自适应图像重建受昆虫复眼机制

文摘

受成像机制和适应在昆虫光度复合眼睛(ICE),我们提出一个ICE-based适应性重建法(ARM-ICE),可调整抽样视觉领域的图像根据环境光强度。目标场景可以压缩,独立通过ARM-ICE与多通道采样。同时,ARM-ICE可以调节采样控制的视野成像根据环境光强度。基于压缩传感联合稀疏模型(JSM-1),我们建立ARM-ICE的信息处理系统。四通道ARM-ICE系统的仿真表明,该新方法提高了峰值信噪比(PSNR)和解决重建目标场景下的两种不同情况下的光强度。此外,没有明显的块效应的结果,和重建图像的边缘平滑比其他两种重建方法获得的这项工作。

1。介绍

经典的重建方法包括最近邻算法,双线性插值和双三次的插值算法(1,2]。根据现有的研究,双线性插值的重建精度高于最近邻算法,和前可以获得更好的图像重建结果。然而,通过双线性插值重建图像出现锯齿和模糊有时3]。虽然双立方插值的重建结果比其他的好,他们总是失去效率和花更多的时间。作为妥协,双线性插值通常用于研究。这些算法可以提高重建原始图像的质量在某种程度上。然而,只有局部和全局像素之间的相关性被认为是在这些算法。Interpolation-based重建方法提高图像重建的影响,但他们破坏原始图像的高频细节信息(4,5]。

一些研究发现,昆虫有一个相对广泛的生活环境,例如,螳螂虾可以住在50米和100米深的水下。在这样的生活环境,光线条件急剧变化,将阳光和水介质的综合效应。适应不断变化的环境中,这个物种,它的复眼结构是固定的,必须调节光接收角自适应(6,7]。通过镜头和感杆束的联合行动,螳螂虾已经不同程度的重叠图像在整个区域的复眼。复眼得到不同的光学信息根据不同的照明条件。在光和昏暗的环境条件下,螳螂虾可以通过放松调节感杆束的长度和镜头或收缩的肌丝。基于上面的生物机制,复眼视野可以缩小或扩大到得到一个相对稳定的入射光子数和一个更好的空间分辨率。最终,成像系统可以达到平衡的视野和决议8),如图1。根据希夫氏(9)研究,螳螂虾复眼的成像角度和视野都改变而改变光强度条件。例如,复眼视野下5°dim-adapted模式,但相应的视野将只有2°bright-adapted模式下,和一些其他物种也有类似的特点10- - - - - -14]。

最近,压缩传感理论提供了一种新的计算机视觉方法(15- - - - - -17),图像采集(18,19),和重建20.- - - - - -22]。这种方法可以重建结果和传统的成像系统一样有效,甚至更高质量(分辨率、信噪比等),用更少的传感器,降低采样率,减少数据量,和更低的能耗23- - - - - -27]。根据压缩感知理论,可以有效地执行压缩采样是否有相应的稀疏表示空间。目前,独立的通道信号的压缩传感理论和应用已经深入开发,单像素相机成像(如28]。

结合昆虫复眼的成像机理与压缩传感联合稀疏模型(JSM-1)模型(29日- - - - - -32),我们使用多个采样信号的空间相关性压缩采样和重建。light-dim自适应调节机制的启发,昆虫复合眼睛(ICE),本文提出了一种ICE-based适应性重建法(ARM-ICE)。新方法可以执行多个压缩采样目标场景。根据环境光强度,它可以调节采样控制成像视野。仿真结果表明,在一张一张的图像来重建和双线性插值算法相比,新方法可以重建目标场景图像两种光强条件下峰值信噪比(PSNR)。新方法还提高了分辨率和重建的详细信息。

在第一节中,我们描述昆虫复合成像控制机制的眼睛,压缩传感理论,当前研究的仿生复合眼睛成像系统。部分2从三个方面展示了ARM-ICE成像系统模式:视觉领域自适应调整采样和重建。部分3完成ARM-ICE系统仿真在昏暗的光线条件,然后分析了成像结果和相关参数的比较。节4,我们总结与未来工作可能的主题。

2。压缩Sensing-Based Arm-Ice成像系统模式

图2显示了一个ARM-ICE成像系统模式。紫色的线表示光环境视野,而蓝线代表了昏暗的环境视野。目标场景成像,分别由复眼透镜阵列。隔离层由多通道打开阴影块,可以控制。和每个端口的阴影块连接到相应的复眼透镜的透镜。这个结构设置多个独立可控的感光细胞。每个端口的隔离层在不同的时间开放。反馈信号控制他们监管的相对位置,使光线从目标场景的n感光细胞。相应的区域是稀疏采样在数字微镜装置。测量数据可以获得在成像平面上。 Ultimately, the processor reconstructs the target scene according to the-简约属性的数据感知基于小波ΨΦ和不相关的测量矩阵。

2.1。Arm-ICE视野自适应调节

根据生物研究,昆虫的复合系统在不同光照强度下,眼睛成像的角度和视野改变相应的(33- - - - - -37]。受这种自适应能力,本文模仿昆虫复眼系统在其成像灵敏度控制机制基于光强度,扩大或缩小视野范围和重叠字段通过调节镜头的位置。

根据生物研究的结果,光强度之间的关系,成像孔隙大小,和其他因素可以被描述为(1),特此来调节镜头的位置实现重叠视野(12] 在哪里显示的视野范围,表明最大可探测的空间频率,它可以被视为一个常数,平均对比的场景,表明光子的数量被一个输入端口,和显示了环境光强度的总方差。

