组图像伪影分析,MPR组伪影明显少于直接冠扫组(表2)。
注:两组比较,χ2=99.331,P=0.000<0.01
3 讨论
3.1 显示变异与病变关系
窦口鼻道复合体(OMC)是近年来临床广泛开展鼻内窥镜手术后提出的一个新解剖学概念[5]。它包括钩突、中鼻甲及其基板、中鼻道、半月裂、前筛房、额窦开口、上颌窦自然开口和鼻囟门。窦口鼻道复合体的通气和引流障碍是鼻窦炎迁延不愈或反复发作的关键,窦口鼻道复合体结构变异可能是造成相邻黏膜持续接触,引起局部纤毛功能障碍致鼻腔黏液潴留而利于感染发生的原因之一[3]。随着对鼻窦疾病认识的深入及影像学检查手段的发展,国内许多学者对OMC解剖变异与鼻窦炎的相关性进行了更深入探讨。研究的文献表明,鼻中隔偏曲、额大泡、钩突增生(过长内曲)、Haller气房、鼻丘气房、中鼻甲气化、鼻甲肥大、鼻中隔偏曲都与鼻窦炎发生有极大关系[3,4,5,6,7,8]。而功能性鼻内窥镜技术在恢复鼻窦上皮功能形态以及上颌窦、筛窦和蝶窦的通气、引流功能中应用广泛,大大推动了鼻窦炎的治疗进展。窦口鼻道复合体结构复杂,部位深,肉眼检查甚至内窥镜下检查也难以窥其全貌[5],若术前对OMC解剖变异认识不足,可能造成手术损伤,产生严重并发症[2]。冠状位CT扫描显示的解剖结构与鼻内窥镜所见一致[7],高分辨率CT扫描对这一复杂结构的菲薄骨壁和黏膜、含气腔及软组织均可清晰显示[8],能引导术者准确地经筛骨迷路进入邻近鼻窦。因此准确显示OMC的形态、变异及鼻窦区病变,对诊断及治疗起到至关重要作用。
3.2 图像质量与临床意义
本组资料中,1088例清晰显示了OMC变异、鼻窦病变乃至其它病变,占85%以上。对扫描图像观察分析,发现了OMC变异的不同类型:其中额大泡、筛泡过度气化29例,钩突过长、内曲42例,Haller气房8例,中鼻甲气化117例。对副鼻窦炎进行分型诊断243例,判断鼻中隔偏曲位置、程度386例、鼻甲肥大117例及鼻腔(75例)、鼻窦(61例)息肉范围,诊断肿瘤样病变13例,同时观察泪囊、泪道情况。并进行眼科、神经外科异物定位23例,也获得满意的效果(图1、2)。
通常鼻窦CT直接冠状位扫描的图像已能显示OMC及鼻窦区病变,但会出现伪影干扰,这些伪影往往来自含钙较高的牙齿,特别是当一些特殊患者如带有固定假牙、补牙患者,扫描图像内伪影更加显著,常掩盖病变内细微情况的观察,以致影响对病变定性诊断。如副鼻窦腔内息肉与炎性潴留、肿瘤组织须由CT值来判断,真菌性副鼻窦炎中病变内的钙化影往往是定性的特征性表现(图3、4)。
图3为直接冠状扫描与图4 MPR的伪影对比
多平面重建(multiple planar reconstruction,MPR)是对容积资料进行多个平面的分层重组,可以从任意平面及角度更为细致地分析不变的内部结构和与周围组织的关系[9,10]。采用超高分辨率横轴位容积扫描后重建冠状图像,与直接冠状扫描成像效果相同,不但能避免患者有固定金属伪影(假牙)干扰的影响,还较好地解决了冠状位扫描时因患者不能俯卧以及老人、儿童和受被动体位限制的患者因摆位困难造成的扫描困难、扫描角度不标准以及扫描不成功等情况;图像清晰不失真,完全满足临床对窦口鼻道复合体冠状位影像的观察要求,是冠状显示窦口鼻道复合体(OMC)解剖影像的一种改良扫描方法。
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多分辨率下的彩色图像分割方法 第7篇
关键词：图像分割,小波变换,分水岭,区域合并
1 引 言
图像分割是图像处理的主要问题,属于计算机视觉领域低层次视觉中的问题。目前,对于灰度图像的分割,已经有相当多的成果和结论,而对彩色图像的分割,由于比较复杂、运算量大,研究还比较少。彩色图像通常情况下比灰度图像包含更多的信息,更接近人的视觉感受,因此,对彩色图像分割的研究很有必要。目前提出的彩色图像分割方法[1]主要有:基于边缘检测的方法、基于区域的方法、神经网络法以及其他技术方法。
由于彩色图像本身的数据量比较大,导致区域调整的过程通常需要很大的计算量。因此为了提高分割速度,提出在彩色图像的小波低分辨率近似图像中进行图像分割,然后映射到原始图像中的分割方法。
