趙勃

摘 要：針對低照明度重構圖像分辨率不高、重構時間長的問題，提出了基于小波域分塊壓縮感知算法的圖像重構系統(tǒng)。建立低照明度圖像采樣模型，采用圖像的景深自適應調(diào)節(jié)方法進行小波域分塊壓縮感知和信息融合處理。利用多尺度的Retinex算法進行小波域分塊壓縮感知和信息提取，提取圖像的信息熵特征量。采取圖像自適應增強方法進行低照度圖像增強處理，使用物聯(lián)網(wǎng)技術進行低照明度圖像的三維信息重構，結合細節(jié)增強方法進行低照度圖像增強處理，完成重構系統(tǒng)設計，實現(xiàn)透射率圖的輪廓檢測和特征重構。仿真結果表明，采用該方法進行低照明度圖像重構的分辨率較高，邊緣感知能力較好，且重構耗時較短，實際應用效率較高。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術;小波域分塊;壓縮感知;圖像重構

中圖分類號：TP391????? 文獻標識碼：A

Design of Image Reconstruction System for Wavelet Domain

Sub-block Compression-aware Algorithm Based

on Internet of Things Technology

ZHAO Bo

（Shaanxi Xueqian Normal University，Xi'an， Shaanxi 710100，China）

Abstract：Aiming at the problems of low resolution and long reconstruction time for low-illumination reconstructed images， an image reconstruction system based on the Internet of Things technology for wavelet-domain block compressed sensing algorithm is proposed. Establish a low-illumination image sampling model， use the image's depth-of-field adaptive adjustment method to perform wavelet-domain block compressed sensing and information fusion processing， and use a multi-scale Retinex algorithm to perform wavelet-domain block compressed sensing and information extraction to extract the information entropy of the image Feature quantity， low-illumination image enhancement processing using image adaptive enhancement method， 3D information reconstruction of low-illumination image using Internet of Things technology， low-illumination image enhancement processing combined with detail enhancement method， complete design of stink dog system， and transmission Contour detection and feature reconstruction of rate maps. The simulation results show that the low-illumination image reconstruction with this method has higher resolution， better edge sensing ability， shorter reconstruction time， and higher practical application efficiency.

Key words：Internet of Things technology; wavelet domain block; compression perception; image reconstruction

為提升低照明度圖像的分辨率，需對低照明度圖像進行優(yōu)化重構，提高低照明度圖像成像能力[1]。壓縮感知理論應用在圖像重構中，能夠有效縮短圖像重構時間，相關的圖像三維重構方法研究受到人們的極大重視[2-3]。

文獻[4]提出基于一種圖像三維重構方法，分析圖像像素灰度值，進行統(tǒng)計擬合，獲取像素間距，完成圖像重構。該方法對圖像重構的精度較高，但重構時間較長。文獻[5]提出基于多網(wǎng)格并行算法的圖像三維重建方法，采用GPU多線程算法，得到圖像像素點特征，從而快速完成圖像重構。該方法的重構耗時較短，但重構圖像的分辨率較差。文獻[6]提出一種基于KCS算法的圖像重構方法，根據(jù)核壓縮感知理論對圖像進行非線性重構。采用該方法所得重構圖像的峰值信噪比較小，圖像清晰度較好，但重構耗時較長。

針對上述方法存在的問題，提出了基于小波域分塊壓縮感知算法的圖像重構系統(tǒng)設計。采用多尺度的Retinex算法進行小波域分塊壓縮感知和信息提取，提取圖像的信息熵特征量，實現(xiàn)透射率圖的輪廓檢測和特征重構，提高圖像的壓縮感知三維重構能力。最后進行仿真測試，得出有效性結論。

