摘 要：在計算機的圖形學領(lǐng)域當中，圖形或者圖像的特征中一個非常重要的方面就是它的整體結(jié)構(gòu)性信息，對圖形圖像的整體結(jié)構(gòu)性信息進行處理和研究具有非常重要的意義。本文主要就從處理的實際問題出發(fā)，對整體結(jié)構(gòu)性信息在圖形圖像處理中的應(yīng)用進行了研究。

關(guān)鍵詞：整體結(jié)構(gòu)性信息；圖形圖像處理；應(yīng)用

中圖分類號：TP391.41

隨著社會科學技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，計算機圖形學也得到了很好的發(fā)展機會，現(xiàn)在也開始不斷的出來了很多各種各樣的技術(shù)。在解決很多技術(shù)問題的過程當中，如果能夠有效利用對象的整體結(jié)構(gòu)性信息的話，那么在解決這些問題的時候就會變得非常的有效。本文主要就根據(jù)一些實際的問題，充分的利用對象的整體結(jié)構(gòu)性信息來有效的解決在處理圖形圖像中的相關(guān)問題，主要就包括了泊松圖像的編輯等，在這些問題當中因為主要考慮到了對象的整體結(jié)構(gòu)性信息，所以得到的結(jié)果就會變得更好一些。

1 在灰化交互式雙尺度彩色圖像過程當中的實際應(yīng)用分析

灰度圖像是沒有彩色信息的，它的像素點只包含了強度明暗的信息?；叶葓D像之所以受到人們的歡迎和喜歡，主要就是因為經(jīng)濟方面的原因，在書籍、雜質(zhì)以及報紙當中，灰度打印現(xiàn)在的應(yīng)用還是比較的廣泛，另外就灰度圖像的對比效果比較的明顯，而且還能夠產(chǎn)生凹凸主題。

現(xiàn)在在生成灰度圖像的時候主要還是通過轉(zhuǎn)化彩色圖像得到，具體的方式就是采用彩色圖像的灰度化算法。在對彩色圖像進行轉(zhuǎn)換的過程當中其實是一個降維的過程，就是把三維的彩色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一維的灰度數(shù)據(jù)，而在這個過程當中肯定是會發(fā)生信息的損失。在對彩色圖像進行灰度化的時候，直接采用強度信息來作為灰度化的結(jié)果是一種最簡單和直接的辦法，但是這種辦法的缺點就是在等亮度區(qū)域當中圖像所有的細節(jié)特征都會失去，那么為了能夠讓原本彩色圖像當中的所有細節(jié)都能夠有效的保持，現(xiàn)在在對彩色圖像灰度化的時候又提出了一些其他的辦法。

現(xiàn)在很多彩色圖像灰度化算法所產(chǎn)生的最終結(jié)果，對保持單個像素和單個像素之間的差異是最主要關(guān)注的問題，但是如果從我們的視覺系統(tǒng)特征來進行實際的分析，那么這些方法就顯得不是很合理。我們的視覺系統(tǒng)在對這個世界進行具體感知的時候，并不是依靠的單個的像素集合，它比較傾向的是對相近的元素進行組合，而不是對很多小的刺激進行處理。而本文就根據(jù)這樣的一種原理提出了一種新的處理彩色圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像的方法，就是雙尺度的方法。采用這種方法對彩色圖像進行轉(zhuǎn)化的時候，首先需要把彩色圖像的相近像素進行組合，在對這些像素進行組合之后就把它們分成塊，劃分塊的原則就是每個塊當中的像素紋理細節(jié)特征以及顏色應(yīng)該要相近。最終轉(zhuǎn)化生成的灰度圖像它整體的色調(diào)就是通過這些像素塊以及周圍這些像素塊相互影響所決定的。那么在采用這種方法對彩色圖像進行轉(zhuǎn)化的時候其實可以看成是一個二次優(yōu)化的問題來進行解算。在每一個像素塊當中，都是通過增強局部對比度處理來得到局部的細節(jié)。最后在結(jié)合了局部的細節(jié)以及整體的色調(diào)之后就能夠得到灰度圖像。