2 颜色空间
彩色图像采用颜色空间[2]表示各种颜色的属性以及各分量之间的关系。常用的颜色空间有RGB,HSV等。RGB是最常用的颜色空间,但是RGB对光照条件比较敏感,且是不均匀的颜色空间,空间中两点间的欧式距离与颜色距离不成线性比例,而且R,G,B各分量之间的相关性比较高。HSV是一种更接近人眼色彩感知的彩色模型,其中H为色调;S为色饱和度;V为亮度。本文选用HSV彩色空间来对图像进行处理。
3 小波变换
在对图像进行分割的时候,通常都着眼于图像的整体结构和内容,一些小的细节则不是太关心。在小波分析[3]的低分辨率下,图像能够以较少的样本值来提供整体的结构轮廓以及典型的色彩区域。本文通过对原始图像的3个颜色分量分别进行离散haar小波变换以获得图像在低分辨率下的近似表示。
undefined
其中A2J代表在尺度J下的原始图像的低分辨率近似,Wundefined则代表在一系列尺度下3个方向(水平、垂直、对角线)的高频系数。
小波变换具有较强的噪声抑制能力,能够消除近似图像中的部分细小的噪声和起伏,同时小波具有的差分性质也能很好地保持边缘。因此小波变换生成的近似图像完整地保持了原始图像的整体框架以及各个色彩区域之间的边缘信息。同时很好地消除了相对平滑区域的一些细小的纹理,有利于应用分水岭算法对图像进行初始分割。
4 初始分割
由于在HSV颜色空间中,物体的色度H与饱和度S通常只由构成物体的材质的光线吸收和反射特性决定而与环境的亮度关系不大,只有物体的亮度V明显受到光照的影响,抛开亮度V只在色度H和饱和度S平面分割图像,有时会更容易得出正确结果。因此本文只使用归一化的H和S分量来计算低分辨率近似图像中的颜色梯度。如式(3)所示。
undefined
其中,M表示梯度图像,Dundefined以及Dundefined分别代表垂直和水平方向上颜色分量的梯度。
将分水岭算法[4]应用于所得到的梯度图像。分水岭方法是一种重要的形态学图像分割方法,并且有成熟的快速算法。分水岭分割方法针对每一个局部极小值产生互不交叠的分割区域,成为集水盆地或者分水岭,各区域之间的边界称为分水线或分割线,如图1所示。低分辨率下的近似图像经分水岭算法进行初始分割后的结果如图1(b)所示。由图可知,在低分辨率下,无论是待分割的像素数量还是初始分割所得到的区域数目都要远远少于对原始图像进行分水岭方法分割得到的结果。
5 区域合并
由于分水岭方法对应每个局部极小值都产生一个分割区域,因此得到的初始分割结果是过度分割的,同时不同色彩之间的边缘几乎全部被包含在分水线当中。因此将属于同一类颜色的初始分割区域按照一定的规则进行合并能够得到期望的结果。本文采用一种基于图像颜色和空间关系区域合并准则,根据各初始分割区域的颜色差异议及空间上的邻接关系决定各个区域的合并顺序。仍然使用归一化的H和S分量来衡量不同区域的颜色差异,如式(4)所示。由于归一化H分量由小到大依次以闭合环状分布,即最小值0和最大值1代表相近的颜色,因此H分量的距离计算方法有所不同,如式(5)所示。
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其中i,j代表任意2个初始分割区域;RH和RS分别代表相应区域的归一化H和S分量的平均值;D(i,j)代表区域i,j之间的颜色差异。
两个相邻区域的结合度由公有边界的像素数目以及边界处像素的梯度差决定,如式(7)所示,N(i,j)表征结合度。
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其中,E(i,j)代表区域i,j之间的边界区域;M为梯度图像;|E(i,j)|为区域E(i,j)的像素数目。
颜色差异和结合度一起决定各相邻区域对的合并优先级,如式(8)所示,λ由实验获得,通常取0.8。每次将优先级最高即F(i,j)值最小的2个相邻区域合并,合并后区域的RH和RS以及相应F(i,j)重新计算,然后进入下一次合并过程。
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终止合并的条件采用参考文献[5]的方法。结果如图2所示。