1 低照明度圖像采樣模型和分塊融合處理

1.1 低照明度圖像采樣模型

為了實現(xiàn)低照明度圖像壓縮感知重構，需要首先建立低照明度圖像的視覺信息采集模型，采用粗糙集的紋理信息聚類方法構建低照明度圖像的多重紋理分布結構模型，采用鄰域變換的方法進行低照明度圖像的超像素信息融合和特征采集，建立低照明度圖像的多分辨特征分解模型[7]，得到低照明度圖像像素特征采樣的約束優(yōu)化函數(shù)為：

min f（）=（x1，x2，…，xn）∈Rn（1）

其中： =（x1，x2，…，xn）∈XRn為低照度圖像中暗的地方;x∈Ω;S為低照明度圖像的可變論域分布特征集，描述為低照明度圖像超分辨重構的優(yōu)化決策函數(shù);Ω為大氣散射分布的空間域和頻域的交叉分布可行域。

根據(jù)R的基本集合進行圖像的多分辨特征信息采樣，結合邊緣輪廓檢測方法，進行低照明度圖像的樣本特征分布集gj（）≤ 0，j為樣本數(shù)量，建立低照明度圖像的信息特征采樣模型的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點分布模型，如圖1所示。

3 仿真實驗與結果分析

為了驗證本文方法在實現(xiàn)低照度圖像的壓縮感知和圖像重構的應用性能，進行仿真實驗，在Visual Genome 圖像數(shù)據(jù)庫中選擇一張低照明度圖像，其透射率為0.26，圖像像素灰度值為12，運算速率為15 Kbit/s，峰值信噪比為24 dB。原始圖像如圖2所示。

根據(jù)上述參數(shù)設定，進行低照明度圖像的重構，實驗采用Matlab仿真軟件，以圖2的圖像為研究對象，采用多尺度的 Retinex算法進行小波域分塊壓縮感知和信息提取，得到圖像的信息熵特征量，采用圖像自適應增強方法進行低照度圖像增強處理，得到信息增強結果如圖3所示。

分析圖3得知，本方法能有效實現(xiàn)對低照明度圖像的信息增強，提高圖像的識別能力。在此基礎上，采用本文所設計圖像重構系統(tǒng)系統(tǒng)實現(xiàn)低照明度圖像重構，并采用文獻[4]方法、文獻[5]方法及文獻[6]方法為實驗對比方法，得到對比結果如圖4所示。

對比上述結果得知，采用文獻[4]方法對圖形進行重構，得到的重構圖像中存在較為嚴重的噪點;文獻[5]方法得到的重構圖像噪點較小，但圖像清晰度較低;文獻[6]方法得到的重構圖像較為模糊，以上三種方法的重構性能均不好。而采用本文方法得到的重構圖像分辨率高，無噪點，圖像清晰。對比結果表明本文方法能有效實現(xiàn)低照明度圖像重構，提高圖像的分辨率。

測試四種方法重構圖像的時間，得到對比結果如圖5所示。

分析圖5可知，采用文獻[4]方法對低照明度圖像進行10次重構，重構用時為100s，文獻[5]方法的重構用時為70 s，文獻[6]方法的重構用時為64 s;而本方法的重構用時為24 s。實驗結果表明，本設計的圖像重構系統(tǒng)在圖像重構過程中的耗時最短，且重構精度高，在實際應用中的效率較高。

4 結 論

提出了基于小波域分塊壓縮感知算法的圖像重構方法。研究了低照明度圖像重構模型，采用物聯(lián)網(wǎng)技術進行低照明度圖像重建，提高低照明度圖像重構能力。采用單幀數(shù)據(jù)特征匹配的方法，進行中心像素與周圍像素的優(yōu)化融合，對低照明度圖像的邊緣輪廓特征量進行特征重構。采用圖像的景深自適應調(diào)節(jié)方法進行小波域分塊壓縮感知和信息融合處理，結合細節(jié)增強方法進行低照度圖像增強處理，實現(xiàn)透射率圖的輪廓檢測和特征重構，提高圖像的壓縮感知和三維重構能力。本方法進行低照明度圖像重構的分辨率較高，邊緣感知能力較好，重構耗時較短，提高了圖像的識別能力。

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