从(1),视野可以根据计算当光强度的变化。基于上面的生物学原理,视野范围可以根据环境光强度调节。

2.2。压缩采样

数字微镜器件(DMD)感官镜片的光学信息数组,然后使稀疏采样。原则是内积透镜阵列的光信号感知和DMD测量基向量,使结果作为输出电压DMD的设备。输出电压的光电二极管可以表示为所需的图像的内积与测量基向量(26,28,29日]: 的价值DMD micro-mirror的位置有关;微镜把+ 10°时,;微镜把−10°时,。是直流偏置,它可以测量通过设置所有镜子−10°。

基于一个DMD的原理测量矩阵的设备,我们可以使用DMD设备阵列稀疏信号的图像系统。复眼透镜和隔离层构成n独立感光细胞,每个控制的隔离层在不同的时间开放。数组共同感觉目标场景数据: 在哪里表达了共同的感知数据和信息表达每个镜头的特定信息。向量表明的感知数据n光敏单元。可以被看作是感知数据小波的基础上-简约由于空间关系: 在哪里是稀疏向量系数,高频子集组成的(在规模子集)和低频子集小波变换。感光镜头后获得,k-简约信号用于生成图像平面的测量数据测量矩阵DMD设备: 在矩阵是一个0 - 1矩阵,由输出电压DMD的设备(2目前)米。方程(5)也可以描述如下:

2.3。联合Reconstrucion

根据捕获的多通道数据,-简约小波的基础上,测量矩阵的不一致与小波的基础上,处理器运行解码算法重建目标场景:

优化的稀疏的解决方案可以得到解决的问题优化规范。从每个镜头捕捉数据的重建可以表示如下:。在重建过程中一个重要的问题是如何计算小波的基础上。假设获取的数据的集合是已知的,。每个光敏传感器捕获目标场景不同的观点,所以它获得的数据可分为两部分:常见的部分和特定的部分。指出了提升小波变换J时报》的递归: 在哪里是低频系数集,是高频系数集,P是线性预测算子,U线性更新算子。使用捕获数据的空间相关性,可以通过计算。包含相对较少的信息。

为后,k时报》的递归提升小波变换:

重置后的小波系数阈值以下,稀疏结构可以用来重建原始信号完全正确。假设是一个提升小波反变换,线性预测算子和更新算子的线性都是线性运算,因此, 和都是线性变换。可以表示如下: 在哪里。自最初的数据可以完全重建。

3所示。四通道Arm-ICE成像系统模拟模式

根据ARM-ICE视野下的自适应调整机制不同的部分中描述周围的光线强度2。1在本节中,我们模拟四通道ARM-ICE成像系统。当周围的光强度强,透镜阵列调节他们的相对位置(1自动)。仿真结果如图所示3;图3(一个)强烈的光照环境下是目标场景的亮度值是144.8527傻瓜。图3 (b)是光电耦合器的联合重建图像阵列,及其重建PSNR值为41.9113分贝。图3 (c)是一个重建的图像通过线性插值方法,其PSNR 27.8246 dB ARM-ICE一样的采样率。图3 (d)是一张一张的图像来重建,其PSNR值27.8246 dB ARM-ICE一样的采样率。

当昏暗的环境,复眼透镜阵列合约中央区域,牺牲的视野提高重建分辨率目标场景。仿真结果如图所示4。图4(一)在昏暗的条件下是目标场景的亮度值是103.3661傻瓜。把亮度值(1)和计算镜头的位置。图4 (b)是光电耦合器的联合重建图像阵列,及其重建PSNR值为44.4705分贝。图4 (c)由线性插值重建图像的方法。PSNR值为36.5021 dB在同一采样率。图4 (d)是一张一张的图像来重建的结果,它的PSNR值为29.5852分贝。

从重建效果,线性插值方法的结果优于结果由一张一张的图像来重建。然而,仍有明显的块效应,以及缺乏平滑边缘方向。相应地,图像重建的ARM-ICE分辨率显著提高。从数据3和4,我们可以看到,没有明显的块效应在结果和重建图像的边缘平滑的结果相比其他两种重建方法研究工作。

图5是比较PSNR-Sampling利率在低光和强光条件下(144.8527傻瓜)。这三个图中黑色线条显示比较结果在强光条件下,黑色虚线显示了结果的ARM-ICE,黑钻石行显示了双线性插值的结果,和黑色五角的星形线显示了一张一张的图像来重建的结果。从图可以得出结论的PSNR ARM-ICE比双线性插值和一张一张的图像来重建高在强光条件下不同的采样率。

这三个图中红线显示在低光照条件下获得的比较(103.3661傻瓜),红色的虚线显示ARM-ICE重建的结果,红色的钻石行显示了双线性插值的结果,和红色的五角的星形线显示了一张一张的图像来重建的结果。从图可以看出,当目标场景是在低光照条件下,ARM-ICE的PSNR值在不同的采样率比双线性插值和一张一张的图像来重建高。

4所示。结论

受成像机制和自适应监管监管机制的昆虫眼睛,本文提出一种重建方法,调节取样面积的规模自适应地根据周围光线强度条件。成像系统模式的新方法可以完成多路独立抽样目标场景几乎在同一时间。同时,抽样地区的规模和光学信号冗余可以调节自适应实现成像控制。与传统方法相比,重构图像的分辨率ARM-ICE方法明显提高。重建图像与该方法有三个特点:高分辨率,没有明显的块效应,光滑的边缘。

仿真结果表明,新方法使重建图像的PSNR值更高的光照条件下两种。然而,重建质量在低光条件下提高了该算法在视野的规模的成本。因此,关键问题在未来的工作将如何重建高分辨率大场景在低光照条件。

确认

本文是由中国国家自然科学基金(61263029号和61271386号)。作者感谢汪晖,河海大学的一名研究生,研究工作的帮助。

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