6 逆小波变换
合并后的结果通过离散小波逆变换映射到原分辨率下。对于各颜色区域,用于小波逆变换的近似图像用个颜色区域的均值替代,同时令这些区域的高频系数为零,而分割线部分则用未经分割的近似图像在该处的像素值表示,并保留分割线处的高频系数,如式(9)、(10)所示。
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式(9)中R(x,y)表示各分割区域用区域均值表示后的图像,如图3所示。根据A′2J(x,y),W′2j(x,y)进行逆变换得到高一级分辨率下的近似,然后根据同样的规则重新计算出A′2J(x,y)、W′2j(x,y)直到回到原始分辨率下。逆变换的结果如图3所示。
低分辨率分割的近似图像中由分水岭方法得到的单像素分割线,经由小波逆变换映射到原分辨率下时在各颜色区域之间形成比较宽的过渡带。为了消除这条宽边界,需要将过渡带中的像素按照颜色最接近的原则分配到相邻的不同的颜色区域当中。每个属于过渡带的像素通过式(4)计算它和所有相邻颜色区域的颜色差异,并将其归类到颜色最接近的区域中。结果如图4所示。
7 结 语
小波分析的低分辨率近似图像保持了原始图像总体框架结构,消除了一些小的细节和噪声,同时近似图像的像素数目大大减少,初始分割形成的区域也比在原始图像中要少得多。因此对于图像的整体分割,大目标的提取有良好的效果,并且分割的速度也大大地提高。
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多分辨率三角网格基础上的区域分割 第8篇
逆向工程在航空、航天、船舶、汽车、医学、地理信息系统、计算机动画等领域有着非常广泛的应用, 目前实体几何模型重构研究通常在三角网格基础上进行[1,2,3,4], 重构过程主要包括区域分割和曲面拟合等步骤[5]。受测量设备量测范围、零件本身磨损等条件限制, 准确地分割出模型中所有曲面的难度较大, 因此区域分割算法通常仅考虑具有工程语义的、面积相对较大的曲面而忽略过渡面。实体几何模型重构在满足快速性和准确性的前提下, 自动化程度应该尽可能高。
三角网格基础上的区域分割算法可以分为两大类[5]:一是基于边的方法;二是基于面的方法。单纯的基于边的区域分割方法[1,5,6]实用性较差, 应用范围有限。简单的基于面的区域分割方法与基于边的方法类似, 受微分几何属性估算影响较大, 准确性较差[5,6,7]。此外, 基于面的方法难以直接得到模型的拓扑结构[5], 实用性有限。
近年来, 多数的区域分割研究以基于边的方法为基础, 通过提高测量数据微分几何属性估算的准确性来提高分割的准确性。比较有代表性的区域分割方法包括:①基于主动轮廓模型 (Snake) [2,3,8,9];②三角形去除法[1];③C1不连续曲面拟合[6]等。
上述方法通常都可以准确地处理曲面片之间C0连续的情形, 但是当模型中存在较多的过渡面时, 直接提取得到的特征线的连续性往往较差, 特征线构成的三维轮廓线拓扑完整性很差, 增加了交互的难度和工作量。此外, 准确的区域分割离不开对设计意图的理解, 然而设计意图的理解目前还难以完全依赖计算机完成, 因此为了能够更好地体现设计意图, 区域分割离不开人机交互。
综上所述, 笔者认为形状复杂测量数据的区域分割难以自动完成, 区域分割方法应该考虑人机交互的便宜性, 然而目前已有的区域分割方法多数以区域分割的准确性和自动化程度为目标, 较少考虑人机交互的难度。
以上述观点为依据, 本文提出一种多分辨率模型基础上的三角网格区域分割方法, 方法首先在三角网格的多分辨率模型基础上提取构建一个三维线框, 然后以三维线框为基础完成区域分割。方法具有如下优点:①对于简单模型, 方法可以高效自动地完成其区域分割, 算法具有较高的抗噪性;②对于复杂模型, 可以快速得到一个能够初步反映模型特点的三维线框, 在三维线框基础上可以非常方便地通过人机交互使其更好地反映模型的设计意图, 从而可以更准确、快速地完成区域分割。
1 多分辨率三角网格的区域分割步骤
1.1原始三角网格多分辨率表示模型构建
