Page 127 - 《软件学报》2020年第9期

2748 Journal of Software 软件学报 Vol.31, No.9, September 2020

具体优化包含:
(1) 图像双边滤波
在实现时我们发现:线性滤波在降噪时都会有一定的模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显.因此,
本文使用双边滤波器对图像进行滤波处理.双边滤波的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中组合空域函
数和值域核函数来实现的,比高斯滤波多了一个高斯方差,从而达到保边去噪的目的,具有简单、局部、非迭代
的特点,其公式为公式(3):
1
( ) (|| ( ) Ix−
I filtered ( ) x = ∑ Ix f Ix ( ) ||) (| x − g x |),W = p ∑ f (|| ( ) Ix− Ix ( ) ||) (| x − g x |) (3)
W i r i s i r i s i
p i x Ω ∈ i x Ω ∈
其中,I filtered 为输出图像,I 为输入图像,x 是当前被过滤像素的坐标,Ω是以像素点 x 为中心的邻域窗口,f r 是值域核
函数,g s 是空域核函数.
(2) 显示内容多区域分割
由于分割的显著域数量对图像分割操作及下一步的像素调节操作带来的功耗有一定的影响,因此,在根据
图像显著图进行分割时,需要考虑各区域的颜色分量图及方向分量图:对于连续空间,其方向距离小于一定阈值
的情况的多区域作为一个显著域处理;对于非连续空间,并且其方向距离大于一定间隔的情况视为互独立的区
域进而分割.同时,根据 Itti 算法生成的图像显著性图,可以定量地评估每个像素的视觉关注度,其值在 0 到 1 之
间:1 代表该区域具有最高的关注度水平,具有相同显著值的像素点具有相同强度的视觉注意效果.根据像素点
的视觉关注度,并参考其颜色分量及方向分量信息,理论上可以将图像平均划分为 n 个子范围,将各像素点分为
n 个相应的注意区域.但由于分量数量带来的附加功耗限制以及实际应用情况的统计数据表明:一幅图像中,通
常引起人类较大关注的区域不超过 5 个.同时,在实验分析中我们发现:对于大多数显示内容分割区域的取值为
3~5 时,此时图像的功耗优化及带来的计算功耗可以取得最优的平衡.
(3) 多区域像素动态调整方法
设一副图像被分割为 N 个不相交的区域用集合 R 来表示,R={r 1 ,r 2 ,...,r N }.图像多区域像素动态调整即转化
为在给定 N 个区域的空间内,在保证图像整体视觉效果的限制条件下,求解各区域最大的调节系数,使得最后图
像在满足质量的前提条件下图像功耗值最小化的问题,目标函数如公式(4)所示:
∑∑ P min (x × θ ( ))i (4)
k
∈
∈
i rR x r i
其中,x k 表示当前屏幕的功耗函数,θ(i)表示某一区域的调节系数.
此时,调节的关键是确定各区域最大调节系数.该系数的确定,需要根据当前区域的视觉关注度及调节后的
图像整体视觉效果.设第 i 区域的视觉关注度为η(i),C(i)为动态调整系数,N 为图像中的区域数量,调节系数的公
式为公式(5):
θ(i)=C(i)×(1−η(i))/N (5)
由公式(5)可知,调节系数与当前区域的视觉关注度成反比.即:当前区域如果其关注度高,则其调节的幅度
较小;反之,调节幅度较大.此时,调节系数的确定即是求解动态调整系数 C(i).
为保证调整区域的视觉效果,我们使用图像结构相似系数(SSIM)来约束图像调节的幅度,在计算时,分别计
算各区域调整后的结构相似系数.由于各区域的视觉关注度不同,所以人类视觉对各区域所能承受的失真程度
不同.设视觉关注度最小区域的 SSIM 值为β,则剩余区域的 SSIM 取值范围为β~1.第 i 个区域的 SSIM 的取值为
公式(6):
SSIM(i)=1−C(i)×(1−β)/N (6)
根据公式(5)和公式(6)的限制条件,即可求解目前函数.
但此时未考虑如果两个相邻区域调节系数差值较大,则在两个相邻区域的连接处则会出现明显的边界效
应,造成图像边缘的不平滑进而影响视觉效果.为消除相邻区域可能出现的边界效应,需要对相邻区域的调节系
数进行限制.我们用最小可觉差(just noticeable difference,简称 JND)来限制相邻区域在调节过程可能出现的边
界效应,即调节后的两个区域的差值小于最小可觉差,详见公式(7):