2 在合成紋理細節(jié)需要保持的無縫圖像過程當中的實際應(yīng)用分析

在對圖像進行處理的過程當中對圖像進行合成是一個非常常見的問題。圖像合成主要就是指在目標圖像當中嵌入源圖像當中的某一區(qū)域或者是某一物體從而來形成一個新的圖像。那么為了能夠讓合成的圖像實際效果比較的自然和真實，那么在合成圖像的時候?qū)D像邊界的處理就應(yīng)該要比較的自然而且要沒有縫隙，面對這個問題的時候，泊松圖像編輯就能夠提出一個很好的解決辦法。采用泊松圖像編輯主要就是根據(jù)用戶實際需求所提出來的邊界條件，然后來對相應(yīng)的泊松方程進行解算，從而讓梯度域能夠很好的實現(xiàn)連續(xù)，最終就能夠很好的實現(xiàn)圖像邊界上的顏色無縫結(jié)合。但是如果要想保證合成的圖像比較真實的話，只是依靠在邊界上的顏色無縫結(jié)合還是不夠，而采用泊松圖像編輯的方法也只能夠有效的實現(xiàn)顏色的無縫結(jié)合，如果合成圖像的兩個區(qū)域內(nèi)的紋理細節(jié)特征有明顯的區(qū)別，那么編輯區(qū)域內(nèi)的邊界就會出現(xiàn)比較明顯的區(qū)別，這樣合成的圖像也就會不真實，出現(xiàn)這種情況的話那么就只有在后期進行手工修改，需要很多的時間和精力才能夠完成。

本文針對這樣的問題就提出了一種新的處理方式，先進行圖像的分解然后在進行合成來解決這個問題，這種方式能夠?qū)吔缣幍募y理細節(jié)特征進行自動的融合，這樣就能夠很好的解決因為紋理細節(jié)特征不一樣而產(chǎn)生的真實性問題，用戶在后期對圖像進行處理的時候就能夠節(jié)省很多的時間和精力。這種方法主要就是采用了圖像的分層技術(shù)，把合成的圖像分成了細節(jié)層以及結(jié)構(gòu)層，在處理結(jié)構(gòu)層的時候就可以采用泊松圖像編輯，從而讓合成圖像的邊界顏色能夠有效的無縫結(jié)合；而在對細節(jié)層進行處理的時候，那么就需要先把源圖像以及目標圖像的紋理細節(jié)特征的像素以及相互之間的差異到邊界的距離度量出來，然后根據(jù)這個度量出來的距離計算出一張權(quán)重圖，這張權(quán)重圖能夠有效的對源圖像和目標圖像的細節(jié)對最終合成圖像真實性的貢獻進行度量。根據(jù)這張權(quán)重圖，那么就能夠有效的合成出新的細節(jié)層，最后就可以把新的細節(jié)層和結(jié)構(gòu)層進行疊加，那么合成出來的圖像不管是邊界的顏色還是紋理細節(jié)特征都能夠有效的縫合融合，合成的圖像就更加的真實和自然。

3 在檢測全局網(wǎng)格顯著度過程當中的實際應(yīng)用分析

在計算機的圖形學領(lǐng)域當中，一個非常重要的領(lǐng)域就是檢測3D模型上的顯著性區(qū)域，現(xiàn)在在幾何處理的很多方面應(yīng)用得都非常的廣泛?，F(xiàn)在已有的網(wǎng)格顯著性計算方法只是簡單的對區(qū)域的局部對比進行了考慮，也就是在對顯著性進行檢測的時候主要是通過對周圍相鄰區(qū)域的差異進行對比來完成的。而對于整體的稀少性還沒有被考慮到。

本文則提出了一種新的對網(wǎng)格顯著性進行檢測的算法。在經(jīng)過相關(guān)的觀察之后可以發(fā)現(xiàn)，一般顯著區(qū)域都具有整體稀少性以及局部突出性，在度量局部突出性的時候，就可以引入一種新的具有多尺度的局部描述子，它能夠很好的對頂點周圍的多尺度相鄰區(qū)域的幾何特點進行編碼，同時它還具有旋轉(zhuǎn)不變性，魯棒性也更好。為了保證在度量頂點局部的對比度時速度更快以及更加的穩(wěn)定，那么首先就要分割網(wǎng)格，對這些分割塊以及周圍相鄰區(qū)域塊的局部對比進行計算，再經(jīng)過插值之后就能夠得到頂點的局部對比度。在度量整體稀少性的時候，可以把頂點的整體稀少性定義為網(wǎng)格中所有頂點的對比。這樣如果頂點的特征相似的話，那么它們的顯著性也會比較的相近。

4 結(jié)束語

通過對上面的三個實例的簡單介紹就能夠發(fā)現(xiàn)，在對圖形圖像進行處理的時候，如果能夠很好的應(yīng)用整體結(jié)構(gòu)性信息的話，那么最終得到的處理效果也會更加理想一些。

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作者簡介：易唐唐（1983-），女，講師，碩士，研究方向：主要研究領(lǐng)域為圖形圖像處理、智能信息處理與模式識別。

作者單位：湖南女子學院信息技術(shù)系，應(yīng)用數(shù)學與智能信息處理研究所，長沙 410004