三角网格简化得到非常广泛的研究, 出现了许多相对成熟的算法, 网格简化的目的是减少模型中三角形的数量, 得到一个含有三角形数量相对少的稀疏网格, 同时保证稀疏网格尽可能地逼近原始网格。以边收缩 (图1) 为基本操作[10,11,12,13,14]的网格简化算法得到了广泛的研究应用, 这类算法简单易用、效率高, 可以方便构建多分辨率模型。
网格简化的基本操作中, 边收缩操作的逆过程点分裂 (图1) 可以很方便地被记录, 从而生成一个多分辨率三角网格[11]。对三角网格Mn (n=0, 1, 2, , N) , 通过网格简化方法可以构建多分辨率三角网格PM。多分辨率网格的构建包括以下主要步骤:①确定需要进行边收缩操作的有效边;②计算每一个有效边收缩带来的误差;③从引入误差最小的操作开始, 按次序进行边收缩。各种不同算法的差别主要在于误差计算的方式不同[10,12,13,14]。
本文采用Garland等[10]提出的平方误差度量 (quadric error metric, QEM) 方法确定边收缩的顺序, 具体算法参阅文献[10,11]。构建多分辨率网格PM后, 需用估算多分辨率网格中每一个不同分辨率的稀疏网格Mi (i=0, 1, 2, , N) 同原始网格Mn之间的全局误差, 记Mi与Mn之间的全局误差为Ei=E (Mi, Mn) , 具体计算方法见文献[12]。
通常情况下, 采用边收缩方式进行网格简化时, 边收缩的目标点根据边收缩前后网格的距离误差确定。但是当边收缩单元位于曲面与过渡面分界线附近时 (图2中, 设虚线BC是曲面与过渡面的分界线, 分界线位于vs (s=0, 1, 2, , N) 和vt (t=0, 1, 2, , N) 之间) , 根据收缩误差进行简化时, 得到的简化结果如图2b所示, 此时收缩目标点v距离收缩单元内的各个三角形的距离最小化, 但是按照这种方式简化后的目标网格中特征线“棱”不够明显。边收缩目标点的计算采用面积加权的方法[10], 如图2b所示, 得到的简化后的局部网格具有更为明显的特征线。
(a) 特征线示意图 (b) A向视图1 (c) A向视图2
1.2中间网格Ml的确定
三维线框模型在中间网格Ml上提取生成, 本文采用基于边的方法在中间网格上提取生成三维线框, 因此中间网格Ml应该满足以下条件:①Ml中没有或很少有过渡面;②Ml应该尽可能地逼近原始网格Mn。
本文在多分辨率网格PM中选择一个满足上述条件的稀疏网格作为中间网格Ml。由于多分辨率表示模型PM是原始网格Mn经过网格简化构建的, PM中每一个稀疏网格Mi都在一定程度上逼近原始网格, PM中与Mn之间全局误差Ei小的网格Mi更逼近于原始网格Mn。随着网格简化的进行, 过渡面逐渐消失, 通常情况下, 当Mi与Mn之间的全局误差大于某一误差容限Eε时网格Mi中的过渡面消失, 中间网格Ml可以按照上述原则选取, 即在PM中选取所有与原始网格Mn之间的全局误差El大于Eε的网格中全局误差最小的一个网格作为中间网格Ml。
在构建多分辨率表示模型时, Mi与Mn之间的全局误差已经得到计算, 只要给定一个适当的误差容限Eε即可确定中间网格Ml。网格简化开始时, 边收缩主要在光顺曲面内部进行, 随着简化的进行, 误差增大, 边收缩将主要在过渡面上进行, 随着网格简化的继续, 过渡面逐渐消失。过渡面消失时的全局误差与过渡面的大小有一定的关联性, 误差容限Eε可以根据过渡面的大小确定。如果模型中最大过渡面的宽度为δ, 则取
Eε=λ δ
其中, λ为一个约等于1的正数, 试验表明, 取λ在0.8～1.2之间可以取得较好的结果。
1.3中间网格Ml基础上提取生成三维线框
三维线框的生成按照如下步骤进行:①采用基于边的方法提取特征边;②根据原始网格的微分几何属性进一步判定特征边的有效性;③以特征边为基础生成三维线框模型;④通过人机交互修改三维线框以得到更为准确的、能更好反映设计意图的三维线框模型。
经过步骤①、步骤②和步骤③后提取得到的三维线框已经可以基本反映模型的特征, 并且其中所含的顶点和边的数量较少, 在其基础上进行交互相对容易, 通常仅仅连接两个顶点生成新边即可。试验表明, 提供两个基本操作可以满足三维线框的交互修改:①在已有边上生成新的顶点;②连接两个顶点生成新边。
通过人机交互修改三维线框相对容易, 不再进行深入讨论。以下主要讨论中间网格Ml上初始特征线的提取以及根据原始网格微分几何属性判定初始特征线有效性的方法。
1.3.1 中间网格Ml上特征边的提取
由于中间网格Ml中大多数过渡面都得以消除, 因此采用基于二面角的方法即可高效而又相对准确地提取特征边。采用基于二面角的方法提取特征边时, 首先计算过每一条边的两个三角形所夹二面角的大小, 然后根据给定的阈值标记特征边。在此需要说明二面角大小的计算方法以及提取特征边的二面角阈值如何确定。
二面角大小按照图3所示方法计算, 图3中nf1和nf2分别为两个相邻面的法矢, θ为两个面所夹的二面角。按照图3方式计算二面角大小时, 由于考虑了两个面法向量的方向, 因此可以方便地区分凸角 (θ<180°) 与凹角 (θ> 180°) 的情形。根据图3计算得到的二面角在0°～360°之间分布。
计算二面角的大小后, 首先根据二面角的大小排序, 然后以二面角大小为纵坐标绘制分布曲线。可以根据二面角分布曲线确定二面角阈值, 通常情况下, 在光顺曲面内部二面角的大小在180°左右, 而过特征边的二面角大小偏离180°较多。在二面角的分布曲线上, 过特征边的二面角与光顺曲面上边的二面角大小之间有一个明显的台阶, 如图4所示。在大于180°的范围内取阈值θu, 当二面角的大小大于θu时, 标记相应的边为特征边;在小于180°的范围内取阈值θl, 二面角的大小小于θl的边同样是特征边。
1.3.2 特征边的有效性判定
仅仅根据二面角大小提取得到的特征边准确程度有限, 因此通常选取相对而言较为宽松的阈值范围, 首先保证真正的特征边都被提取出来, 然后将特征边映射回原始网格并根据微分几何属性判定提取得到的特征边的有效性。
特征边向原始网格的投影按照如下步骤完成:①找到原始三角网格上距离特征边两个端点最近的两个顶点, 作为特征边端点的投影;②采用Dijkstra算法[15]连接投影点, 得到一个原始三角网格上的顶点集合S={Pi, i=0, 1, 2, , k}, 该集合即可看作特征边在原始网格上的投影。
完成特征边的投影线后, 通过统计投影点集S的曲率来判定特征边的有效性。设S中一个顶点Pi的最大曲率为ψi, 则定义S的平均最大曲率为
如果λs小于给定的阈值λε, 则认为该特征边是无效的特征边, 反之认为该特征边是有效的特征边。
1.3.3 以特征边为基础生成三维线框模型
三维相框模型可以表示为K (V, E) , 其中, V为三维空间中顶点的集合, E为三维空间中边的集合。由稀疏网格Ml上提取得到的特征边后, 可以根据特征边的连接关系定义特征线。定义顶点的度为过该顶点的特征边数量, 则选取全部度为1或者大于2的点构成三维线框模型中的顶点集合, 根据度为2的点连接相邻特征边生成特征线, 即可得到三维线框模型。
按照上述方式生成的三维线框模型中, 边是三维空间中的直线 (由一条特征边生成) 或者折线 (由多条特征边生成) 。定义三维线框模型中的一条边为Ci (vj) , j=1, 2, , mi, 其中vj表示该特征线所通过的点, mi表示第i条特征线所通过的点的数量。
1.4三维线框基础上的区域分割
三维线框基础上的区域分割主要包括两个步骤:①三维线框中的边向原始网格投影, 得到原始网格上的特征线;②根据投影得到的特征线完成区域分割。
中间网格Ml是原始网格经过网格简化得到的, 逼近于原始网格, 因此在Ml上提取得到的三维线框模型可以在一定程度上反映模型的特征。直接将三维线框中的边映射到原始网格即可得到原始网格上的特征线。
将三维线框模型中的边Ci (vj) 映射到原始网格时, 首先将Ci (vj) 上的所有点vj投影到原始三角网格上得到投影点v′j, 然后在原始网格上次序连接投影点得到原始网格上的特征线Ci (v″j) 。点到三角网格的投影可以转化为点到三角形的投影进行处理[3,16,17]。本文采用追踪投影法[3]完成投影点的连接, 连接投影点时, 投影线会与网格中的边相交, 生成新的点, 因此投影后得到的特征线 (事实是折线段) 中包含的点的数量m″i大于mi。
2 试验结果及示例
图5是一个三通三角网格模型的区域分割示例, 其中, 图5a是原始三角网格。首先, 构建多分辨率三角网格, 然后从中间网格Ml提取得到三维线框模型 (图5b, 仅由五条边组成) , 图5c是三维线框模型投影到原始网格上得到的特征线 (图中白色线条) , 可以看出特征线完全处在过渡面上, 符合模型的宏观特征, 图5d是最后的区域分割结果, 三通被沿着过渡面准确地分割成两部分 (不同灰度标识不同区域) 。
在初始特征线的提取过程中, 阈值θl取为150°, θu取为360°, 中间网格中所有二面角小于150°的边被标记为特征边。需要说明的是, 两个圆柱的端面同柱面之间没有过渡面, 即使在原始网格上也可以非常容易地完成区域分割, 在本例中没有进行处理。
图6是一个多面体模型的区域分割示例, 该模型具有较多的面, 并且每个面之间都有过渡面。图6a是原始网格;图6b是从中间网格上提取得到的三维线框模型;图6c是三维线框模型映射到原始网格上得到的特征线;图6d是最终的区域分割结果。从图6可以看出, 特征线提取结果准确, 所有的特征线均准确分布在过渡面上, 最终的区域分割结果符合模型特征。在三维线框的提取生成过程中, 阈值θl取为0°, θu取为225°, 中间网格中所有二面角大于225°的边被标记为特征边。整个区域分割过程可以自动完成, 无需任何人机交互。
图7是一个涡轮叶片测量数据的区域分割示例, 该模型相对复杂, 具有较多的自由曲面以及过渡面。图7a是原始网格;图7b是从中间网格上提取得到的初始三维线框模型;图7c是经过交互修改过的三维线框模型;图7d是根据图7c三维线框模型 (图7b) 进行区域分割的结果。从图7d可以看出, 特征线提取结果准确, 得到的初始三维线框模型已经可以相对准确地反映模型的基本特征, 经过简单的交互修改 (图7c) 可以使三维线框模型更好地反映模型的设计意图, 比较图7b和图7c可以看出, 交互修改的工作量并不大。最终的区域分割结果 (图7d) 符合模型特征。
3 结论以及展望
本文提出一种多分辨率三角网格基础上的区域分割方法, 该方法首先在三角网格的多分辨率表示模型上提取生成一个三维线框模型, 进而将该三维线框模型映射回原始网格完成特征线提取, 最后根据提取得到的特征线完成区域分割。此外, 采用该方法还可以方便地交互修改三维线框, 使其可以更好地反映样件的特征以及设计意图。研究表明, 对于结构简单的样件, 本文方法可以准确地完成其区域分割;对于形状复杂的样件, 本文方法可以给出一个相对准确的三维线框模型, 降低了进一步交互的工作量, 提高了区域分割的效率。
另外, 由于提取三维线框的中间网格是根据网格简化的误差确定的, 当模型非常复杂时, 过渡面的尺度可能大于零件的某些几何特征, 此时Eε的取值遇到一定的困难。如果Eε的取值过大, 则模型的拓扑结构可能发生改变;Eε的值过小时, 过渡面不能完全消失。此时可以从多分辨率网格中选取多个中间网格用于提取不同部位的初始特征线, 综合起来后映射到原始网格上得到复杂模型上的特征线, 从而完成准确的区域分割, 这一问题值得进一步研究。
多分辨率显示 第9篇
数字水印作为多媒体内容保护的新技术, 成为人们越来越重视的研究课题。本文使用了基于小波变换的变换域水印嵌入方法, 将原始图像和置乱后的水印图像进行小波多分辨率分解, 形成一种金字塔式的层次结构, 根据这一特点, 将分解后的水印图像重复嵌入不同的层次结构中。实验结果表明, 该方法保持了图像的质量并比常用图像处理方法具有更好的鲁棒性, 是一种行之有效的水印嵌入方法。
1. 理论分析
1.1 图像置乱
在水印嵌入之前, 首先要对其进行置乱处理。置乱可以消除水印像素的空间相关性, 因此能提高水印抗图像剪裁操作的鲁棒性。本文选择Arnold变换作为置乱方法, 因为它直观, 简单, 并且具有周期性。在文献[2]中就讨论了Arnold变换在数字图象变换中的应用。从采样理论的角度看, 数字图象可看作是在二维连续曲面上, 按照某一间隔和某种策略进行采样所得到的一个二维离散点的阵列.对于正方形数字图象, 可进行离散化的Arnold变换。
利用上式, 逐一对图像中的像素点坐标做变换, 当遍布了图像所有像素点之后, 便产生了置乱后的图像.另外, 对该图像还可做反复迭代, 以产生不同结果的图像, 直到达到要求为止。Arnold变换具有周期性, 即当迭代到某一步时, 将重新得到原始图像。
1.2 小波变换和图像的多分辨率分解
小波变换将图像在独立的频带和不同空间方向上进行分解, 图像经过离散小波变换, 即分解成4个四分之一大小的子图:水平方向、垂直方向、对角线方向的中高频细节子图和低频逼进子图, 每个子图通过间隔抽样滤波得到。后继分解时, 逼进子图以完全相同的方式再分解成在下一级分辨率下更小的子图。以此类推分解, 图像就被分解成不同分辨率级和不同方向上的多个子图, 这更加符合人眼的视觉机制。这种锥形结构有如下特点:与人类视觉特征相匹配、数据量没有扩展、变换域内相关性小。
在频率域内, 高频部分代表图像的边缘及纹理部分, 在这些地方嵌入水印, 人眼虽不易察觉, 但是这样的水印在图像经过有损压缩等一些图像处理后丢失, 另一方面, 由于低频部分集中了图像的大部分能量, 所以在低频部分嵌入水印不易丢失。然而低频部分代表图像的平滑区域, 这部分的改变极易影响图像的质量。由于高低频部分具有不同的特点, 因此可进行折中的考虑, 将相同分辨率层次的数字水印, 嵌入到对应的相同分辨率层次的原始静态图像之中, 由于高频部分所占的图像面积较大, 多被分为许多小图像块, 因此, 嵌入水印较多;而低频部分, 由于只占图像的较小部分, 因此图像块较少, 自然嵌入的水印就较少。这样, 就实现了高频部分嵌入较多的水印信息, 而在低频部分嵌入较少的水印信息的要求。
1.3 水印的嵌入方法
假设X是原始灰度图像, 大小为2m Nx2mNy (m=2) , 每个象素用sbit表示
其中, x (m, n) ∈{0, 1, 2, , 2s-1}是原始图像在 (m, n) 处的灰度值。
假设W是水印灰度图像, 大小为2Nx2Ny, 每个象素用cbit表示:
其中, w (m, n) ∈{0, 1, 2, , 2c-1}是水印图像在 (m, n) 处的灰度值。
算法的具体步骤如下:
1) 利用Arnold变换将水印图像置乱, 置乱后的水印记为wd
2) 用Haar小波对原始图像X进行三级小波分解, 得到不同分辨率下的细节子图cDj+1 (h) , cDj+1 (v) , cDj+1 (d) (j=0, 1, 2) (分别代表j+1分辨率级下的水平方向、垂直方向和对角线方向的三个细节子图) 和一个逼近子图cA3.
3) 将每个细节子图分割成互不重叠的大小皆是NxNy的细节子图块cDj+1 (h) , cDj+1, i (v) , cDj+1, i (d) (i=1, 2, 2m-2j) .
4) 对置乱后的图像进行一次小波分解, 得到三个细节子图wd (h) , wd (v) , wd (d) , 和一个逼近子图wd (ca) , (皆为大小是NxNy的子图) 。
5) 为增强嵌入水印信息的稳健性和不可见性, 可利用图像多分辨率技术, 相同分辨率层次的数字水印嵌入对应的相同分辨率层次的原始图像之中, 水印嵌入算法公式如下:
式中, α表示嵌人水印的强度, a取值要在水印的可见性与鲁棒性之间权衡, 因为α越大, 水印虽越强壮, 但是嵌人水印的图象质量就会降低;反之, α取值越小, 图象质量虽提高了, 但同时会削弱水印的鲁棒性。
6) 将经过运算的子图进行重新拼接, 即得到完整的2m Nx2mNy (m=2) 大小的子图, 最后在进行小波反变换, 即可实现静态图像上文字水印的嵌入。
嵌入过程如图1所示:
1.4 水印的提取
水印的抽取过程是嵌入的逆过程, 在抽取水印时需要原始图像, 过程如下:
1) 原始图像和隐藏水印后的图像进行3层小波多分辨率图像分解, 得到不同分辨率级下的细节子图分别是cDj+1 (h) , cDj+1 (v) , cDj+1 (d) (j=0, 1, 2) 和cDDj+1 (h) , c DDj+1 (v) , cDDj+1 (d) (j=0, 1, 2) .
2) 将原始图像和隐藏水印的图像的细节子图都分割成大小为NxNy的互不重叠的子块c D (h) j+1, i, c D (v) j+1, i, c D (d) j+1, i (j=0, 1, 2) 和cDD (h) j+1, i, cDD (v) j+1, i, cDD (d) j+1, i (j=0, 1, 2, i=1, 2, 2m-2j) , 同一方向上各分辨率级下对应细节子图块相减, 得到图像水印的细节子图的近似值, 公式如下:
再求平均值, 作为该方向上图像水印的一个细节子图。
图像水印的逼近子图由下式获得:
3) 用求出的图像水印的细节子图, 结合逼近子图, 进行三级小波逆变换 (重构) 即可实现图像水印的提取。
4) 最后经过置乱, 就可以得到抽取出来的水印。
水印的抽取方法如图2所示:
根据抽取的水印图像ww与原始水印w的对比, 即可判断两者之间的相似程度, 但由于这种主观方法往往受观察者经验、环境条件等因素的影响, 因此, 有必要采取定量的方法来描述这一关系.本文利用下式来计算ww与w的相似度:
其中, w表示大小为2Nx2Ny的原始水印图像, ww为提取出的水印图像。
另外, 程序还利用峰值信噪比 (PSNR) 对含水印图像X'的扭曲程度做客观评价, 它的定义为:
其中, x表示原始图像, xs为含水印图像。
2. 试验结果
本文对256级灰度、256256的标准Lane标准图像进行水印嵌入实验, 实验中采用Haar小波变换。并通过多次试验, 取定参数α=0.0028, 该参数是可同时保证水印鲁棒性和不可见性的临界值。试验中, 还对含水印的图像进行了各种退化处理, 以检查水印嵌入后的有效性和鲁棒性。原始图像和原始水印, 嵌入水印后的图像和抽取出的水印如图3所示。一般来说, PSNR值在45dB以上可以保证加水印图像的高保真性, 内嵌水印后的图像PSNR=68.153dB, PSNR值和主观视觉效果都证实了应用所提议的方案实现的水印不可感知性, 并且抽取出的水印和原始水印的相视度也很高。
对图像的操作
1) 对嵌入水印的图像进行1/4剪裁, 被剪裁部分以黑色代替.剪裁后虽然图像变得不完全, 但仍可检测出水印的存在, 结果如图4所示.
2) 目前, 网络上传输的图像大多以JPEG格式压缩, 因此保证该算法对JPEG压缩的鲁棒性是很有必要的。本文采用JPEG技术对含有水印的图像进行了压缩缩码, 其从不同压缩比的压缩图像中提取水印的实验结果如表1所示.其中, Q表示图象质量级别, Q越大, 图象质量越好。
实验中还用本文方法对经过拷贝处理、叠加噪声和中值滤波等退化处理后图像的水印抽取作了研究, 均得到不错的效果。可见, 虽然对含水印图像进行了某种程度的退化处理, 其在产生了很大失真的情况下, 依然可以检测到水印, 这说明本文提出的算法具有良好的鲁棒性。
3. 结论
本文将图像置乱应用于数字水印嵌入的方法中, 提出了一种基于多分辨率分解的小波变换方法:将原始图像和置乱后的水印进行小波分解, 再将相同分辨率层次的数字水印分别嵌入其对应相同分辨率层次的原始图像中。实验证明, 此方法抵抗常见图象处理的鲁棒性较好, 图像质量损失也很小, 并可与国际压缩标准JPEG2000相兼容, 计算简单, 易于实现。
摘要：文章根据小波变换的多分辨率的分析特征, 提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法, 即在嵌入之前对水印做置乱处理, 然后根据小波变换后的不同分辨率上的特点, 将原始图像和水印进行小波分解, 再将相同分辨率层次的数字水印分别嵌入其对应相同分辨率层次的原始图像中, 使水印不可感知。实验结果表明, 利用该方法较好的保持了图像的质量, 并且对常用图像处理方法具有一定的健壮性, 是一种行之有效的水印嵌入方法。
关键词：小波变换,图像置乱,多分辨率分解
参考文献
[1]翁启斌.数字水印背景、算法及相关理论[M].
[2]丁玮, 阎伟齐, 齐东旭.基于Arnold变换的数字图象置乱技术EJ3[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2001, 13 (4) :338～341.
[3]Cox I J, Miller M L.The first50years of electronic watermarking[J].EURASIP J.of Applied Signal Processing, 2002, 2:126～132.
